Un ghid suprem pentru tipurile de date

Diverse tipuri de date joacă un rol crucial în știința datelor, statistică și cercetarea pieței. Chiar și în limbajele de programare, tipurile de date definesc diferitele funcții care trebuie îndeplinite în timpul codificării. Acest blog descrie în detaliu mai multe tipuri de date și diferențele dintre ele.

Tipuri de date

Datele sunt împărțite în general în două categorii principale în funcție de sursa de colectare: date calitative și cantitative.

Să înțelegem diferența dintre cele două:

• Datele colectate sub formă de numere sunt date numerice sau cantitative. Pe de altă parte, datele care nu pot fi exprimate în numere se numesc date calitative. Este descris ca informații sau descriere despre articole sau oameni.
• În timp ce datele cantitative pot fi măsurate, calitative nu pot fi măsurate și au un limbaj descriptiv - de exemplu, culori și emoții.
• Scopul datelor cantitative este de a număra câte. Dimpotrivă, datele calitative măsoară cum și de ce.
• Cercetătorii colectează date cantitative prin numărare sau măsurare, în timp ce cineva trebuie să observe și să noteze observațiile pentru a colecta date calitative.
• Datele cantitative rămân aceleași în circumstanțe similare. Cu toate acestea, datele calitative sunt subiective. Acesta variază de la persoană la persoană și circumstanțe.
• Datele cantitative sunt colectate prin instrumente, chestionare, sondaje și instrumente de analiză a datelor. Ar putea fi informații la mâna a doua, deoarece sunt colectate din diferite surse. Pe de altă parte, datele calitative sunt în general proaspete sau de primă mână, deoarece cercetătorul le adună prin observațiile lor.

Datele calitative și cantitative sunt împărțite în continuare în două subcategorii fiecare. Datele calitative sunt împărțite în date nominale și ordinale. Cantitativul este clasificat în continuare în date de raport și interval.

1. Date nominale

Cuvântul „nominal” este derivat din Nomenclatură, care înseamnă nume. Prin urmare, datele nominale sunt numele unei colecții de date variabile împărțite în diferite grupuri. În datele nominale, elementele nu sunt aranjate ordonat, ci separate pe baza unei caracteristici sau trăsături. Etichetele sau denumirile grupului sub care sunt stocate datele variabile se numesc date nominale. Nu este măsurat sau calculat - elementele sunt pur și simplu împărțite în diferite grupuri. Datele nominale sunt numite și date categoriale.

Următoarele sunt exemple de date nominale:

• Culori (gri, negru și alb)
• Îmbrăcăminte (fustă, blugi și rochii)

2. Date Ordinale

Numele ordinal este derivat din termenul ordin. Prin urmare, putem înțelege că datele ordinale se referă la informații care sunt plasate într-o comandă. Există un model ierarhic în datele ordinale.

Iată câteva exemple de date ordinale:

• Răspunsul de satisfacție a clienților (bun, foarte bun, mediu, rău și foarte rău.)
• Notele examenului (A, B, C, D, E)

Diferența dintre datele nominale și ordinale:

• Datele ordinale sunt aranjate într-un model ierarhic, în timp ce datele nominale sunt organizate pe baza unei anumite caracteristici sau trăsături.

• Datele nominale sunt colectate prin întrebări deschise sau cu răspunsuri multiple. Pe de altă parte, datele ordinale sunt colectate prin scale de evaluare.

3. Date interval

Denumite și date întregi, datele de interval cuprind informații precum numere care pot fi măsurate sau aranjate pe o scară. După cum sugerează și numele, elementele din datele de interval sunt aranjate la intervale regulate. Spațiul dintre oricare două elemente din datele de interval este întotdeauna uniform. Putem adăuga sau scădea valorile datelor de interval. Cu toate acestea, valorile nu pot fi înmulțite sau împărțite. Nu există un punct de pornire sau zero în datele de interval. Este utilizat pe scară largă în studiile de piață datorită uniformității sale.

• Organizațiile folosesc analiza SWOT în datele de interval pentru a-și afla punctele forte și punctele slabe.

• Datele de interval sunt utilizate în analiza tendințelor pentru a cerceta informații despre piață la intervale specifice.

4. Raportul de date

Există multă asemănare între datele de interval și datele de raport. Elementele dintr-un raport de date sunt de asemenea dispuse pe o scară cu distanța uniformă între două valori. Cu toate acestea, diferența dintre datele raportului este că cele două valori sunt proporționale. Există un raport între cele două valori. Este folosit pentru a prezice vânzările consumatorilor sau comportamentul clienților.

Diferențele dintre datele de interval și raport:

• Nu există un punct zero în datele de interval, deci poate exista o valoare negativă pe scară. Cu toate acestea, în datele raportului, există valoare zero. Prin urmare, nu poate exista o valoare negativă în datele raportului.
• În datele de interval, se calculează media aritmetică, în timp ce în datele de raport se calculează media geometrică.

Tipuri de date în limbajul C

Variabilele din limbajul de programare C au diferite tipuri de date. Acestea sunt clasificate în următoarele categorii:

1. De bază

Acestea sunt tipuri de date fundamentale care conțin date plutitoare și întregi. Datele de bază sunt împărțite în patru categorii:

• Char:- Acest tip de date stochează un singur caracter într-o memorie de un singur octet.
• Int: Stochează numere întregi, numere întregi cu valori pozitive sau negative, dar nu compromite zecimale.
• Float:- tipul de date flotant în limbajul C reprezintă numere flotante sau valori exponențiale.
• Double:- Este similar cu float, dar dimensiunea memoriei în tipul de date float este de 4 octeți, în timp ce în double, dimensiunea memoriei este de 8 octeți.

2. Enumerat

Tipul de date enumerat conține constante integrale. Utilizatorii folosesc cuvântul cheie enum pentru a defini un număr întreg. Enum acționează ca un limbaj de cod care facilitează reținerea valorilor de către utilizatori. Utilizatorii au opțiunea de a schimba setările implicite.

3. Vidul

După cum sugerează și numele, void este un tip de date gol, fără valoare. Este folosit atunci când programatorii nu trebuie să pună o valoare returnată.

4. Derivat

Tipurile de date derivate sunt cele care nu sunt încorporate, dar sunt derivate din tipuri de date încorporate. Tipurile de date derivate sunt împărțite în următoarele categorii:

• Funcție:- Funcția este un segment specific care este utilizat pentru a efectua o operație sau sarcină definită. Economisește timp deoarece utilizatorul nu trebuie să repete aceeași linie de mai multe ori în timpul codificării.

• Matrice: - Când mai multe variabile situate în locuri diferite sunt colectate împreună, se numește matrice.

• Indicatori: - Când adresele sunt reprezentate ca simboluri, ele se numesc pointeri. De exemplu, un pointer care salvează adresa unui număr întreg va fi numit un pointer întreg.

• Referințe: - Numele alternativ al unei variabile existente este denumit referință. Este declarat prin folosirea &.

Tipuri de date în Java

Un tip de date în Java sugerează modul în care programatorul va folosi acele date. Limitează alte funcții ale acestor date. Următoarele sunt diferitele tipuri de date în Java:

1. Primitiv:-

Tipurile de date predefinite în limbajul Java sunt numite tipuri de date primitive. Sunt de opt tipuri :

• Char
• octet
• Mic de statura
• Int
• Lung
• Pluti
• Dubla
• boolean

2. Neprimitiv

Spre deosebire de tipurile de date primitive, cele non-primitive nu sunt deja definite de limbajul Java, ci sunt proiectate de programatori.

Oportunități de carieră în domeniul datelor

Iată câteva dintre cele mai profitabile oportunități de carieră din sectorul datelor.

1. Data Scientist

Dacă doriți să urmați o carieră în sectorul datelor, un loc de muncă de data scientist ar putea fi cel mai bun pentru dvs. Potrivit Forbes , unul dintre cele mai căutate locuri de muncă din America este cel de cercetător al datelor. US News și World Report au clasat, de asemenea, cercetătorul de date drept al doilea cel mai bun loc de muncă în tehnologie din SUA . Este, de asemenea, al șaselea cel mai bun loc de muncă în locurile de muncă STEM și ocupă locul 8 dintre toate locurile de muncă de pe piață. Salariul mediu anual al unui cercetător de date în SUA este de 96.565 USD.

2. Data Architect

Rolul unui arhitect de date este de a construi cadre de date și de a gestiona baze de date. Potrivit Biroului de Statistică a Muncii , în SUA existau 168.000 de locuri de muncă de arhitect de date. Până la sfârșitul acestui deceniu, locurile de muncă pentru arhitecți de date sunt de așteptat să crească cu 8%. Salariul mediu anual al arhitecților de date este de 133.840 USD.

3. Analist de date

Analiștii de date lucrează îndeaproape cu oamenii de știință pentru a extrage tipare ascunse din seturi mari de date și pentru a le transforma în informații pregătite pentru afaceri. Potrivit Indeed , analistul de date este unul dintre cele mai bine plătite locuri de muncă din domeniul datelor. Salariul mediu al unui analist de date în SUA este de 75.225 USD anual.

4. Inginer Big Data

O altă carieră promițătoare în sectorul datelor este inginerul de date mari. Rolul lor include dezvoltarea, personalizarea și gestionarea soluțiilor de date. Salariul mediu al unui inginer de big data în SUA este de 132.571 USD pe an.

Cum să înveți conceptele de date?

Dacă doriți să aflați în detaliu despre diferite tipuri de date și despre alte concepte cruciale în domeniul științei datelor, trebuie să urmați o diplomă de licență sau un master în informatică. O altă opțiune de a învăța conceptele teoretice de programare a datelor și de a dobândi abilități practice simultan este să urmezi un curs de certificare în știința datelor.

Puteți consulta Programul de certificat avansat în Știința datelor de upGrad. Cursul facilitează învățarea în timp real prin proiecte. Unele dintre proiecte includ analiza filmelor IMDb și analiza decalajului dintre cerere și ofertă Uber. În plus, upGrad oferă, de asemenea, sesiuni de învățare peer-to-peer și de mentorat pentru toți cursanții săi.

Concluzie

Știința datelor este, fără îndoială, una dintre cele mai interesante și promițătoare căi de carieră în prezent. A dat naștere unora dintre cele mai profitabile și incitante roluri de carieră, cum ar fi științific de date, inginer de date, arhitect de date, analist de date, inginer ML, dezvoltator de date mari, inginer IoT etc. Dacă doriți să obțineți oricare dintre aceste șapte -figura roluri, trebuie să începeți cu elementele de bază ale științei datelor și să scalați treptat la concepte mai avansate. Acesta este motivul pentru care un curs profesional de știință a datelor este calea de urmat.

Așadar, consultați cursurile noastre de top de știință a datelor din SUA și înscrieți-vă astăzi pentru a beneficia de beneficii!