Principales estudios de casos de ciencia de datos para inspirarse

Unestudio de caso de ciencia de datos se refiere a un proceso que comprende un problema comercial práctico en el que los científicos de datos trabajan para desarrollar algoritmos y programas de aprendizaje profundo o aprendizaje automático.Estos programas y algoritmos conducen a una solución óptima al problema empresarial. Trabajar en un estudio de caso de ciencia de datos implica analizar y resolver el enunciado de un problema.

La ciencia de datos ayuda a impulsar el rendimiento de las empresas y las ayuda a mantener su rendimiento. Varios estudios de casos relacionados con la ciencia de datos ayudan a las empresas a progresar significativamente en sus campos. Estos estudios de casos ayudan a las empresas a cumplir con eficacia los requisitos de los clientes mediante la evaluación profunda de los datos para obtener información valiosa. Repasemos losestudios de casos de ciencia de datos más importantes para inspirarnos.

1) Una empresa biofarmacéutica líder utiliza Machine Learning e IA para pronosticar el costo de mantenimiento del equipo médico usado: industria de la salud

Pfizer emplea el aprendizaje automático para pronosticar el costo de mantenimiento del equipo utilizado en el tratamiento de los pacientes. El siguiente enfoque eficaz que las empresas farmacéuticas deberían adoptar para reducir los gastos es implementar el mantenimiento predictivo mediante el aprendizaje automático y la IA.

La Inteligencia Artificial ha contribuido significativamente al crecimiento de este sector. Se crean múltiples herramientas avanzadas en este sector para desarrollar conocimientos para brindar el mejor tratamiento a los pacientes. Las herramientas utilizadas por losestudios de casos de ciencia de datos de atención médica ayudan a especificar tratamientos según las condiciones físicas de los pacientes.En consecuencia, estas herramientas ayudan a los hospitales a ahorrar en los gastos incurridos en sus servicios.

En imágenes médicas, la ciencia de datos ayuda al personal de atención médica con medicamentos productivos para los pacientes. Estos estudios de casos ayudan a las empresas de biotecnología a rediseñar mejores experimentos y modernizar el proceso de desarrollo de medicamentos innovadores. Se aseguran de que las empresas de atención médica puedan detectar los problemas y evitar que sigan adelante.

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2) El uso de Big Data Analytics para monitorear los requisitos de los estudiantes: Educación

La ciencia de datos ha revolucionado la forma en que los instructores y los estudiantes interactúan y mejoran la evaluación del desempeño de los estudiantes. Ayuda a los instructores a evaluar los comentarios obtenidos de los estudiantes y mejorar sus métodos de enseñanza en consecuencia.

Las técnicas avanzadas de análisis de big data ayudan a los profesores a analizar los requisitos de sus alumnos en función de su rendimiento académico.

Por ejemplo, las plataformas de educación en línea utilizanel estudio de caso de Python basado en la ciencia de datos para realizar un seguimiento del rendimiento de los estudiantes.Por tanto, sistematiza la evaluación de los trabajos y mejora el currículo de la asignatura en función de las opiniones de los alumnos. Este estudio de caso ayuda a los instructores a preparar modelos predictivos para pronosticar el rendimiento de los estudiantes y realizar las modificaciones necesarias en los métodos de enseñanza.

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3) Airbnb utiliza la ciencia de datos y logró un crecimiento del 43 000 % en cinco años: industria hotelera

El estudio de caso de análisis de datos en hotelería ayuda a los hoteles a ofrecer a los clientes los mejores costos posibles.Ayuda a la gerencia del hotel a respaldar efectivamente su negocio, comprender las necesidades de los clientes, determinar las últimas tendencias en esta industria y más.

Esta estrategia resultó muy eficaz para Airbnb porque la empresa logró un crecimiento del 43 000 % en solo cinco años. Este estudio de caso tiene como objetivo compartir algunos problemas críticos que enfrentó Airbnb durante su proceso de desarrollo. También expresa información sobre cómo los científicos de datos resolvieron esos problemas. Además, adoptó técnicas de ciencia de datos para procesar los datos, interpretar mejor las opiniones de los clientes y tomar decisiones razonables basadas en las necesidades de los clientes.

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4) Bin Packing Problem utiliza la ciencia de datos para la optimización de paquetes: industria del comercio electrónico

Cuando las personas buscan cualquier producto en Internet, el motor de búsqueda proporciona sugerencias para productos similares. Las empresas que venden esos productos utilizan la ciencia de datos para comercializar sus productos en función del interés del usuario a través del sistema de recomendación. Las sugerencias involucradas en esteestudio de caso de análisis de datos generalmente dependen del historial de búsqueda de los usuarios.

El problema de Bin Packing es un problema NP-Hard común en el que los científicos de datos trabajan para optimizar los paquetes.

En este sector, el análisis de big data ayuda a analizar las necesidades de los clientes, verificar precios, determinar formas de impulsar las ventas y garantizar la satisfacción del cliente.

Otro mejor ejemplo de este caso de estudio es Amazon . Utiliza la ciencia de datos para garantizar la satisfacción del cliente al personalizar las opciones de productos. En consecuencia, los datos generados analizan las necesidades de los clientes y ayudan a la marca a adaptarlas en consecuencia. Amazon utiliza sus datos para servir a los usuarios con recomendaciones sobre los servicios y productos ofrecidos. Como resultado, Amazon puede persuadir a sus consumidores para que compren y realicen más ventas.

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5) Predicción de elegibilidad de préstamo utilizando Machine Learning: sector financiero y bancario

La ciencia de datos resulta bastante beneficiosa en la industria financiera y bancaria. El estudio de caso del analista de datos correspondiente ayuda a identificar las muchas facetas cruciales de esta industria.Esteestudio de caso de Python usa Python para predecir si un préstamo debe otorgarse o no a un solicitante.Predice usando un parámetro como un puntaje de crédito.

También utiliza un algoritmo de aprendizaje automático para detectar anomalías de los clientes o comportamientos bancarios maliciosos. Cuando se trata de la segmentación de clientes, la ciencia de datos utiliza el comportamiento de los clientes para ofrecer servicios y productos personalizados. Este estudio de caso puede sugerir formas de impulsar el rendimiento financiero en función de las transacciones y comportamientos de los clientes.

6) Los modelos de aprendizaje automático identifican, automatizan y optimizan el proceso de fabricación: Gestión de la cadena de suministro

Los modelos de aprendizaje automático pueden determinar sistemas de suministro eficientes después de automatizar y optimizar el procedimiento de fabricación. Facilita la personalización del suministro de fármacos a varios pacientes.

Los factores como el big data y el análisis predictivo aseguran la innovación en esta industria. Este estudio de caso analiza las operaciones de la empresa, las demandas de los clientes, los costos de los productos, reduce las anomalías en la cadena de suministro y más.

Otro ejemplo decente del uso de esteestudio de caso de ciencia de datos es el negocio de entrega de paquetes en la gestión de la cadena de suministro.La entrega oportuna y segura de paquetes es inevitable para el éxito de esta empresa. Esta empresa puede desarrollar herramientas de navegación avanzadas utilizando big data de última generación o algoritmos de Hadoop. Esta herramienta ayuda al conductor de la empresa a determinar la ruta óptima en función del tiempo, la distancia y otros aspectos. Por lo tanto, los clientes tienen asegurada una experiencia de envío impecable.

7) Netflix utiliza más de 1300 grupos de recomendaciones para ofrecer una experiencia personalizada: industria del entretenimiento

Netflix utiliza más de 1300 grupos de recomendaciones para brindar una experiencia personalizada. Estos grupos dependen de las prioridades de visualización de los consumidores. Netflix recopila datos de los usuarios, como la investigación de la plataforma para la optimización de palabras clave, el tiempo de pausa/rebobinado del contenido, la duración de visualización del usuario, etc. Estos datos predicen la preferencia de visualización de los espectadores y ofrecen una recomendación personalizada de programas y series.

La demanda de plataformas de medios OTT ha aumentado significativamente en los últimos años. Hoy en día, las personas prefieren ver series y películas web o disfrutar de la música en su comodidad. La adopción generalizada de estas plataformas ha cambiado la cara de la industria del entretenimiento. Por lo tanto, muchas plataformas de medios ahora usan análisis de datos para garantizar la satisfacción del usuario y brindar las recomendaciones necesarias a los suscriptores.

Esteestudio de caso de analista de datos se utiliza en plataformas de medios de renombre como Netflix y Spotify.Spotify incluye una base de datos de una miríada de canciones. Utiliza big data para admitir la transmisión de música en línea con una experiencia de usuario satisfactoria y crea experiencias personalizadas para cada usuario. Utiliza varios algoritmos y big data para entrenar modelos de aprendizaje automático para ofrecer contenido personalizado.

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8) El uso de análisis de datos para crear un entorno de juego interactivo: juegos

Existen excelentes oportunidades laborales para los científicos de datos que deseen emprender sus carreras en el campo de los juegos. Este campo utiliza la ciencia de datos para desarrollar tecnologías de juego innovadoras.

Los datos inferidos del análisis del juego se emplean para obtener información detallada sobre las expectativas de los jugadores, pronosticar problemas del juego, etc.

Elestudio de caso de ciencia de datos juega un papel vital en la ruta de desarrollo del juego.Ayuda a obtener información de los datos para desarrollar juegos que mantengan a los jugadores absortos en el juego. Otra utilidad de este caso de estudio es la monetización de los juegos. Conduce al rápido desarrollo de juegos a un precio rentable.

Los gráficos y las interfaces visuales juegan un papel clave en los juegos. Este estudio de caso se utiliza para mejorar la interfaz visual de los juegos. Facilita gráficos atractivos en el juego para brindar a los usuarios una experiencia de juego satisfactoria.

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Conclusión

Estos estudios de casos de ciencia de datos se ejecutan en algunos de los nombres más destacados de la industria, lo que refleja la importancia de la ciencia de datos en el mundo tecnológico en evolución actual. La ciencia de datos y su prominencia crecerán aún más en los próximos días, y todos los campos son susceptibles a su influencia. Lo mejor que puede hacer es comenzar a prepararse para el gran cambio, que podría ser posible al heredar las habilidades y la experiencia en ciencia de datos en demanda.