Что такое данные? Принятие основ и их важность (2024)

Проверено и проверено Сайантони Дасом

С момента изобретения компьютеров люди использовали термин «данные» для обозначения компьютерной информации, и эта информация либо передавалась, либо хранилась. Но это не единственное определение данных; существуют и другие типы данных. Итак, что такое данные? Данные могут быть текстами или числами, записанными на бумаге, или это могут быть байты и биты в памяти электронных устройств, или это могут быть факты, которые хранятся в голове человека.

Что такое данные?

is data» 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, 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 объединяет знания математики, навыки программирования, экспертизу предметной области, научные методы, алгоритмы, процессы и системы для извлечения применимых на практике знаний и идей из структурированных и неструктурированных данных, а затем применения знаний, полученных из этих данных, в широком спектре областей и применений.

Итак, теперь, когда мы немного лучше понимаем, что такое данные и наука о данных, давайте рассмотрим несколько интересных фактов. Но сначала, что мы подразумеваем под «информацией»? Давайте немного вернемся назад и рассмотрим основы.

Что такое информация?

Информация определяется как классифицированные или организованные данные, имеющие некоторую значимую ценность для пользователя. Информация также является обработанными данными, используемыми для принятия решений и совершения действий. Обработанные данные должны соответствовать следующим критериям, чтобы иметь какое-либо существенное применение в принятии решений:

• 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 в смартфонах, привел к тому, что текст, видео и аудио включены в данные, а также записи веб-активности и журналов. Большая часть этих данных неструктурирована.

Термин «большие данные» используется в определении данных для описания данных, которые находятся в диапазоне петабайт или выше. Большие данные также описываются как 5V: разнообразие, объем, ценность, достоверность и скорость. В настоящее время широко распространена интернет-электронная коммерция, развиваются бизнес-модели, основанные на больших данных, и они рассматривают данные как актив. И есть также много преимуществ больших данных, 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, которые используют два числа: 1 и 0. Наименьшая единица данных называется «бит», и она представляет одно значение. Кроме того, байт имеет длину восемь бит. Память и хранилище измеряются в таких единицах, как мегабайты, гигабайты, терабайты, петабайты и эксабайты. Специалисты по данным продолжают придумывать новые, более крупные измерения данных, поскольку объем данных, которые генерирует наше общество, продолжает расти.

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

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

Источник изображения

Что такое цикл обработки данных?

Обработка данных определяется как переупорядочивание или реструктуризация данных людьми или машинами для повышения их полезности и добавления ценности для определенной функции или цели. Стандартная обработка данных состоит из трех основных этапов: ввод, обработка и вывод. Вместе эти три этапа составляют цикл обработки данных. Вы можете прочитать более подробную информацию о цикле обработки данных здесь.

• Ввод: Входные данные подготавливаются к обработке в удобной форме, которая зависит от машины, выполняющей обработку.
• Обработка: Далее форма входных данных изменяется на что-то более полезное. Например, информация из табельных карточек используется для расчета зарплаты.
• Выход: На последнем этапе результаты обработки собираются как выходные данные, окончательная форма которых зависит от того, для чего они используются. Используя предыдущий пример, выходные данные становятся фактическими зарплатами сотрудников.

Так как же аналитики и ученые вообще анализируют данные?

Как мы анализируем данные?

В идеале существует два способа анализа данных:

1. Анализ данных в качественном исследовании
2. Анализ данных в количественных исследованиях

1. Анализ данных в качественном исследовании

Анализ данных и исследования в области субъективной информации работают несколько лучше, чем числовая информация, поскольку качество информации состоит из слов, изображений, картинок, объектов и иногда изображений. Получение знаний из таких запутанных данных является сложной задачей, поэтому его обычно используют для разведывательных исследований в дополнение к использованию в анализе данных.

Поиск закономерностей в качественных данных

Хотя существует несколько различных способов обнаружения закономерностей в печатных данных, стратегия на основе слов является наиболее зависимым и широко используемым глобальным методом исследования и анализа данных. Важно отметить, что процесс анализа данных в качественном исследовании является ручным. Здесь специалисты, как правило, читают доступную информацию и находят повторяющиеся или часто используемые слова.

2. Анализ данных в количественных исследованиях

Подготовка данных для анализа

Первичный этап исследования и анализа данных заключается в том, чтобы сделать это для проверки с целью того, чтобы номинальная информация могла быть преобразована во что-то важное. Подготовка данных включает в себя следующее.

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

Для количественного статистического исследования использование описательного анализа регулярно дает высшие цифры. Однако анализ никогда не бывает достаточным, чтобы показать обоснование этих цифр. Тем не менее, важно подумать о лучшей методике, которая будет использоваться для исследования и анализа данных, соответствующих вашему обзорному опросу, и о том, какую историю должны рассказать специалисты.

Следовательно, предприятия, готовые работать в современном гиперконкурентном мире, должны обладать выдающейся способностью изучать сложную исследовательскую информацию, извлекать важные сведения и адаптироваться к новым потребностям рынка.

Главные причины стать специалистом по обработке данных: работа в сфере обработки данных

Ниже приведены примеры использования данных, которые объясняют, почему стать специалистом по данным — это правильный выбор.

1. Наука о данных используется для обнаружения рисков и мошенничества. Изначально наука о данных использовалась в финансовом секторе, и это продолжает оставаться наиболее значимым применением науки о данных.
2. Далее следует сектор здравоохранения. Здесь наука о данных используется для анализа медицинских изображений, генетики и геномики. Она также применима к разработке лекарств. И, наконец, она имеет большое преимущество для того, чтобы стать виртуальным помощником для пациентов.
3. Другое применение науки о данных — поиск в Интернете. Все поисковые системы используют алгоритмы науки о данных чтобы показать желаемый результат.
4. Многие другие приложения науки о данных или искусственного интеллекта включают целевую рекламу, расширенное распознавание изображений, распознавание скорости, планирование маршрутов авиалиний, дополненную реальность, игры и т. д.

5 лучших профессий в сфере обработки данных

Ниже приведены названия нескольких должностей, которые пользуются большим спросом.

1. Специалист по обработке данных

Как видно из предыдущего раздела, это одна из самых востребованных профессий на данный момент.

2. БИА

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

3. Разработчик баз данных

Третье место в списке пяти лучших профессий в сфере данных занимает «разработчик баз данных». Они в основном сосредоточены на совершенствовании баз данных и разработке новых приложений для более эффективного использования данных.

4. Администратор базы данных

Работа администратора баз данных заключается в настройке баз данных, а также в их постоянном обслуживании и обеспечении безопасности.

5. Менеджер по анализу данных

В настоящее время все больше компаний начинают полагаться на менеджеров данных для извлечения наиболее полезной информации из огромных объемов данных.

Область данных, обработки данных и науки о данных огромна. Мы перечислили всего пять карьер, 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 загляните на Simplilearn сегодня и спланируйте новое будущее в мире данных!

Узнайте все о науке о данных на нашей эксклюзивной странице с вакансиями в области науки о данных!

Выберите правильную программу

Чтобы помочь вам принять обоснованное решение и продвинуть вашу карьеру в области науки о данных, мы подготовили комплексное 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, и вместе с ней растет и число рабочих мест в этой области. Чтобы преуспеть, нужно выбрать правильную программу и начать свое обучение как можно раньше. Изучите и зарегистрируйтесь прямо сейчас!