Все, що потрібно знати про різні типи даних

Наука про дані або Data Science стає все більш популярною в сучасному світі, особливо серед компаній. Різні університети та курси з Data Science готують висококласних професіоналів в цій сфері. Все завдяки тій кількості інформації, яку компанії отримують практично безупинно: потоки інформації про поведінку користувача, переваги, дані про покупки і т.д. аку кількість різноманітної інформації важко проаналізувати за допомогою традиційних методів та комп’ютерів і її називають великими даними або big data.

Не буде перебільшенням сказати, що великі дані займають провідну роль в науці про дані, бо висновок зроблений за допомогою аналізу даних, може відповісти на будь-яке складне питання.

Давайте розглянемо докладніше про дані, їх типи та іншу корисну інформацію.

Два типи даних

Існує два типи даних – традиційні дані та великі дані.

Традиційні дані – це не науковий термін, а поняття, яке використовується для відмінності між цим видом даних та big data.

Традиційні дані зберігаються в базах даних, які містять структуровані таблиці з текстовою, цифровою та іншою інформацією. Один комп’ютер може з легкістю управляти таким видом даних.

Традиційні дані можуть надходити з різних джерел. Як правило, це бувають дані про користувачів і клієнтів, наприклад, інформація про слухачів курсів з Data Science: повне ім’я, адреса, контактна інформація, кількість відвідувань або звернень до сервісного центру та ін.

У свою чергу, великі дані набагато перевершують в кількості традиційні дані. Такий тип даних розподіляється між комп’ютерами, але big data дуже важко використовувати ефективно. Ми отримуємо великі дані з абсолютно різних джерел – соціальних мереж (Facebook, Twitter, LinkedIn, Quora і т.д), фінансів, мобільних телефонів, курсів та інших ресурсів.

Основні види великих даних

1. Структуровані дані

Коли дані структуровані, це означає, що вони зберігаються, витягуються або можуть бути використані в певному форматі. Наприклад, інформація про студента курсів з Data Science може міститися в базі даних у вигляді таблиці та містити таку інформацію, як ім’я, вік, контактний номер телефону, адресу і т.д.

2. Неструктуровані дані

Такий вид даних важко категоризувати або структурувати. Неструктуровані дані не мають певної форми. Вони можуть зберігатися у вигляді тексту або мультимедійних файлів. Наприклад, електронні листи, текстові документи, презентації, відео – це чудові приклади неструктурованих даних.

80% -90% інформації, яку отримують компанії – це неструктуровані дані.

3. Слабоструктуровані (напівструктуровані) дані

Такий тип даних включає в себе два типи – структуровані та неструктуровані дані, які не можна категоризувати, але які мають деякі певні властивості: наприклад, теги, які можна проаналізувати.

3 Основні характеристики великих даних або 3В великих даних

Три головні особливості великих даних

Різноманітність

Структуровані, неструктуровані та слабоструктуровані дані можуть бути різних форматів – числа, тексту, відео, аудіо, електронних повідомлень, постів в соціальних мережах та інших форматів.

Швидкість

Великі дані постійно збільшуються. Наприклад, користувачі створюють все нові й нові пости в соціальних мережах, тим самим збільшуючи та прискорюючи потік одержуваної інформації.

Обсяг

Ми отримуємо дані з різних джерел – з платформ електронної торгівлі (наприклад, Amazon, eBay), соціальних мереж (Facebook, Instagram, Pinterest, курсів тощо). Таким чином, у нас в розпорядженні терабайти, петабайт та ексабайт даних.

Вихідні дані – це тип великих даних, які бувають різної форми, наприклад, у формі опитування, кукі веб-сайтів, інформації про поведінку користувача. Така інформація має бути перетворена в зрозумілий формат для подальшого аналізу.

1. Маркування класів

Цей вид обробки даних має на увазі “маркування” інформації в залежності від її категорії, наприклад, маркування за категоріями чисел, тексту або цифрових зображень.

2. Очищення даних

Такий вид даних також використовується для організації обробки інформації. Наприклад, “очищення” даних від невідповідностей – пропущені значення або помилки в тексті.

3. Розподіл даних

Не всі дані ідеальні. Деяка інформація може бути представлена в нерівних значеннях. Для таких випадків, ми використовуємо методи розподілу даних. Наприклад, ми можемо витягти рівну кількість значень для кожної категорії для подальшого їх аналізу.

4. Перетасування даних

Ми перетасовуємо карти для того, щоб уникнути повторень. Такий же процес ми використовуємо і для даних. Ми “перетасовуємо” інформацію для того, щоб уникнути будь-який елемент упередженості в інформації.

5. Маскування даних

Компанії піклуються про приватність своїх клієнтів. ому процес маскування даних допомагає корпораціям проаналізувати інформацію без шкоди для їх покупців, але з можливістю подальшого аналізу. Вихідні дані “маскуються” за допомогою фальшивої та довільної інформації.

Великі дані в IT

Великі дані використовуються в абсолютно різних індустріях – IT, охороні здоров’я, фінансах, освіті, електронній комерції, виробництві, сфері розваг і т.д.

Єдина індустрія, яка отримує найбільшу користь за допомогою великих даних – це IT. Ця індустрія активно використовує науку про дані, яка ефективно поєднує в собі різні методи, які отримують користь з великих даних. Наприклад, повсюди використовуються штучний інтелект, машинне навчання і різні сучасні технології та системи.

Великі дані будуть збільшуватися. Великі дані будуть збільшуватися. Тому професіонали, які володіють великими знаннями та навичками у сфері високих даних, будуть дуже затребувані серед компаній по всьому світу.

Найкращий спосіб дізнатися про великі дані докладніше та стати професіоналом в цій сфері – це записатися на курси з Data Science. Якщо Ви зацікавилися та хочете дізнатися всі деталі – зв’яжіться з нами і ми надамо Вам усю необхідну інформацію по курсам Data Science в Києві.

Leave a Reply