Что такое данные? Изучите основы и важность данных

С момента изобретения компьютеров люди использовали термин «данные» для обозначения компьютерной информации, и эта информация либо передавалась, либо сохранялась. Но это не единственное определение данных; существуют и другие типы данных. Итак, каковы данные? Данные могут быть текстами или числами, написанными на бумаге, или байтами и битами в памяти электронных устройств, или фактами, хранящимися в сознании человека.

Что такое данные?

«Это данные» заключается в том, что данные — это различные типы информации, обычно отформатированные определенным образом. Все программное обеспечение делится на две основные категории: программы и данные. Мы уже знаем, что такое данные сейчас, а программы — это наборы инструкций, используемых для манипулирования данными.

Мы используем науку о данных, чтобы упростить работу с данными. Наука о данных определяется как область, которая сочетает в себе знания математики, навыки программирования, знания предметной области, научные методы, алгоритмы, процессы и системы для извлечения практических знаний и идей как из структурированных, так и из неструктурированных данных, а затем применения знаний, полученных из этих данных, для широкий спектр использования и областей применения.

Итак, теперь, когда мы немного лучше понимаем, что такое данные и наука о данных, давайте рассмотрим некоторые интересные факты. Но сначала, что мы подразумеваем под «информацией»? Давайте вернемся немного назад и посмотрим на основы.

Что такое информация?

Информация определяется как классифицированные или организованные данные, имеющие некоторую значимую ценность для пользователя. Информация — это также обработанные данные, используемые для принятия решений и действий. Чтобы иметь какое-либо существенное использование при принятии решений, обработанные данные должны соответствовать следующим критериям:

• Точность: Информация должна быть точной.
• Полнота: Информация должна быть полной.
• Своевременность: информация должна быть доступна тогда, когда она необходима.

Типы и использование данных

Рост в области технологий, особенно смартфонов, привел к тому, что текст, видео и аудио включены в данные, а также в записи активности в Интернете и журналах. Большая часть этих данных неструктурирована.

Термин «большие данные» используется в определении данных для описания данных, размер которых находится в диапазоне петабайт или выше. Большие данные также описываются как 5V: разнообразие, объем, ценность, достоверность и скорость. В настоящее время электронная коммерция через Интернет получила широкое распространение, развиваются бизнес-модели, основанные на больших данных, и они рассматривают данные как актив. У больших данных также есть много преимуществ, таких как снижение затрат, повышение эффективности, увеличение продаж и т. д.

Значение данных вышло за рамки обработки данных в области компьютерных приложений. Например, мы уже затронули, что такое наука о данных. Соответственно, финансы, демография, здравоохранение и маркетинг также имеют разные определения данных, что в конечном итоге приводит к разным ответам на постоянный вопрос: «Что такое данные?». Давайте сначала выясним, как мы обычно храним данные.

Как хранятся данные?

Компьютеры представляют данные (например, текст, изображения, звук, видео) в виде двоичных значений, в которых используются два числа: 1 и 0. Наименьшая единица данных называется «битом» и представляет собой одно значение. Кроме того, длина байта составляет восемь бит. Память и хранилище измеряются в таких единицах, как мегабайты, гигабайты, терабайты, петабайты и эксабайты. Ученые, работающие с данными, продолжают придумывать новые, более масштабные измерения данных, поскольку объем данных, генерируемых нашим обществом, продолжает расти.

Данные можно хранить в форматах файлов с использованием систем мэйнфреймов, таких как ISAM и VSAM, хотя существуют и другие форматы файлов для преобразования, обработки и хранения данных, например значения, разделенные запятыми. Эти форматы данных в настоящее время используются в широком диапазоне типов машин, несмотря на то, что подходы, ориентированные на структурированные данные, получают все большее распространение в современном мире ИТ.

В области хранения данных наблюдается большая специализация, поскольку базы данных, системы управления базами данных и, в последнее время, технология реляционных баз данных дебютировали и предоставили новые способы организации информации.

Источник изображения

Каков цикл обработки данных?

Обработка данных определяется как переупорядочение или реструктуризация данных людьми или машинами с целью повышения их полезности и повышения ценности для конкретной функции или цели. Стандартная обработка данных состоит из трех основных этапов: ввод, обработка и вывод. Вместе эти три шага составляют цикл обработки данных. Более подробно о цикле обработки данных можно прочитать здесь.

• Ввод: входные данные подготавливаются для обработки в удобной форме, которая зависит от машины, выполняющей обработку.
• Обработка: Далее форма входных данных меняется на более полезную. Например, информация из табелей учета рабочего времени используется для расчета зарплаты.
• Вывод: на последнем этапе результаты обработки собираются в виде выходных данных, окончательная форма которых зависит от того, для чего они используются. В предыдущем примере выходные данные становятся фактической зарплатой сотрудников.

Так как же аналитики данных и ученые вообще анализируют данные?

Как мы анализируем данные?

В идеале есть два способа анализа данных:

1. Анализ данных в качественных исследованиях
2. Анализ данных в количественных исследованиях

1. Анализ данных в качественных исследованиях

Анализ данных и исследование субъективной информации работают несколько лучше, чем числовая информация, поскольку качество информации состоит из слов, изображений, изображений, объектов и иногда изображений. Получение знаний из таких запутанных данных — непростая задача, поэтому ее обычно используют не только для анализа данных, но и для поисковых исследований.

Поиск закономерностей в качественных данных

Хотя существует несколько различных способов обнаружения закономерностей в печатных данных, текстовая стратегия является наиболее надежным и широко используемым глобальным методом исследования и анализа данных. Примечательно, что процесс анализа данных в качественных исследованиях выполняется вручную. Здесь специалисты, как правило, читают доступную информацию и находят повторяющиеся или часто употребляемые слова.

2. Анализ данных в количественных исследованиях

Подготовка данных для анализа

Первым этапом исследования и анализа данных является исследование с целью превратить номинальную информацию во что-то важное. Подготовка данных включает следующее.

1. Проверка данных
2. Редактирование данных
3. Кодирование данных

Для количественных статистических исследований использование описательного анализа регулярно дает высшие цифры. Однако анализ никогда не является адекватным, чтобы продемонстрировать обоснованность этих цифр. Тем не менее, важно подумать о том, какую технику лучше всего использовать для исследования и анализа данных, соответствующих вашему обзорному опросу, и о том, что должны рассказать специалисты.

Следовательно, предприятия, готовые работать в современном гиперконкурентном мире, должны обладать замечательной способностью исследовать сложную исследовательскую информацию, получать ценные знания и приспосабливаться к новым потребностям рынка.

Основные причины стать специалистом по данным: работа в области данных

Ниже упомянуты способы использования данных, которые объясняют, почему стать специалистом по данным — правильный выбор.

1. Наука о данных используется для обнаружения рисков и мошенничества. Первоначально наука о данных использовалась в финансовом секторе, и она по-прежнему остается наиболее значимым применением науки о данных.
2. Далее идет сектор здравоохранения. Здесь наука о данных используется для анализа медицинских изображений, генетики и геномики. Это также применимо и к разработке лекарств. И, наконец, это имеет большое преимущество, поскольку позволяет пациентам стать виртуальным помощником.
3. Еще одно применение науки о данных — поиск в Интернете. Все поисковые системы используют алгоритмы обработки данных, чтобы показать желаемый результат.
4. Многие другие приложения науки о данных включают таргетированную рекламу, расширенное распознавание изображений, распознавание скорости, планирование маршрута авиакомпании, дополненную реальность, игры и т. д.

Топ-5 вакансий в сфере данных

Ниже упомянуты названия нескольких должностей, которые пользуются большим спросом.

1. Специалист по данным

Как видно из предыдущего раздела, это одна из самых востребованных профессий сейчас.

2. БМА

Аналитики бизнес-аналитики помогают компаниям принимать плодотворные решения с помощью данных и предоставления необходимых рекомендаций.

3. Разработчик баз данных

В-третьих, в списке топ-5 вакансий в сфере данных находится «разработчик баз данных». Они в основном сосредоточены на совершенствовании баз данных и разработке новых приложений для более эффективного использования данных.

4. Администратор базы данных

Задача администратора базы данных состоит в том, чтобы настроить базы данных, а затем постоянно поддерживать и обеспечивать их безопасность.

5. Менеджер по аналитике данных

В настоящее время все больше и больше компаний начинают полагаться на менеджеров данных, чтобы извлечь наиболее полезную информацию из огромных объемов данных.

Область данных, обработки данных и науки о данных огромна. Мы перечислили всего пять профессий, связанных с данными, но есть и множество других. Например, вы можете получить сертификат инженера по данным или администратора по безопасности данных. Любая область науки о данных и бизнес-аналитики является многообещающей, поэтому посетите Simplilearn сегодня и спланируйте новое будущее в мире данных!

Выберите правильную программу

Чтобы помочь вам принять обоснованное решение и продвинуть вперед свою карьеру в области науки о данных, мы подготовили всестороннее сравнение наших курсов. Изучите детали и найдите идеальную программу, которая соответствует вашим целям и стремлениям в области науки о данных.

Область науки о данных растет, как и количество рабочих мест в этой области. Чтобы добиться успеха, нужно выбрать правильную программу и начать обучение как можно раньше. Изучите и зарегистрируйтесь прямо сейчас!