¿En qué campos se utiliza la ciencia de los datos?

El papel de Aplicaciones de la ciencia de los datos no ha evolucionado de la noche a la mañana. Gracias a una computación más rápida y un almacenamiento más barato, ahora podemos predecir resultados en minutos, lo que podría tomar varias horas humanas para procesar.

Un Data Scientist llega a casa con $124.000 al año y se lo deben a la deficiencia de profesionales calificados en este campo. Esta es la razón por la que Curso de Ciencia de Datos con Python ¡Está en el máximo de todos los tiempos!

A través de este blog, te traemos 10 aplicaciones que se basan en los conceptos de Ciencia de Datos, explorando varios dominios como los siguientes:

Este video de Edureka en el ‘Python For Data Science Full Course’ le ayudará a aprender Python for Data Science incluyendo todas las bibliotecas relevantes. Los siguientes son los temas discutidos en este tutorial de Python for Data Science

Fraude y detección de riesgos

Las primeras aplicaciones de la ciencia de los datos fueron en Finanzas. Las empresas estaban hartas de deudas incobrables y pérdidas cada año. Sin embargo, tenían una gran cantidad de datos que se utilizan para obtener recopilados durante el papeleo inicial mientras se sancionan los préstamos. Decidieron traerlos. científicos de datos para rescatarlos de las pérdidas.

A lo largo de los años, las compañías bancarias aprendieron a dividir y conquistar datos a través de perfiles de clientes, gastos pasados y otras variables esenciales para analizar las probabilidades de riesgo e incumplimiento. Además, también les ayudó a impulsar sus productos bancarios basados en el poder adquisitivo del cliente.

2. Genética y genómica

Las aplicaciones de Data Science también permiten un nivel avanzado de personalización del tratamiento a través de la investigación en genética y genómica. El objetivo es entender el impacto del ADN en nuestra salud y encontrar conexiones biológicas individuales entre la genética, las enfermedades y la respuesta a los medicamentos. Las técnicas de ciencia de datos permiten la integración de diferentes tipos de datos con datos genómicos en la investigación de enfermedades, lo que proporciona una comprensión más profunda de los problemas genéticos en las reacciones a determinados medicamentos y enfermedades. Tan pronto como adquiramos datos del genoma personal confiables, lograremos una comprensión más profunda del ADN humano. La predicción avanzada del riesgo genético será un paso importante hacia un cuidado más individual.

3. Desarrollo de las drogas

El proceso de descubrimiento de drogas es altamente complicado e implica muchas disciplinas. Las ideas más grandes a menudo están limitadas por miles de millones de pruebas, enormes gastos financieros y de tiempo. En promedio, se necesitan doce años para hacer una presentación oficial.

Las aplicaciones de la ciencia de los datos y los algoritmos de aprendizaje automático simplifican y acortan este proceso, añadiendo una perspectiva a cada paso desde el cribado inicial de compuestos de drogas hasta la predicción de la tasa de éxito basada en los factores biológicos. Estos algoritmos pueden predecir cómo actuará el compuesto en el cuerpo utilizando modelos matemáticos avanzados y simulaciones en lugar de los “experimentos de laboratorio”. La idea detrás del descubrimiento computacional de fármacos es crear simulaciones de modelos computacionales como una red biológicamente relevante simplificando la predicción de resultados futuros con alta precisión.

4. Asistencia virtual para pacientes y atención al cliente

La optimización del proceso clínico se basa en el concepto de que para muchos casos no es realmente necesario que los pacientes visiten a los médicos en persona. Una aplicación móvil puede dar una solución más eficaz por llevar al médico al paciente en su lugar .

Las aplicaciones móviles con IA pueden proporcionar soporte sanitario básico, generalmente chatbots. Usted simplemente describe sus síntomas, o hace preguntas, y luego recibe información clave sobre su condición médica derivada de una amplia red que vincula los síntomas con las causas. Las aplicaciones pueden recordarte que debes tomar tu medicamento a tiempo y, si es necesario, asignar una cita con un médico.

Este enfoque promueve un estilo de vida saludable al alentar a los pacientes a tomar decisiones saludables, ahorra tiempo a la espera de una cita, y permite a los médicos centrarse en los casos más críticos.

Internet Buscar

Ahora, esto es probablemente lo primero que te llama la atención cuando piensas en Aplicaciones de Ciencia de Datos.

Cuando hablamos de búsqueda, pensamos ‘Google’. ¿Verdad? Pero hay muchos otros motores de búsqueda como Yahoo, Bing, Ask, AOL, y así sucesivamente. Todos estos motores de búsqueda (incluyendo Google) hacen uso de algoritmos de ciencia de datos para ofrecer el mejor resultado para nuestra consulta buscada en una fracción de segundos. Teniendo en cuenta el hecho de que, Google procesa más de 20 petabytes de datos cada día.

Si no hubiera habido ciencia de datos, Google no habría sido el ‘Google’ que sabemos hoy.

Publicidad dirigida

Si pensabas que Search habría sido la mayor de todas las aplicaciones de ciencia de datos, aquí hay un retador: todo el espectro de marketing digital. A partir de los banners de visualización en varios sitios web a las vallas publicitarias digitales en los aeropuertos – casi todos ellos se deciden mediante el uso de algoritmos de ciencia de datos.

Esta es la razón por la que los anuncios digitales han sido capaces de obtener un CTR mucho más alto (Call-Through Rate) que los anuncios tradicionales. Pueden ser apuntados en base al comportamiento pasado de un usuario.

Esta es la razón por la que puedes ver anuncios de Data Science Training Programs mientras que yo veo un anuncio de prendas en el mismo lugar al mismo tiempo.

Recomendaciones del sitio web

¿No estamos todos acostumbrados a las sugerencias sobre productos similares en Amazon? No sólo le ayudan a encontrar productos relevantes de miles de millones de productos disponibles con ellos, sino que también añaden mucho a la experiencia del usuario.

Muchas empresas han utilizado con fervor este motor para promocionar sus productos de acuerdo con el interés del usuario y la relevancia de la información. Los gigantes de Internet como Amazon, Twitter, Google Play, Netflix, Linkedin, IMDb, y mucho más utilizan este sistema para mejorar la experiencia del usuario. Las recomendaciones se hacen sobre la base de resultados de búsqueda anteriores para un usuario.

Reconocimiento avanzado de imágenes

En su última actualización, Facebook ha esbozado los avances adicionales que han hecho en esta área, haciendo notar específicamente sus avances en la precisión y capacidad de reconocimiento de imágenes.

Además, Google te ofrece la opción de buscar imágenes al subirlas. Utiliza el reconocimiento de imágenes y proporciona resultados de búsqueda relacionados.

Reconocimiento del discurso

Algunos de los mejores ejemplos de productos de reconocimiento de voz son Google Voice, Siri, Cortana, etc. Usando la función de reconocimiento de voz, incluso si no estás en posición de escribir un mensaje, tu vida no se detendría. Simplemente hable el mensaje y se convertirá en texto. Sin embargo, a veces, te darías cuenta de que el reconocimiento del habla no funciona con precisión.

Planificación de rutas aéreas

La industria de las líneas aéreas en todo el mundo sufre grandes pérdidas. A excepción de unos pocos proveedores de servicios aéreos, las empresas están luchando por mantener su tasa de ocupación y beneficios de explotación. Con el elevado aumento de los precios del combustible aéreo y la necesidad de ofrecer grandes descuentos a los clientes, la situación ha empeorado aún más. No fue por mucho tiempo cuando las compañías aéreas comenzaron a usar la ciencia de los datos para identificar las áreas estratégicas de mejoras. Utilizando la ciencia de los datos, las compañías aéreas pueden:

Predecir retraso del vuelo
Decidir qué clase de aviones comprar
Ya sea para aterrizar directamente en el destino o tomar una parada en el medio (Por ejemplo, un vuelo puede tener una ruta directa de Nueva Delhi a Nueva York. Alternativamente, también puede optar por detenerse en cualquier país.)
Impulsar eficazmente programas de fidelización de clientes

Southwest Airlines, Alaska Airlines se encuentran entre las principales compañías que han adoptado la ciencia de los datos para traer cambios en su forma de trabajar.

Usted puede obtener una mejor comprensión de ella al referirse a este video de nuestro equipo, que habla vívidamente de todos los diversos campos conquistados por Data Science Applications.

Aplicaciones de la ciencia de los datos Edureka

Este video te lleva a través de los diversos dominios en los que la ciencia de datos se está implementando hoy, junto con algunas aplicaciones potenciales de esta tecnología.

Juegos

Los juegos ahora están diseñados usando algoritmos de aprendizaje automático que mejoran/mejoran a medida que el jugador se mueve a un nivel más alto. En el juego en movimiento también, su oponente (computadora) analiza sus movimientos anteriores y, en consecuencia, da forma a su juego. EA Sports, Zynga, Sony, Nintendo, Activision-Blizzard han llevado la experiencia de juego al siguiente nivel utilizando la ciencia de los datos.

Realidad aumentada

Esta es la final de las aplicaciones de ciencia de datos que parecen más emocionantes en el futuro. La realidad aumentada.

Ciencia de Datos y Realidad Virtual tienen una relación, considerando que un auricular VR contiene conocimiento de computación, algoritmos y datos para proporcionarle la mejor experiencia de visualización. Un paso muy pequeño hacia esto es el juego de alta tensión de Pokemon Vamos. . La capacidad de caminar alrededor de las cosas y mirar Pokémon en las paredes, las calles, las cosas que no están realmente allí. Los creadores de este juego utilizaron los datos de Ingress, la última aplicación de la misma empresa, para elegir las ubicaciones de los Pokemon y gimnasios.

Sin embargo, Data Science tiene más sentido una vez que la economía de la realidad virtual se vuelve accesible en términos de precios, y los consumidores la utilizan a menudo como otras aplicaciones.

Sin embargo, no se ha revelado mucho acerca de ellos excepto los prototipos, y tampoco sabemos cuándo estarían disponibles para la eliminación de un hombre común. Veamos, ¡qué sorprendentes aplicaciones de ciencia de datos nos ofrece el futuro!

Espero que hayan disfrutado leyendo este blog. La necesidad de Data Science con los profesionales de programación de Python ha aumentado dramáticamente, haciendo que este curso sea ideal para personas de todos los niveles de experiencia. Los Programa de maestrías en ciencia de datos es ideal para profesionales de la analítica que buscan trabajar en conjunto con Python, Software y profesionales de TI interesados en el área de Analytics y cualquier persona con una pasión por la ciencia de datos.

También, Si usted está buscando formación estructurada en línea en Ciencia de Datos, edureka! tiene una cura especial Curso de Ciencia de Datos que le ayuda a adquirir experiencia en estadísticas, forcejeo de datos, análisis de datos exploratorios y algoritmos de aprendizaje automático como el agrupamiento de K-Means, árboles de decisión, bosque aleatorio y bahías naive. También aprenderá los conceptos de Time Series, Text Mining y una introducción a Deep Learning. ¡Nuevos lotes para este curso comenzarán pronto!¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡