Meilleures études de cas sur la science des données pour l'inspiration

Uneétude de cas en science des données fait référence à un processus comprenant un problème métier pratique sur lequel les scientifiques des données travaillent pour développer des algorithmes et des programmes d'apprentissage en profondeur ou d'apprentissage automatique.Ces programmes et algorithmes conduisent à une solution optimale au problème de l'entreprise. Travailler sur une étude de cas en science des données implique d'analyser et de résoudre un énoncé de problème.

La Data Science contribue à booster la performance des entreprises et les aide à pérenniser leur performance. Diverses études de cas liées à la science des données aident les entreprises à progresser significativement dans leurs domaines. Ces études de cas aident les entreprises à répondre efficacement aux exigences des clients en évaluant en profondeur les données pour obtenir des informations précieuses. Passons en revue les meilleuresétudes de cas sur la science des données pour nous inspirer.

1) Une entreprise biopharmaceutique de premier plan utilise l'apprentissage automatique et l'IA pour prévoir le coût de maintenance des équipements médicaux usagés : secteur de la santé

Pfizer utilise l'apprentissage automatique pour prévoir le coût de maintenance de l'équipement utilisé dans le traitement des patients. L'approche efficace suivante que les sociétés pharmaceutiques devraient adopter pour réduire leurs dépenses consiste à mettre en œuvre une maintenance prédictive à l'aide de l'apprentissage automatique et de l'IA.

L'Intelligence Artificielle a largement contribué à la croissance de ce secteur. De multiples outils avancés dans ce secteur sont créés pour développer des informations permettant de fournir le meilleur traitement aux patients. Les outils utilisés par lesétudes de cas sur la science des données de santé aident à spécifier les traitements en fonction des conditions physiques des patients.Par conséquent, ces outils aident les hôpitaux à économiser sur les dépenses engagées dans leurs services.

En imagerie médicale, la science des données assiste le personnel de santé avec des médicaments productifs pour les patients. Ces études de cas aident les entreprises de biotechnologie à reconcevoir de meilleures expériences et à moderniser le processus de développement de médicaments innovants. Ils garantissent que les entreprises de soins de santé peuvent repérer les problèmes et les empêcher d'avancer.

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2) L'utilisation de Big Data Analytics pour surveiller les besoins des étudiants : Éducation

La science des données a révolutionné la façon dont les instructeurs et les étudiants interagissent et améliore l'évaluation des performances des étudiants. Il aide les instructeurs à évaluer les commentaires obtenus des étudiants et à améliorer leurs méthodes d'enseignement en conséquence.

Les techniques avancées d'analyse de données volumineuses aident les enseignants à analyser les besoins de leurs élèves en fonction de leurs performances scolaires.

Par exemple, les plateformes d'enseignement en ligne utilisentune étude de cas Python basée sur la science des données pour suivre les performances des élèves.Ainsi, il systématise l'évaluation des devoirs et améliore le programme du cours en fonction des avis des étudiants. Cette étude de cas aide les instructeurs à préparer la modélisation prédictive pour prévoir les performances des étudiants et apporter les modifications nécessaires aux méthodes d'enseignement.

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3) Airbnb utilise la science des données et a réalisé une croissance de 43 000 % en cinq ans : l'industrie hôtelière

L'étude de cas d'analyse de données dans l'hôtellerie aide les hôtels à offrir aux clients les meilleurs coûts possibles.Il aide la direction de l'hôtel à approuver efficacement son entreprise, à comprendre les besoins des clients, à déterminer les dernières tendances de ce secteur, etc.

Cette stratégie s'est avérée très efficace pour Airbnb car l'entreprise a réalisé une croissance de 43 000 % en seulement cinq ans. Cette étude de cas vise à partager quelques problèmes critiques rencontrés par Airbnb au cours de son parcours de développement. Il exprime également des informations sur la manière dont les scientifiques des données ont résolu ces problèmes. De plus, il a adopté des techniques de science des données pour traiter les données, mieux interpréter les opinions des clients et prendre des décisions raisonnables en fonction des besoins des clients.

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4) Bin Packing Problem utilise la science des données pour l'optimisation des emballages : l'industrie du commerce électronique

Lorsque les internautes recherchent un produit sur Internet, le moteur de recherche propose des suggestions de produits similaires. Les entreprises qui vendent ces produits utilisent la science des données pour commercialiser leurs produits en fonction de l'intérêt de l'utilisateur via le système de recommandation. Les suggestions impliquées dans cetteétude de cas d'analyse de données dépendent généralement de l'historique de recherche des utilisateurs.

Le problème de Bin Packing est un problème NP-Hard courant sur lequel les data scientists travaillent pour optimiser les packages.

Dans ce secteur, l'analyse des mégadonnées permet d'analyser les besoins des clients, de vérifier les prix, de déterminer les moyens d'augmenter les ventes et d'assurer la satisfaction des clients.

Un autre meilleur exemple de cette étude de cas est Amazon . Il utilise la science des données pour assurer la satisfaction des clients en adaptant les choix de produits. Par conséquent, les données générées analysent les besoins des clients et aident la marque à les adapter en conséquence. Amazon utilise ses données pour proposer aux utilisateurs des recommandations sur les services et produits proposés. En conséquence, Amazon peut persuader ses consommateurs d'acheter et de réaliser plus de ventes.

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5) Prédiction de l'éligibilité aux prêts à l'aide de l'apprentissage automatique : secteur de la finance et de la banque

La science des données s'avère très bénéfique dans le secteur financier et bancaire. L' étude de cas d'analyste de données correspondante aide à identifier les nombreuses facettes cruciales de cette industrie.Cetteétude de cas Python utilise Python pour prédire si un prêt doit ou non être accordé à un demandeur.Il prédit en utilisant un paramètre comme un pointage de crédit.

Il utilise également un algorithme d'apprentissage automatique pour détecter les anomalies des clients ou les comportements bancaires malveillants. En matière de segmentation de la clientèle, la science des données utilise le comportement des clients pour proposer des services et des produits sur mesure. Cette étude de cas peut suggérer des moyens d'améliorer les performances financières en fonction des transactions et des comportements des clients.

6) Les modèles de Machine Learning identifient, automatisent et optimisent le processus de fabrication : Supply Chain Management

Les modèles d'apprentissage automatique peuvent déterminer des systèmes d'approvisionnement efficaces après avoir automatisé et optimisé la procédure de fabrication. Il facilite la personnalisation de l'approvisionnement en médicaments à plusieurs patients.

Les facteurs tels que les mégadonnées et l'analyse prédictive garantissent l'innovation dans cette industrie. Cette étude de cas analyse les opérations de l'entreprise, les demandes des clients, les coûts des produits, réduit les anomalies de la chaîne d'approvisionnement, etc.

Un autre bon exemple de l'utilisation de cetteétude de cas sur la science des données est l'activité de livraison de colis dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement.La livraison rapide et sûre des colis est inévitable pour le succès de cette entreprise. Cette société peut développer des outils de navigation avancés en utilisant des mégadonnées de pointe ou des algorithmes Hadoop. Cet outil aide le conducteur de l'entreprise à déterminer l'itinéraire optimal en fonction du temps, de la distance et d'autres aspects. Ainsi, les clients sont assurés d'une expérience d'expédition sans faille.

7) Netflix utilise plus de 1 300 groupes de recommandations pour offrir une expérience personnalisée : l'industrie du divertissement

Netflix utilise plus de 1300 groupes de recommandations pour offrir une expérience personnalisée. Ces groupes dépendent des priorités de visionnage des consommateurs. Netflix collecte les données des utilisateurs telles que la recherche de plate-forme pour l'optimisation des mots-clés, le temps de pause/rembobinage du contenu, la durée de visionnage des utilisateurs, etc. Ces données prédisent les préférences de visionnage des téléspectateurs et offrent une recommandation personnalisée d'émissions et de séries.

La demande de plateformes médiatiques OTT a considérablement augmenté ces dernières années. De nos jours, les gens préfèrent regarder des séries Web et des films ou écouter de la musique dans leur confort. L'adoption généralisée de ces plateformes a changé le visage de l'industrie du divertissement. Ainsi, de nombreuses plateformes médiatiques utilisent désormais l'analyse de données pour garantir la satisfaction des utilisateurs et fournir les recommandations nécessaires aux abonnés.

Cetteétude de cas d'analyste de données est utilisée dans des plateformes médiatiques renommées comme Netflix et Spotify.Spotify comprend une base de données d'une myriade de chansons. Il utilise le Big Data pour prendre en charge la diffusion de musique en ligne avec une expérience utilisateur satisfaisante et créer des expériences personnalisées pour chaque utilisateur. Il utilise divers algorithmes et mégadonnées pour former des modèles d'apprentissage automatique afin d'offrir un contenu personnalisé.

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8) L'utilisation de l'analyse de données pour créer un environnement de jeu interactif : Gaming

Il existe d'excellentes opportunités d'emploi pour les data scientists désireux de se lancer dans leur carrière dans le domaine des jeux. Ce domaine utilise la science des données pour développer des technologies de jeu innovantes.

Les données déduites des analyses de jeu sont utilisées pour obtenir des informations détaillées sur les attentes des joueurs, prévoir les problèmes de jeu, etc.

L'étude de cas sur la science des données joue un rôle essentiel dans le processus de développement du jeu.Il aide à obtenir des informations à partir des données pour développer des jeux qui maintiennent ses joueurs captivés par le jeu. Une autre utilité de cette étude de cas est la monétisation des jeux. Cela conduit au développement rapide de jeux à un prix rentable.

Les graphismes et les interfaces visuelles jouent un rôle clé dans les jeux. Cette étude de cas est utilisée pour améliorer l'interface visuelle des jeux. Il facilite les graphismes attrayants dans le jeu pour offrir aux utilisateurs une expérience de jeu satisfaisante.

Commencez votre voyage en science des données sur UpGrad

Vous espérez commencer votre aventure dans la science des données dans un endroit fiable ? Le cours du programme de certificat professionnel en science des données d'UpGrad peut être votre bon choix!

Ce cours de 8 mois est organisé pour transmettre des compétences recherchées telles que la connaissance de la résolution de problèmes commerciaux, de l'apprentissage automatique et des statistiques, et de la stratégie de science des données. Avec upGrad, vous bénéficierez du statut IIIT Bangalore Alumni, d'un portail exclusif d'opportunités d'emploi, d'un mentorat de carrière, d'une préparation aux entretiens, etc. Généralement, ce cours convient aux professionnels de l'informatique, aux gestionnaires et aux chefs de projet des entreprises informatiques/technologiques.

Conclusion

Ces études de cas sur la science des données sont exécutées sur certains des noms les plus importants de l'industrie, reflétant l'importance de la science des données dans le monde technologique en évolution d'aujourd'hui. La science des données et son importance ne manqueront pas de croître encore dans les jours à venir, et chaque domaine est sensible à son influence. Le mieux que vous puissiez faire est de commencer à vous préparer au grand changement, qui pourrait être rendu possible en héritant des compétences et de l'expérience recherchées en science des données.