数字世界和技术的发展对生活产生了巨大的影响。这种发展也催生了各方面的新事物。其中之一是数据。自从计算机诞生以来，人们就使用数据一词来指代来自计算机的所有信息，无论是传输的还是存储的。然而，这并不是该数据的唯一定义。因为，随着技术发展的影响，还有其他类型的数据正在慢慢出现。那么数据到底是什么？数据有哪些类型以及哪些工作与数据相关？在下面的文章中寻找答案。
什么是数据？
一般来说，数据是出于某种目的而收集和翻译的不同信息。数据可以以不同的形式存在，例如存储在电子存储器中的位和字节、一张纸上的数字或文本、或者存储在人的头脑中的事实。
如果数据没有以某种方式格式化，那么无论对计算机还是人类来说，它都没有价值。为了处理各种数据，使用一系列称为程序的指令。
数据类型
在知道什么是数据之后，您还必须知道 Telegram 数字数据 数据是什么类型。当前，各种类型的数据数量持续增长，特别是随着数字技术的快速进步。以下是您应该了解的几种数据类型。
1. 大数据
当今非常流行的一种数据类型是大数据。大数据的定义是指数据种类更加丰富、数量不断增加且速度越来越快。换句话说，大数据是更大、更复杂的数据集合，尤其是来自新数据源的数据。
这些数据集非常大，传统的数据处理软件无法管理它们。但这些海量数据可以用来解决以前无法克服的业务问题。
2. 结构化、非结构化和半结构化数据
接下来的数据是根据其变化来区分的数据，即结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。结构化数据是可以以固定格式处理、存储和检索的数据。我们所熟悉的最常见的结构化数据是 Excel 或电子表格中的数据。例如，公司的销售数据。
此外，非结构化数据。顾名思义，该数据是 已经创建了相关的内容资产 不具有特殊形式或结构的数据。例如照片/图像、视频或声音格式的数据。
这是结构化和非结构化数据组合的一种数据形式。半结构化数据还可以定义为尚未分类到特定存储库（数据库）下的数据，但包含分隔数据中各个元素的重要信息。例如，.json 或 .xml 文件形式的数据。
3. 带时间戳的数据
这种数据是什么类型？时间戳数据是一个数据术语，是指具有时间序列概念的数据集，该时间序列概念解释了每个数据点的顺序。此数据点显示数据是捕获的（事件时间）还是收集的（处理时间）。
此类数据通常在收集行为数据（例如网站访问者所采取的操作）时使用。因此，此类数据是一段时间内执行的每个操作的真实指标。
需要这些数据，以便数据科学家可以预测或估计下一步行动，甚至进行用户旅程分析。
4. 机器数据
一般来说，机器数据是由当今许多现代企业运行的系统、技术和基础设施创建的数字产品。在这些机器数据中，有几个重要的东西，例如客户、用户、应用程序、服务器、交易、移动设备和网络的所有活动和行为的实时且明确的记录。
5. 开放数据
开放数据或开放数据是任何人在使用或再版 美国电子邮件列表 权方面可免费获得的数据集合，不受任何版权、专利或其他形式的控制。
开放数据只有以人们能够真正理解的方式共享才有用。因此，此类数据需要以标准化格式共享，并且可以轻松追溯到其来源。
数据领域的工作
了解更多关于什么是数据？您还必须了解数据行业的工作。对数据不断增长的需求也带来了数据领域的各种就业机会。以下是您可以选择的数据领域的一些职位：
1. 数据科学家
数据科学家是研究数据科学的专业，数据科学是研究数据以提取对业务有意义的见解。该职业结合了多种传统和技术工作的要素，包括数学家、科学家、统计学家和计算机程序员。
数据科学家涉及使用先进的分析技术，例如机器学习和预测建模，以及科学原理的应用。
成为数据科学家时，您通常需要使用大量数据来开发和测试假设、得出结论并分析客户和市场趋势、财务风险、网络安全威胁、股票交易、设备维护需求和医疗状况等内容。有趣，对吧？
2. 数据分析师
数据分析师是一个职业，其工作是收集、清理和研究数据集以帮助解决问题。除此之外，数据分析师还负责分析数值数据、处理现有数据并将其翻译成公司易于理解的报告。
要成为数据分析师，您必须具备各种硬技能和软技能。例如，数学和统计学领域的能力和技能，操作Microsoft Excel的能力，进行数据研究、分析和可视化的能力，以及沟通和表达能力。
3.数据工程师
与专注于如何从数据中获取洞察的数据分析和数据科学略有不同，数据工程专注于开发数据系统和基础设施。这是因为数据工程是软件工程的衍生领域。
数据工程师在各种环境中工作，构建收集、管理原始数据并将其转换为可供数据科学家和业务分析师解释的可用信息的系统。
数据工程师的主要目标是使数据易于访问，以便组织可以使用它来评估和优化其性能。
通过参加训练营学习数据
1. 数字斯科拉
Digital Skola 是一家教育科技公司，专注于通过在线课程系统增加数字技能知识，以培养有能力的数字人才。 Skola的数字课程旨在关注行业需求，并已被芬兰教育联盟（EAF）认证为世界优质课程标准。
您可以参加 Digital Skola 提供的各种数据训练营，例如：
- 数据科学
在这个训练营中，您可以使用自学、现场课堂和无限咨询学习方法，通过真实的实习经验来学习数据科学。
2. 数据工程师
在本训练营中，您将从 0 学习到准备成为一名数据工程师。 3个月内有34个学习课程，采用最好的学习方法和课程看分期付款的说明
2. 实习
Practicum是一门享有全球声誉的在线课程，在全球范围内培养基于数据的专家方面经验丰富。在这里你可以通过各种以实践为导向的项目和互动学习平台轻松地学习和发展。
3.Hacktiv8
Hacktiv8 是一所以训练营形式的 IT 领域学校，提供强化学习计划解决方案，将初学者转变为专业数字人才。
事实证明，Hacktiv8 可以根据您在当今数字行业的需求，通过训练营计划培养出在该行业有能力的毕业生。其中之一是数据科学：
Hacktiv8 数据科学训练营是一个为期 12 周的强化课程，旨在帮助您做好成为数据科学家或数据分析师的准备。此数据科学家训练营材料旨在帮助您在最新行业中竞争。您将受到专业讲师的直接指导，并提供一对一的指导设施。有趣，对吧？
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