インスピレーションを得るためのトップ データ サイエンス ケース スタディ

データサイエンスのケース スタディとは、データ サイエンティストが深層学習または機械学習のアルゴリズムとプログラムを開発するために取り組む、実際のビジネス上の問題を含むプロセスを指します。 これらのプログラムとアルゴリズムは、ビジネス上の問題に対する最適なソリューションにつながります。 データ サイエンスのケース スタディに取り組むには、問題ステートメントの分析と解決が必要です。

データ サイエンスは、ビジネスのパフォーマンスを向上させ、パフォーマンスを維持するのに役立ちます。 データ サイエンスに関連するさまざまなケース スタディは、企業がその分野で大きく進歩するのに役立ちます。 これらのケーススタディは、企業がデータを深く評価して貴重な洞察を得ることで、顧客の要件を効果的に満たすのに役立ちます。 インスピレーションを得るために、最上位のデータ サイエンス ケース スタディを見てみましょう。

1) 大手バイオ医薬品会社は、機械学習と AI を使用して、使用済みの医療機器のメンテナンス コストを予測しています: ヘルスケア業界

Pfizer は、機械学習を使用して、患者の治療に使用される機器のメンテナンス コストを予測しています。 製薬会社が費用を削減するために取るべき次の有効なアプローチは、機械学習と AI を使用した予知保全の実装です。

人工知能は、この分野の成長に大きく貢献しています。 この分野では、患者に最良の治療を提供するための洞察を得るために、複数の高度なツールが作成されています。 ヘルスケアデータ サイエンスのケース スタディで使用されるツールは、患者の身体的状態に応じて治療法を指定するのに役立ちます。 したがって、これらのツールは、病院がサービスにかかる費用を節約するのに役立ちます。

医用画像処理では、データ サイエンスは医療従事者が患者に生産的な投薬を行うのを支援します。 これらのケーススタディは、バイオテクノロジー企業がより良い実験を再設計し、革新的な医薬品を開発するプロセスを近代化するのに役立ちます。 これにより、ヘルスケア企業が問題を特定し、前進するのを防ぐことができます。

データ サイエンスを学びたい場合は、当社の Web サイトをご覧ください。

2) 学生の要件を監視するためのビッグデータ分析の使用: 教育

データ サイエンスは、インストラクターと学生がやり取りする方法に革命をもたらし、学生のパフォーマンス評価を改善しました。 インストラクターが学生から得たフィードバックを評価し、それに応じて指導方法を改善するのに役立ちます。

高度なビッグデータ分析技術は、教師が学業成績に応じて生徒の要件を分析するのに役立ちます。

たとえば、オンライン教育プラットフォームでは、データ サイエンスに基づくPython のケース スタディを使用して、生徒の成績を追跡しています。 したがって、学生の意見に応じて、課題評価を体系化し、コースカリキュラムを改善します。 このケース スタディは、インストラクターが予測モデリングを準備して生徒の成績を予測し、指導方法に必要な修正を加えるのに役立ちます。

人気のデータ サイエンス コースを探す

3) Airbnb はデータ サイエンスを使用し、5 年間で 43,000% の成長を実現しました: ホスピタリティ業界

ホスピタリティにおけるデータ分析のケース スタディは、ホテルが顧客に可能な限り最高のコストを提供するのに役立ちます。 ホテル経営者がビジネスを効果的に支持し、顧客のニーズを理解し、この業界の最新動向を判断するのに役立ちます。

同社はわずか 5 年間で 43,000% の成長を実現したため、この戦略は Airbnb にとって非常に効果的であることが証明されました。 このケーススタディは、Airbnb が開発過程で直面したいくつかの重要な問題を共有することを目的としています。 また、データ サイエンティストがこれらの問題をどのように解決したかについての情報も表しています。 さらに、データを処理し、顧客の意見をより適切に解釈し、顧客のニーズに基づいて合理的な意思決定を行うために、データ サイエンス技術を採用しました。

2022 年に学ぶべきトップ データ サイエンス スキル

4) ビン パッキング問題はパッケージの最適化にデータ サイエンスを使用します: e コマース業界

ユーザーがインターネットで製品を検索すると、検索エンジンは類似の製品を提案します。 これらの製品を販売する企業は、レコメンデーション システムを介してユーザーの関心に基づいて製品をマーケティングするためにデータ サイエンスを使用します。 このデータ分析のケース スタディに含まれる提案は、通常、ユーザーの検索履歴に依存します。

ビン パッキング問題は、データ サイエンティストがパッケージの最適化に取り組む一般的な NP 困難な問題です。

この分野では、ビッグデータ分析が、顧客のニーズの分析、価格のチェック、売り上げを伸ばす方法の決定、および顧客満足度の確保に役立ちます。

このケース スタディのもう 1 つの最良の例は、 Amazonです。 データサイエンスを使用して、製品の選択を調整することで顧客満足度を確保します. その結果、生成されたデータは顧客のニーズを分析し、それに応じてブランドを調整するのに役立ちます。 Amazon はそのデータを利用して、提供されるサービスや製品に関する推奨事項をユーザーに提供します。 その結果、Amazon は消費者に購入して売り上げを伸ばすよう説得することができます。

私たちの学習者はまた読んでいます:認定付きの無料の Python コース

5) 機械学習を用いたローン適格性予測: 金融および銀行業界

データ サイエンスは、金融および銀行業界で非常に有益であることが証明されています。 対応するデータ アナリストのケース スタディは、この業界の多くの重要な側面を特定するのに役立ちます。このPython ケース スタディでは、 Python を使用して、ローンを申請者に提供する必要があるかどうかを予測します。 クレジットスコアのようなパラメータを使用して予測します。

また、機械学習アルゴリズムを使用して、顧客の異常や悪意のある銀行の行動を検出します。 顧客セグメンテーションに関して言えば、データ サイエンスは顧客の行動を使用して、カスタマイズされたサービスと製品を提供します。 このケース スタディでは、顧客の取引や行動に応じて財務パフォーマンスを向上させる方法を提案できます。

6) 機械学習モデルによる製造プロセスの特定、自動化、最適化: サプライ チェーン管理

機械学習モデルは、製造手順を自動化および最適化した後、効率的な供給システムを決定できます。 これは、複数の患者への供給薬のカスタマイズを容易にします。

ビッグデータや予測分析などの要因により、この業界のイノベーションが保証されます。 このケース スタディでは、会社の運営、顧客の要求、製品のコスト、サプライ チェーンの異常の削減などを分析します。

このデータ サイエンスのケース スタディを使用したもう 1 つの適切な例は、サプライ チェーン管理におけるパッケージ配送ビジネスです。 この会社の成功には、タイムリーで安全な荷物の配達が不可欠です。 この会社は、最先端のビッグデータまたは Hadoop アルゴリズムを使用して、高度なナビゲーション ツールを開発できます。 このツールは、会社のドライバーが時間、距離、およびその他の側面に基づいて最適なルートを決定するのに役立ちます。 したがって、顧客は完璧な配送体験を保証されます.

7) Netflix は 1300 以上の推奨クラスターを使用して、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供しています: エンターテイメント業界

Netflix は、1,300 を超えるレコメンデーション クラスターを使用して、カスタマイズされたエクスペリエンスを提供します。 これらのクラスターは、消費者の表示優先度に依存します。 Netflix は、キーワードの最適化、コンテンツの一時停止/巻き戻し時間、ユーザーの視聴時間などのプラットフォーム調査などのユーザーのデータを収集します。このデータは、視聴者の視聴の好みを予測し、番組やシリーズのカスタマイズされた推奨事項を提供します。

OTT メディア プラットフォームの需要は、ここ数年で大幅に増加しています。 今日、人々は快適にウェブ シリーズや映画を見たり、音楽を楽しんだりすることを好みます。 これらのプラットフォームの普及により、エンターテインメント業界の様相が変わりました。 そのため、現在多くのメディア プラットフォームはデータ分析を使用して、ユーザーの満足度を確保し、加入者に必要な推奨事項を提供しています。

このデータ アナリストのケース スタディは、 Netflix や Spotify などの有名なメディア プラットフォームで使用されています。 Spotify には、無数の曲のデータベースが含まれています。 ビッグデータを使用して、満足のいくユーザーエクスペリエンスでオンライン音楽ストリーミングをサポートし、すべてのユーザーに合わせたエクスペリエンスを作成します。 さまざまなアルゴリズムとビッグデータを使用して、パーソナライズされたコンテンツを提供するための機械学習モデルをトレーニングします。

人気のデータ サイエンス記事を読む

8) インタラクティブなゲーム環境を作成するためのデータ分析の使用: ゲーム

ゲーム分野でキャリアをスタートさせたいデータ サイエンティストには、素晴らしい仕事の機会があります。 この分野では、データ サイエンスを使用して革新的なゲーム技術を開発します。

ゲーム分析から推測されるデータは、プレイヤーの期待、ゲームの問題の予測などに関する詳細な情報を取得するために使用されます。

データサイエンスのケース スタディは、ゲーム開発パスにおいて重要な役割を果たします。 データから洞察を得て、プレイヤーを夢中にさせるゲームを開発するのに役立ちます。 このケース スタディのもう 1 つの有用性は、ゲームの収益化です。 費用対効果の高い価格でゲームの急速な開発につながります。

グラフィックスとビジュアル インターフェイスは、ゲームで重要な役割を果たします。 このケース スタディは、ゲームのビジュアル インターフェイスを改善するために使用されます。 ゲーム内の魅力的なグラフィックスを容易にし、ユーザーに満足のいくゲームプレイ体験を提供します。

UpGrad でデータ サイエンスの旅を始めましょう

信頼できる場所でデータ サイエンスの旅を始めませんか? データ サイエンス コースのUpGrad のプロフェッショナル認定プログラムは、あなたの正しい選択です!

この 8 か月のコースは、ビジネス上の問題解決、機械学習と統計、データ サイエンス戦略の知識など、需要の高いスキルを習得できるように編成されています。 upGrad を使用すると、IIIT バンガロール同窓会ステータス、専用の求人ポータル、キャリア メンターシップ、面接準備などの恩恵を受けることができます。 通常、このコースは、IT/テクノロジー企業の IT プロフェッショナル、マネージャー、およびプロジェクト リーダーに適しています。

結論

これらのデータ サイエンスのケース スタディは、今日の進化するテクノロジーの世界におけるデータ サイエンスの重要性を反映して、いくつかの最も著名な業界名で実施されています。 データサイエンスとその卓越性は、今後数日間でさらに成長するに違いなく、あらゆる分野がその影響を受けやすい. あなたにできる最善のことは、需要の高いデータ サイエンスのスキルと経験を継承することで可能になる大きな変化に備えることです。