Um guia definitivo para tipos de dados

Vários tipos de dados desempenham um papel crucial na ciência de dados, estatísticas e pesquisa de mercado. Mesmo em linguagens de programação, os tipos de dados definem as diferentes funções a serem executadas durante a codificação. Este blog descreve em detalhes vários tipos de dados e as diferenças entre eles.

Tipos de dados

Os dados são amplamente divididos em duas categorias principais com base na fonte de coleta: dados qualitativos e quantitativos.

Vamos entender a diferença entre os dois:

• Os dados coletados na forma de números são dados numéricos ou quantitativos. Por outro lado, os dados que não podem ser expressos em números são chamados de dados qualitativos. É descrito como informação ou descrição sobre itens ou pessoas.
• Enquanto os dados quantitativos podem ser medidos, os qualitativos não podem ser medidos e têm uma linguagem descritiva – por exemplo, cores e emoções.
• O objetivo dos dados quantitativos é contar quantos. Pelo contrário, os dados qualitativos medem como e por quê.
• Os pesquisadores coletam dados quantitativos contando ou medindo, enquanto é preciso observar e anotar as observações para coletar dados qualitativos.
• Os dados quantitativos permanecem os mesmos em circunstâncias semelhantes. No entanto, os dados qualitativos são subjetivos. Varia de pessoa para pessoa e circunstâncias.
• Os dados quantitativos são coletados por meio de ferramentas, questionários, pesquisas e ferramentas de análise de dados. Pode ser informação de segunda mão, pois é coletada de diferentes fontes. Por outro lado, os dados qualitativos geralmente são recentes ou em primeira mão porque o pesquisador os reúne por meio de suas observações.

Os dados qualitativos e quantitativos são divididos em duas subcategorias cada. Os dados qualitativos são subdivididos em dados nominais e ordinais. O quantitativo é ainda categorizado em dados de proporção e intervalo.

1. Dados Nominais

A palavra 'nominal' é derivada de Nomenclature, que significa nome. Portanto, dados nominais são o nome de uma coleção de dados variáveis ​​divididos em vários grupos. Nos dados nominais, os elementos não são organizados ordenadamente, mas separados com base em uma característica ou traço. Os rótulos ou nomes do grupo sob o qual os dados variáveis ​​são armazenados são chamados de dados nominais. Não é medido ou calculado – os elementos são simplesmente divididos em vários grupos. Os dados nominais também são chamados de dados categóricos.

A seguir estão os exemplos de dados nominais:

• Cores (cinza, preto e branco)
• Roupas (saia, jeans e vestidos)

2. Dados Ordinais

O nome ordinal é derivado do termo ordem. Portanto, podemos entender que dados ordinais se referem a informações que são colocadas em um pedido. Há um padrão hierárquico nos dados ordinais.

Aqui estão alguns exemplos de dados ordinais:

• Resposta de satisfação do cliente (bom, muito bom, médio, ruim e muito ruim).
• Notas do exame (A, B, C, D, E)

Diferença entre dados nominais e ordinais:

• Os dados ordinais são organizados em um padrão hierárquico, enquanto os dados nominais são organizados com base em uma característica ou traço específico.

• Os dados nominais são coletados por meio de perguntas abertas ou de múltipla escolha. Por outro lado, os dados ordinais são coletados por meio de escalas de classificação.

3. Dados de intervalo

Também chamados de dados inteiros, os dados de intervalo compreendem informações como números que podem ser medidos ou organizados em uma escala. Como o nome sugere, os elementos nos dados de intervalo são organizados em intervalos regulares. O espaço entre quaisquer dois elementos nos dados de intervalo é sempre uniforme. Podemos adicionar ou subtrair valores de dados de intervalo. No entanto, os valores não podem ser multiplicados ou divididos. Não há ponto inicial ou zero nos dados de intervalo. É amplamente utilizado em pesquisas de mercado devido à sua uniformidade.

• As organizações usam a análise SWOT em dados de intervalo para descobrir seus pontos fortes e fracos.

• Os dados de intervalo são usados ​​na análise de tendências para pesquisar insights de mercado em intervalos específicos.

4. Dados de proporção

Há muita semelhança entre dados de intervalo e dados de razão. Os elementos em um dado de razão também são organizados em uma escala com a distância uniforme entre dois valores. No entanto, a diferença nos dados de razão é que os dois valores são proporcionais. Existe uma razão entre os dois valores. É usado para prever as vendas do consumidor ou o comportamento do cliente.

Diferenças entre dados de intervalo e razão:

• Não há ponto zero nos dados de intervalo, portanto, pode haver um valor negativo na escala. No entanto, em dados de razão, há valor zero. Portanto, não pode haver valor negativo nos dados de razão.
• Nos dados de intervalo, a média aritmética é calculada, enquanto nos dados de razão, a média geométrica é calculada.

Tipos de dados em linguagem C

As variáveis ​​na linguagem de programação C têm diferentes tipos de dados. Eles são classificados nas seguintes categorias:

1. Básico

Esses são tipos de dados fundamentais que contêm dados flutuantes e inteiros. Os dados básicos são divididos em quatro categorias:

• Char:- Este tipo de dados armazena um único caractere em uma memória de byte único.
• Int: Armazena inteiros, números inteiros com valores positivos ou negativos, mas não compromete os decimais.
• Float: - O tipo de dados Float na linguagem C representa números flutuantes ou valores exponenciais.
• Double:- É semelhante ao float, mas o tamanho da memória no tipo de dados float é de 4 bytes, enquanto no double, o tamanho da memória é de 8 bytes.

2. Enumerado

O tipo de dados enumerado contém constantes integrais. Os usuários usam a palavra-chave enum para definir um inteiro. Enum atua como uma linguagem de código que torna mais fácil para os usuários lembrarem dos valores. Os usuários têm a opção de alterar as configurações padrão.

3. Nulo

Como o nome sugere, o void é um tipo de dados vazio sem valor. É usado quando os programadores não precisam colocar um valor de retorno.

4. Derivado

Tipos de dados derivados são aqueles que não são embutidos, mas são derivados de tipos de dados embutidos. Os tipos de dados derivados são divididos nas seguintes categorias:

• Função:- Função é um segmento específico que é usado para executar uma operação ou tarefa definida. Economiza tempo, pois o usuário não precisa repetir a mesma linha várias vezes durante a codificação.

• Array:- Quando várias variáveis ​​localizadas em lugares diferentes são coletadas juntas, é chamado de array.

• Ponteiros:- Quando os endereços são representados como símbolos, eles são chamados de ponteiros. Por exemplo, um ponteiro salvando o endereço de um inteiro será chamado de ponteiro inteiro.

• Referências:- O nome alternativo de uma variável existente é denominado como referência. É declarado usando &.

Tipos de dados em Java

Um tipo de dados em Java sugere como o programador usará esses dados. Ele restringe outras funções nesses dados. A seguir estão os diferentes tipos de dados em Java:

1. Primitivo:-

Os tipos de dados predefinidos na linguagem Java são chamados de tipos de dados primitivos. São de oito tipos :

• Caracteres
• Byte
• Curto
• Int
• Grandes
• Flutuador
• Dobro
• boleano

2. Não primitivo

Ao contrário dos tipos de dados primitivos, os não primitivos ainda não são definidos pela linguagem Java, mas são projetados pelos programadores.

Oportunidades de carreira na área de dados

Aqui estão algumas das oportunidades de carreira mais lucrativas no setor de dados.

1. Cientista de Dados

Se você deseja seguir uma carreira no setor de dados, um trabalho de cientista de dados pode ser o melhor para você. Segundo a Forbes , um dos empregos mais procurados nos Estados Unidos é o de cientista de dados. O US News and World Report também classificou o cientista de dados como o segundo melhor trabalho de tecnologia nos EUA. É também o sexto melhor emprego nos empregos STEM e ocupa o 8º lugar entre todos os empregos do mercado. O salário médio anual de um cientista de dados nos EUA é de US$ 96.565.

2. Arquiteto de Dados

O papel de um arquiteto de dados é construir estruturas de dados e gerenciar bancos de dados. De acordo com o Bureau of Labor Statistics , havia 168.000 empregos de arquiteto de dados nos EUA. Até o final desta década, espera-se que os trabalhos de arquiteto de dados cresçam 8%. O salário médio anual dos arquitetos de dados é de US$ 133.840.

3. Analista de Dados

Os analistas de dados trabalham em estreita colaboração com os cientistas de dados para extrair padrões ocultos em grandes conjuntos de dados e transformá-los em insights prontos para os negócios. De acordo com o Indeed , o analista de dados é um dos empregos mais bem pagos na área de dados. O salário médio de um analista de dados nos EUA é de US$ 75.225 por ano.

4. Engenheiro de Big Data

Outra carreira promissora no setor de dados é a de engenheiro de big data. Sua função inclui desenvolver, personalizar e gerenciar soluções de dados. O salário médio de um engenheiro de big data nos EUA é de US$ 132.571 por ano.

Como aprender conceitos de dados?

Se você deseja aprender sobre vários tipos de dados em detalhes e outros conceitos cruciais de ciência de dados, deve obter um diploma de bacharel ou mestrado em ciência da computação. Outra opção para aprender os conceitos teóricos de programação de dados e adquirir habilidades práticas simultaneamente é fazer um curso de certificação em ciência de dados.

Você pode conferir o Advanced Certificate Program in Data Science por upGrad. O curso facilita o aprendizado em tempo real por meio de projetos. Alguns dos projetos incluem análise de filmes do IMDb e análise da lacuna entre oferta e demanda do Uber. Além disso, o upGrad também oferece sessões de aprendizado e orientação entre pares para todos os seus alunos.

Conclusão

A ciência de dados é, sem dúvida, uma das carreiras mais emocionantes e promissoras da atualidade. Ele deu origem a algumas das funções de carreira mais lucrativas e empolgantes, como cientista de dados, engenheiro de dados, arquiteto de dados, analista de dados, engenheiro de ML, desenvolvedor de big data, engenheiro de IoT etc. -figure, você deve começar com o básico da ciência de dados e escalar gradualmente para conceitos mais avançados. É por isso que um curso profissional de ciência de dados é o caminho a percorrer.

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