ประเภทข้อมูลต่างๆ ใน ​​Python & Applications

ในช่วงสองทศวรรษที่ผ่านมา Python ได้กลายเป็นภาษาเขียนโปรแกรมชั้นนำในอุตสาหกรรมไอที โดยมีนักพัฒนากว่า 8 ล้านคน ใช้งานมันทั่วโลก การปฏิวัติทางดิจิทัลได้ทำให้นักพัฒนาเป็นศูนย์กลางของกำลังคนแล้ว และแนวโน้มนี้ได้ทวีคูณอย่างมากในโลกหลังยุคโควิด ด้วยเหตุนี้ ภาษาโปรแกรมจึงกลายเป็นองค์ประกอบสำคัญในชีวิตของเรา โลกสมัยใหม่ใช้ภาษาโปรแกรมต่างๆ ที่ประสบความสำเร็จ Python สนุกกับตำแหน่งที่มีสิทธิพิเศษในหมู่ภาษาการเขียนโปรแกรมเนื่องจากความเก่งกาจแบบไดนามิก คำพูดต่ำ ความยืดหยุ่น และความเป็นมิตรต่อผู้ใช้ ผู้นำซอฟต์แวร์ระดับโลกหลายคน รวมถึง Google, Facebook และ Netflix ใช้ Python สำหรับงานด้านการพัฒนาประจำวัน ระบบอัตโนมัติ และการจัดระเบียบข้อมูล

ไม่ว่าคุณจะเป็นผู้เชี่ยวชาญด้าน Python หรือเพิ่งเริ่มต้น คุณจะรู้ว่าประเภทข้อมูลเป็นแนวคิดพื้นฐานในการเขียนโปรแกรม Python ชนิดข้อมูลใน Python เป็นเพียงการจัดประเภทของรายการข้อมูล การจัดประเภทข้อมูลแต่ละประเภทมีค่าเฉพาะ และทุกค่าใน Python มีประเภทข้อมูลที่ไม่ซ้ำกัน ชนิดข้อมูลเหล่านี้แสดงถึงคลาส และอินสแตนซ์ของคลาสหรืออ็อบเจ็กต์เหล่านี้ เรียกว่าตัวแปร วัตถุนั้นเป็นหน่วยหลักของ Python ชนิดข้อมูลใน Python ช่วยในการระบุประเภทของการดำเนินการที่สามารถทำได้กับข้อมูลเฉพาะ การเรียนรู้และทำความเข้าใจประเภทข้อมูลเป็นขั้นตอนที่สำคัญที่สุดในการเป็นผู้เชี่ยวชาญในภาษา Python

บทความนี้กล่าวถึงประเภทข้อมูลประเภทต่างๆ ใน ​​Python อ่านต่อไปเพื่อค้นหาวิธีที่จะฝ่าฟันเส้นทางอาชีพที่ประสบความสำเร็จในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ชนิดข้อมูลมาตรฐานหรือในตัวใน Python

มี 5 ประเภทข้อมูลใน Python ที่มีอยู่แล้วภายใน

1. ประเภทตัวเลข

ชนิดข้อมูลที่เป็นตัวเลขใน Python อ้างถึงข้อมูลที่มีค่าตัวเลข ค่าตัวเลขนี้สามารถเป็นจำนวนเต็ม เลขทศนิยม หรือจำนวนเชิงซ้อนถูกกำหนดเป็น int, float และคลาสเชิงซ้อน ตามลำดับ ตามชื่อที่แนะนำ คลาส int ประกอบด้วยจำนวนเต็มบวกหรือลบ คลาส float มีตัวเลขจริงที่มีจุดทศนิยม และคลาสเชิงซ้อนประกอบด้วยจำนวนเชิงซ้อนที่เขียนในรูปแบบ x + yj โดย ที่ x คือส่วนจริงและ y ส่วนจินตภาพ

2. ประเภทลำดับ

ลำดับคือคอลเล็กชันที่เรียงลำดับใน Python ซึ่งช่วยให้สามารถจัดเก็บค่าต่างๆ ได้หลายค่าในลักษณะที่เป็นระเบียบ มีสามประเภทลำดับหลักใน Python

• สตริง

สตริงใน Python ที่แสดงโดยคลาส str คือชุดของอักขระตั้งแต่หนึ่งตัวขึ้นไปภายในเครื่องหมายอัญประกาศเดี่ยว สองหรือสาม อักขระทั้งหมดที่ปรากฏระหว่างเครื่องหมายคำพูดคือรายการของสตริงนั้น นี่เรียกว่าลำดับของอักขระ Unicode สตริงสามารถจัดเก็บอักขระได้ n ตัว ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับความจุของหน่วยความจำของระบบ แต่สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าไม่อนุญาตให้ลบหรือแก้ไขสตริง เนื่องจากมีความเสี่ยงที่จะเกิดข้อผิดพลาด

• รายการ

รายการถูกกำหนดอย่างง่ายๆ เป็นลำดับของรายการ และเป็นหนึ่งในประเภทข้อมูลที่ยืดหยุ่นที่สุดใน Python คุณลักษณะที่ดีที่สุดเกี่ยวกับชนิดข้อมูลแบบรายการคือ ไม่ต้องการให้ค่าในรายการเป็นชนิดข้อมูลเดียวกัน ทำให้รายการมีความหลากหลายมากในแง่ของการใช้งาน

• ทูเปิล

ทูเพิลคือลำดับของรายการที่ปรับเปลี่ยนไม่ได้ซึ่งแสดงโดยวงเล็บและคั่นด้วยเครื่องหมายจุลภาค เนื่องจากไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ ทูเพิลจึงมีการดำเนินการที่เร็วกว่า และโดยทั่วไปมักใช้สำหรับข้อมูลป้องกันการเขียน

3. ประเภทบูลีน

บูลีนเป็นตัวแทนของคลาสบูลีนเป็นชนิดข้อมูลใน Python ที่สามารถกำหนดค่าจริงหรือเท็จได้ ออบเจ็กต์ที่ไม่ใช่บูลีนยังสามารถประเมินได้ในบริบทบูลีนใน Python แนวคิดนี้มีรากฐานมาจากพีชคณิตบูลีนและตรรกะทางคณิตศาสตร์

4. ตั้งค่าประเภท

ชุดเป็นประเภทข้อมูลที่ไม่เรียงลำดับใน Python ซึ่งเป็นชุดของรายการที่ไม่ซ้ำ สามารถแก้ไขได้และไม่มีองค์ประกอบที่ซ้ำกัน วงเล็บปีกกากำหนดชุดและใช้เครื่องหมายจุลภาคเพื่อแยกค่า ยูทิลิตีของชนิดข้อมูลชุดจะเพิ่มขึ้นเนื่องจากการดำเนินการต่างๆ เช่น ทางแยกและการรวมสามารถดำเนินการได้ในสองชุดร่วมกัน

5. ประเภทพจนานุกรม

เช่นเดียวกับชุด พจนานุกรมยังเป็นชุดของค่าข้อมูลที่ไม่เรียงลำดับซึ่งเก็บคีย์: คู่ค่า ต่างจากชนิดข้อมูลค่าเดียวอื่นๆ ชนิดข้อมูลนี้ใช้เพื่อจัดเก็บและจัดการกับข้อมูลที่ซับซ้อนจำนวนมาก เช่น แผนที่ คุณลักษณะเฉพาะอย่างหนึ่งของประเภทข้อมูลพจนานุกรมคือกระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพในการดึงข้อมูล โดยสามารถดึงค่าบางอย่างได้ก็ต่อเมื่อทราบคีย์เท่านั้น

ที่สรุปประเภทข้อมูลประเภทต่างๆใน Python ชนิดข้อมูลใน Python เป็นหนึ่งในแนวคิดพื้นฐานของภาษาการเขียนโปรแกรม Python ที่มีความสำคัญเมื่อสมัครงานในตำแหน่งงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่แตกต่างกัน ในขณะที่ภาษาโปรแกรมเป็นเครื่องมือสำคัญในวิทยาศาสตร์ข้อมูล Python เป็นหนึ่งในภาษาที่ใช้กันอย่างแพร่หลายมากที่สุด ดังนั้น หากคุณเป็นคนที่ใฝ่ฝันที่จะประกอบอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ก็ควรค่าแก่การสละเวลาเพื่อสร้างความแข็งแกร่งให้กับแนวคิดหลักของ Python เหล่านี้

โอกาสในการทำงาน

ไม่น่าแปลกใจเลยที่นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลและนักวิเคราะห์ที่เชี่ยวชาญด้าน Python เป็นหนึ่งในผู้เชี่ยวชาญที่เป็นที่ต้องการตัวมากที่สุดในตลาดงาน ในฐานะผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณสามารถหาตำแหน่งที่คุ้มค่าในภาคเทคโนโลยีต่างๆ เช่น การพัฒนาเว็บ การเรียนรู้ของเครื่อง การพัฒนาแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่หรือเว็บ หรือแม้แต่การพัฒนาเกม

อันที่ จริง รายงานว่าเงินเดือนพื้นฐานโดยเฉลี่ยของนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลในสหรัฐอเมริกาอยู่ที่ 113,821 ดอลลาร์ต่อปี ซึ่งเป็นเงินเดือนที่ดีตามมาตรฐานการครองชีพของชาวอเมริกัน นอกเหนือจากการทำกำไรแล้ว งานยังมาพร้อมกับความมั่นคงในระยะยาวเนื่องจากฐานที่มั่นอันทรงคุณค่าที่นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลและนักพัฒนาได้รับคำสั่งในโลกปัจจุบัน

จะประสบความสำเร็จในวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อย่างไร

ขั้นตอนแรกสู่ความสำเร็จในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการสร้างรากฐานที่แข็งแกร่งในหัวข้อนี้ และพัฒนาภาษาโปรแกรมที่เกี่ยวข้องและทักษะในการเขียนโปรแกรม ผู้สมัครส่วนใหญ่ทำเช่นนี้โดยการลงทะเบียนในระดับปริญญาตรีในสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ วิศวกรรมข้อมูล หรือสาขาที่เกี่ยวข้อง บริษัทยังให้คุณค่ากับความรู้ด้านอุตสาหกรรมที่ดีควบคู่ไปกับการทำงานในอดีตหรือการฝึกงานของผู้ที่มีศักยภาพ นอกจากนี้ การมีใบรับรองขั้นสูงจากโปรแกรมที่มีชื่อเสียงระดับโลกจะเพิ่มข้อดีให้กับเรซูเม่ของคุณ เนื่องจากจะทำให้คุณได้เปรียบเหนือผู้สมัครคนอื่นๆ

หากคุณกำลังมองหาการเพิ่มทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล upGrad ขอเสนอ โปรแกรมขั้นสูงในวิทยาศาสตร์ข้อมูล ร่วมกับ IIIT-B สถาบันเทคโนโลยีชั้นนำที่มีชื่อเสียงระดับโลก โปรแกรม 12 เดือนนี้สร้างความเชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมด้วยโครงการอุตสาหกรรมมากกว่า 20 โครงการและการให้คำปรึกษาแบบตัวต่อตัวกับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับมืออาชีพด้านการทำงาน โดยให้ความยืดหยุ่นในชั่วโมงการเรียนรู้ และให้การเข้าถึง Python, MySQL, Tableau และเครื่องมืออื่นๆ ในอุตสาหกรรมอีกมากมาย นอกจากนี้ เราอาจเลือกใช้ใบรับรองเกียรตินิยมใน 3+ CGPA จากโปรแกรมนี้

upGrad เป็นที่รู้จักกันดีว่ามีฐานผู้เรียนที่ครอบคลุมกว่า 85 ประเทศ ผู้เรียนที่จ่ายเงินกว่า 40,000 คนทั่วโลก และผู้เชี่ยวชาญที่ทำงานมากกว่า 500,000 คน โปรแกรมรับประกันความช่วยเหลือด้านอาชีพ 360 องศาและการเรียนรู้แบบตัวต่อตัว ทำให้ประสบการณ์การเรียนรู้ที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้สมัครทุกคน

บทสรุป

ผลกระทบของวิทยาศาสตร์ข้อมูลในภาคดิจิทัลเติบโตขึ้นทุกวัน และตลาดงานก็เช่นกัน ดังนั้น หากคุณกำลังคิดที่จะก้าวข้ามขีดจำกัด ตอนนี้เป็นเวลาที่ดีที่สุดที่จะทำ เพราะความต้องการผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีทักษะจะเพิ่มขึ้นในอนาคตเท่านั้น