Полное руководство по типам данных

Различные типы данных играют решающую роль в науке о данных, статистике и исследованиях рынка. Даже в языках программирования типы данных определяют различные функции, которые должны выполняться при кодировании. В этом блоге подробно описаны несколько типов данных и различия между ними.

Типы данных

Данные в целом делятся на две основные категории в зависимости от источника сбора: качественные и количественные данные.

Давайте поймем разницу между ними:

• Данные, собранные в виде чисел, являются числовыми или количественными данными. С другой стороны, данные, которые не могут быть выражены в числах, называются качественными данными. Он описывается как информация или описание предметов или людей.
• В то время как количественные данные могут быть измерены, качественные не могут быть измерены и имеют описательный язык, например, цвета и эмоции.
• Цель количественных данных состоит в том, чтобы подсчитать, сколько. Напротив, качественные данные измеряют, как и почему.
• Исследователи собирают количественные данные путем подсчета или измерения, тогда как для сбора качественных данных необходимо наблюдать и записывать наблюдения.
• Количественные данные остаются теми же в аналогичных обстоятельствах. Однако качественные данные субъективны. Это варьируется от человека к человеку и обстоятельствам.
• Количественные данные собираются с помощью инструментов, анкет, опросов и инструментов анализа данных. Это может быть информация из вторых рук, поскольку она собирается из разных источников. С другой стороны, качественные данные, как правило, свежие или получены из первых рук, потому что исследователь собирает их в ходе своих наблюдений.

Качественные и количественные данные далее делятся на две подкатегории каждая. Качественные данные подразделяются на номинальные и порядковые. Количественные данные подразделяются на отношения и интервальные данные.

1. Номинальные данные

Слово «номинальный» происходит от «Номенклатура», что означает имя. Поэтому номинальные данные — это название набора переменных данных, разделенных на различные группы. В номинальных данных элементы расположены не упорядоченно, а разделены на основе характеристики или признака. Метки или имена групп, под которыми хранятся переменные данные, называются номинальными данными. Он не измеряется и не рассчитывается — элементы просто делятся на различные группы. Номинальные данные также называют категориальными данными.

Ниже приведены примеры номинальных данных:

• Цвета (серый, черный и белый)
• Одежда (юбка, джинсы и платья)

2. Порядковые данные

Порядковый номер имени происходит от термина порядок. Следовательно, мы можем понять, что порядковые данные относятся к информации, которая размещается в заказе. В порядковых данных существует иерархический шаблон.

Вот несколько примеров порядковых данных:

• Ответ об удовлетворенности клиентов (хороший, очень хороший, средний, плохой и очень плохой).
• Экзаменационные оценки (A, B, C, D, E)

Разница между номинальными и порядковыми данными:

• Порядковые данные расположены в иерархическом порядке, тогда как номинальные данные организованы на основе конкретной характеристики или признака.

• Номинальные данные собираются путем задавания открытых вопросов или вопросов с несколькими вариантами ответов. С другой стороны, порядковые данные собираются с помощью рейтинговых шкал.

3. Интервальные данные

Интервальные данные, также называемые целочисленными данными, содержат такую ​​информацию, как числа, которые можно измерить или расположить на шкале. Как следует из названия, элементы в интервальных данных располагаются через равные промежутки времени. Пространство между любыми двумя элементами в интервальных данных всегда однородно. Мы можем добавлять или вычитать значения интервальных данных. Однако значения нельзя умножать или делить. В интервальных данных нет начальной или нулевой точки. Он широко используется в маркетинговых исследованиях из-за его единообразия.

• Организации используют SWOT-анализ интервальных данных, чтобы выяснить свои сильные и слабые стороны.

• Интервальные данные используются в анализе тенденций для исследования рынка за определенные интервалы.

4. Соотношение данных

Существует много общего между интервальными данными и данными отношения. Элементы в данных соотношения также располагаются на шкале с одинаковым расстоянием между двумя значениями. Однако разница в данных соотношения заключается в том, что эти два значения пропорциональны. Существует соотношение между двумя значениями. Он используется для прогнозирования потребительских продаж или поведения клиентов.

Различия между интервальными и относительными данными:

• В интервальных данных нет нулевой точки, поэтому на шкале может быть отрицательное значение. Однако в данных об отношении имеется нулевое значение. Следовательно, в данных отношения не может быть отрицательного значения.
• В интервальных данных вычисляется среднее арифметическое, тогда как в данных отношений вычисляется среднее геометрическое.

Типы данных в языке C

Переменные в языке программирования C имеют разные типы данных. Они подразделяются на следующие категории:

1. Базовый

Это основные типы данных, которые содержат плавающие и целочисленные данные. Основные данные далее делятся на четыре категории:

• Char: - Этот тип данных хранит один символ в однобайтовой памяти.
• Int: он хранит целые числа, целые числа с положительными или отрицательными значениями, но не ставит под угрозу десятичные дроби.
• Float: тип данных Float на языке C представляет числа с плавающей запятой или экспоненциальные значения.
• Double: — это похоже на float, но размер памяти в типе данных float составляет 4 байта, тогда как в double размер памяти составляет 8 байтов.

2. Перечислим

Перечислимый тип данных содержит целочисленные константы. Пользователи используют ключевое слово enum для определения целого числа. Enum действует как кодовый язык, облегчающий пользователям запоминание значений. Пользователи имеют возможность изменить настройки по умолчанию.

3. Пустота

Как следует из названия, void — это пустой тип данных без значения. Он используется, когда программистам не нужно указывать возвращаемое значение.

4. Производное

Производные типы данных — это те, которые не являются встроенными, но являются производными от встроенных типов данных. Производные типы данных делятся на следующие категории:

• Функция: функция — это определенный сегмент, который используется для выполнения определенной операции или задачи. Это экономит время, поскольку пользователю не нужно повторять одну и ту же строку несколько раз при кодировании.

• Массив: когда несколько переменных, расположенных в разных местах, собираются вместе, это называется массивом.

• Указатели: Когда адреса представлены в виде символов, они называются указателями. Например, указатель, сохраняющий адрес целого числа, будет называться целочисленным указателем.

• Ссылки: Альтернативное имя существующей переменной называется ссылкой. Он объявляется с помощью &.

Типы данных в Java

Тип данных в Java предполагает, как программист будет использовать эти данные. Он ограничивает другие функции для этих данных. Ниже приведены различные типы данных в Java:

1. Примитивный:-

Предопределенные типы данных в языке Java называются примитивными типами данных. Они бывают восьми типов :

• Чар
• Байт
• короткий
• Интерн.
• Длинная
• Плавать
• Двойной
• логический

2. Непримитивный

В отличие от примитивных типов данных, не примитивные типы данных еще не определены языком Java, а разработаны программистами.

Карьерные возможности в области данных

Вот некоторые из самых прибыльных карьерных возможностей в секторе данных.

1. Специалист по данным

Если вы хотите продолжить карьеру в сфере данных, работа специалиста по данным может быть для вас лучшей. По данным Forbes , одна из самых востребованных профессий в Америке — специалист по данным. US News and World Report также оценили специалиста по данным как вторую лучшую работу в области технологий в США. Это также шестая лучшая профессия среди рабочих мест STEM и восьмая среди всех профессий на рынке. Средняя годовая зарплата специалиста по данным в США составляет 96 565 долларов.

2. Архитектор данных

Роль архитектора данных заключается в создании фреймворков данных и управлении базами данных. По данным Бюро статистики труда , в США было 168 000 рабочих мест архитекторов данных. Ожидается, что к концу этого десятилетия рабочие места архитекторов данных вырастут на 8%. Средняя годовая зарплата архитекторов данных составляет 133 840 долларов.

3. Аналитик данных

Аналитики данных тесно сотрудничают с учеными, занимающимися данными, чтобы выявить скрытые закономерности в больших наборах данных и преобразовать их в готовую для бизнеса информацию. По данным Indeed , аналитик данных — одна из самых высокооплачиваемых профессий в сфере данных. Средняя зарплата аналитика данных в США составляет 75 225 долларов в год.

4. Инженер по большим данным

Еще одна многообещающая карьера в сфере данных — инженер по большим данным. Их роль включает в себя разработку, настройку и управление решениями для данных. Средняя зарплата инженера по большим данным в США составляет 132 571 доллар в год.

Как изучить концепции данных?

Если вы хотите подробно узнать о различных типах данных и других важных концепциях науки о данных, вы должны получить степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук. Еще один вариант изучения теоретических концепций программирования данных и одновременного приобретения практических навыков — пройти сертификационный курс по науке о данных.

Вы можете ознакомиться с программой Advanced Certificate Program в Data Science от upGrad. Курс предусматривает обучение в режиме реального времени посредством проектов. Некоторые из проектов включают анализ фильмов IMDb и анализ разрыва спроса и предложения Uber. В дополнение к этому, upGrad также проводит сеансы взаимного обучения и наставничества для всех своих учащихся.

Заключение

Наука о данных, несомненно, является одной из самых захватывающих и многообещающих карьерных путей сегодня. Это породило некоторые из самых прибыльных и интересных карьерных должностей, таких как специалист по данным, инженер данных, архитектор данных, аналитик данных, инженер машинного обучения, разработчик больших данных, инженер IoT и т. д. Если вы хотите получить любую из этих семи -фигурные роли, вы должны начать с основ науки о данных и постепенно переходить к более продвинутым концепциям. Вот почему профессиональный курс по науке о данных — это то, что вам нужно.

Итак, ознакомьтесь с нашими лучшими курсами по науке о данных в США и запишитесь сегодня, чтобы воспользоваться преимуществами!