¿Cuáles son 3 ejemplos de ciencia de datos que vemos o usamos en nuestra vida cotidiana?
“Por ‘Ciencia de datos’ queremos decir casi todo lo que tiene que ver con los datos”.
Hoy en día, la ciencia de los datos ha superado a casi todas las industrias del planeta. No hay una sola industria en el mundo ahora que no dependa de los datos. Como resultado, la ciencia de los datos se ha convertido en una fuente de energía para las empresas.
Data Science Applications no ha asumido una nueva función de la noche a la mañana. Ahora podemos anticipar resultados en minutos, que solía tomar muchas horas humanas para procesar, debido a computadoras más rápidas y almacenamiento más barato.
Los científicos de datos se ocupan de cuestiones orientadas hacia el futuro. Comienzan con big data, que tiene tres características: volumen, variedad y velocidad. La información se utiliza entonces para alimentar algoritmos y modelos. Los modelos que auto-mejoran autónomamente, reconociendo y aprendiendo de sus fracasos, son creados por los científicos de datos más avanzados que trabajan en el aprendizaje automático y la IA.
La ciencia de los datos, a menudo conocida como ciencia basada en los datos, combina varios aspectos de la estadística y la computación para transformar los datos en información procesable. La ciencia de los datos combina técnicas de varias disciplinas para recopilar datos, analizarlos, generar perspectivas a partir de ellos y utilizarlos para tomar decisiones. Minería de datos , estadísticas , aprendizaje automático, análisis de datos , y algunos programas son algunas de las disciplinas técnicas que componen el campo de la ciencia de los datos.
Puedes echar un vistazo al video de abajo para entender qué es la Ciencia de los Datos
La ciencia de los datos se está convirtiendo rápidamente en una de las disciplinas más demandadas, con aplicaciones en una amplia gama de sectores. Sabemos que ha estado revolucionando la forma en que percibimos los datos.
Aplicaciones de la Ciencia de los Datos en diferentes sectores
Hemos reunido algunas aplicaciones de Data Science en acción. Vamos a explorarlos:
Diferentes sectores que utilizan la ciencia de los datos
Atención de la salud
El sector sanitario, en particular, se beneficia en gran medida de las aplicaciones de la ciencia de los datos. La ciencia de los datos está dando grandes pasos en el negocio de la salud. La ciencia de los datos se utiliza en una variedad de sectores de la atención de la salud.
Análisis médico de imágenes
Para descubrir parámetros ideales para trabajos como categorización de textura pulmonar, procedimientos como detección de neoplasias, estenosis arterial y delineación de órganos utilizan una variedad de metodologías y marcos como MapReduce . Para la clasificación de texturas sólidas, utiliza técnicas de aprendizaje automático como por ejemplo máquinas vectoriales de soporte (SVM) , indexación médica de imágenes basada en contenido y análisis de wavelets.
Genética y genómica
A través de la investigación genética y genómica, las aplicaciones de Data Science también ofrecen un mayor nivel de personalización terapéutica. El objetivo es descubrir vínculos biológicos específicos entre la genética, las enfermedades y la respuesta a los medicamentos para comprender mejor la influencia del ADN en la salud humana.
Desarrollo de las drogas
Desde el primer cribado de compuestos medicinales hasta la predicción de la tasa de éxito basada en variables biológicas, las aplicaciones de la ciencia de datos y los algoritmos de aprendizaje automático simplifican y acortan este proceso, aportando un nuevo punto de vista a cada etapa.
En lugar de "pruebas de laboratorio", estos algoritmos pueden predecir cómo se comportará la sustancia química en el cuerpo utilizando extensos modelos matemáticos y simulaciones. El objetivo del descubrimiento computacional de fármacos es construir simulaciones de modelos computacionales en forma de una red fisiológicamente apropiada, lo que facilita la anticipación de eventos futuros con alta precisión.
Asistentes virtuales y bots de salud
La ayuda sanitaria básica se puede proporcionar a través de aplicaciones de teléfonos inteligentes con IA, que a menudo son chatbots. Simplemente explique sus síntomas o haga preguntas, y obtendrá información vital sobre su condición de salud obtenida de una vasta red de síntomas y efectos. Las aplicaciones pueden ayudarle a recordar tomar su medicamento a tiempo y, si es necesario, programar la visita del médico.
Publicidad dirigida
Si pensabas que Search era el uso más importante de la ciencia de los datos, considera esto: todo el espectro de marketing digital. Los algoritmos de ciencia de datos se utilizan para determinar prácticamente cualquier cosa, desde banners de visualización en varios sitios web hasta vallas publicitarias digitales en los aeropuertos.
Es por eso que los comerciales digitales tienen un CTR (Call-Through Rate) mucho más grande que el marketing convencional. Pueden adaptarse a las acciones anteriores de un usuario.
Esa es la razón por la que usted puede ver anuncios para los programas de capacitación en ciencia de datos, mientras que alguien más vería un anuncio para prendas de vestir en la misma área al mismo tiempo.
Recomendaciones del sitio web
Muchas empresas han explotado agresivamente este motor para anunciar sus productos basados en el interés de los usuarios y la relevancia de la información. Este método es utilizado por compañías de Internet como Amazon, Twitter, Google Play, Netflix, Linkedin, IMDb, y muchos más para mejorar la experiencia del usuario.
Comercio electrónico
El sector del comercio electrónico se beneficia en gran medida de las técnicas de ciencia de datos y las ideas de aprendizaje automático, como el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y los sistemas de recomendación. Esas estrategias pueden ser utilizadas por las plataformas de comercio electrónico para analizar las compras y observaciones de los consumidores a fin de obtener información valiosa para el desarrollo de sus empresas.
Reconocer la base de consumo, predecir bienes y servicios, identificar el estilo de los artículos populares, optimizar las estructuras de precios y más son ejemplos de cómo la ciencia de los datos ha influido en la industria de la ciencia de los datos.
5. Transporte
En el campo del transporte, el avance o evolución más significativo que la ciencia de los datos nos ha traído es la introducción de automóviles automotores. A través de un estudio exhaustivo de las tendencias del uso de combustible, el comportamiento del conductor y el seguimiento de vehículos, la ciencia de los datos ha establecido un punto de apoyo en el transporte.
Se está creando una reputación por sí mismo al hacer que las situaciones de conducción sean más seguras para los conductores, mejorar el rendimiento del automóvil, dar a los conductores más autonomía y mucho más. Los fabricantes de vehículos pueden construir vehículos más inteligentes y mejorar las rutas logísticas utilizando el aprendizaje de refuerzo e introduciendo la autonomía.
De acuerdo con ProjectPro , Los servicios de cabina populares como Uber emplean la ciencia de los datos para mejorar los precios y las rutas de entrega, así como la asignación óptima de recursos, combinando numerosos factores como perfiles de consumo, geografía, indicadores económicos y proveedores logísticos.
Planificación de rutas aéreas
La industria aérea tiene una reputación de perseverar ante la adversidad. Sin embargo, algunos proveedores de servicios aéreos se esfuerzan por mantener sus tasas de ocupación y sus beneficios laborales.
La necesidad de conceder considerables limitaciones a los clientes se ha visto agravada por el aumento de los costes del combustible de aire y la necesidad de ofrecer reducciones en los gastos del combustible de aire. No pasó mucho tiempo antes de que las aerolíneas comenzaran a emplear la ciencia de los datos para identificar las áreas más importantes para mejorar.
Las compañías aéreas pueden utilizar la ciencia de los datos para hacer cambios estratégicos, como anticipar retrasos en los vuelos, seleccionar qué aeronaves comprar, planificar rutas y escalas, y desarrollar tácticas de marketing como un programa de fidelización de clientes.
Reconocimiento de imágenes avanzadas y de texto
El reconocimiento del habla y la imagen se rige por algoritmos de ciencia de datos. En nuestra vida diaria, podemos ver el maravilloso trabajo de estos algoritmos. ¿Alguna vez has necesitado la ayuda de un asistente de habla virtual como Google Assistant, Alexa o Siri?
Su tecnología de reconocimiento del habla, por otra parte, está trabajando entre bastidores, tratando de comprender y evaluar sus palabras y la entrega de resultados útiles de su uso.
El reconocimiento de imágenes se puede encontrar en Facebook, Instagram y Twitter, entre otras plataformas de redes sociales. Cuando publicas una foto tuya con alguien en tu perfil, estas aplicaciones ofrecen identificarlas y etiquetarlas.
Juegos
Algoritmos de aprendizaje automático se utilizan cada vez más para crear juegos que crecen y actualizar a medida que el jugador progresa a través de los niveles. En el juego en movimiento, tu oponente (computadora) también estudia tus acciones pasadas y ajusta su juego apropiadamente. EA Sports, Zynga, Sony, Nintendo y Activision-Blizzard han utilizado la ciencia de los datos para llevar los juegos al siguiente nivel.
Debido a la enorme cantidad de datos creados cada día, estos algoritmos pueden detectar fraudes más rápido y con más precisión que la gente. Incluso si usted no trabaja en una institución financiera, tales algoritmos se pueden utilizar para asegurar el material confidencial.
Aprender acerca de la privacidad de los datos puede ayudar a su empresa a evitar el uso indebido o compartir información sensible de los consumidores, como números de tarjetas de crédito, registros médicos, números del Seguro Social e información de contacto.
Detección de fraude
La financiación fue una de las primeras en adoptar aplicaciones de datos. Cada año, los negocios estaban hartos de préstamos y pérdidas malas. Sin embargo, tenían una gran cantidad de datos que se adquirieron durante la primera solicitud de aprobación de préstamos. Decidieron contratar a científicos de datos para ayudarlos a recuperarse de sus pérdidas.
Las finanzas y la ciencia de los datos están inextricablemente vinculadas, ya que ambas se ocupan de los datos. Las empresas solían tener un montón de papeleo para empezar a autorizar préstamos, mantenerlos al día, sufriendo pérdidas y estando en deuda.
Como resultado, se propusieron métodos de ciencia de datos como remedio. Aprendieron a segregar los datos por perfil de consumidor, gastos históricos y otras características requeridas para evaluar las posibilidades de riesgo. También contribuye a la promoción de los productos bancarios en función del poder adquisitivo de los clientes.
Otro ejemplo es la gestión de carteras de clientes, que utiliza inteligencia de negocios herramientas para la ciencia de datos para evaluar los patrones de datos. La ciencia de los datos también proporciona capacitación algorítmica; las organizaciones financieras pueden utilizar análisis de datos para tomar decisiones basadas en datos. Como resultado, mejorar las experiencias de los clientes para los consumidores, ya que las instituciones financieras pueden crear una relación a medida con sus clientes mediante una investigación exhaustiva de la experiencia de los clientes y el ajuste de las preferencias.
Perspectivas del cliente
Los datos de sus clientes pueden ofrecer mucha información sobre sus comportamientos, demografía, intereses, aspiraciones y más. Con tantas fuentes posibles de datos de los consumidores, una comprensión básica de la ciencia de los datos puede ayudar a darle sentido.
Por ejemplo, usted puede recopilar información sobre un cliente cada vez que visita su sitio web o tienda física, añadir un artículo a su cesta, hacer una compra, leer un correo electrónico o interactuar con un mensaje de red social. Después de haber comprobado dos veces que los datos de cada fuente son correctos, necesitará integrarlos en un proceso conocido como forcejeo de datos.
Un ejemplo de ello es la correspondencia entre la dirección de correo electrónico de un cliente y la información de su tarjeta de crédito, las redes sociales y las identificaciones de transacciones. Usted puede hacer inferencias y descubrir tendencias en su comportamiento combinando los datos.
Comprender quiénes son sus consumidores y qué los impulsa puede ayudarle a garantizar que su producto satisface sus necesidades y que sus estrategias promocionales son eficaces.
Realidad aumentada
Esta es la última de las aplicaciones de ciencia de datos que parecen tener el mayor potencial en el futuro. Realidad aumentada es un término que se refiere a uno de los usos más emocionantes de la tecnología
Debido a que un auricular VR incorpora experiencia informática, algoritmos y datos para proporcionarle la mejor experiencia de visualización, Data Science y Reality Virtual tienen una conexión. El popular juego Pokemon GO es un paso modesto en la dirección correcta.
La capacidad de deambular y mirar a Pokémon en las paredes, las calles y otros objetos inexistentes. Para determinar las ubicaciones del Pokémon y los gimnasios, los diseñadores del juego utilizaron datos de Ingress, el software anterior de la compañía.
La ciencia de los datos, por otra parte, tendrá más sentido si la VR la economía se vuelve más asequible y los consumidores comienzan a utilizarla de la misma manera que hacen otras aplicaciones.
Resumiendo
Estos no son los únicos dominios donde la ciencia de datos puede ser usada. Aparte de estos usos, la ciencia de los datos se utiliza en marketing, finanzas y recursos humanos, salud, programas gubernamentales y cualquier otra industria que genere datos.
Los departamentos de marketing utilizan la ciencia de los datos para determinar qué producto es más probable que se venda. Los datos pueden proporcionar información, impulsar iniciativas de eficiencia e informar previsiones cuando el pensamiento crítico cumple con algoritmos de aprendizaje automático.
Comprender cómo evaluar las fuentes de datos, limpiar y organizar la información, y sacar conclusiones pueden ser habilidades importantes en su trabajo, incluso si usted no es un científico de datos. ¡Esperemos a descubrir qué aplicaciones de ciencia de datos más increíbles tiene el futuro para nosotros!
Últimos comentarios
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