Principais estudos de caso de ciência de dados para inspiração

Umestudo de caso de ciência de dados refere-se a um processo que compreende um problema prático de negócios no qual os cientistas de dados trabalham para desenvolver algoritmos e programas de aprendizado profundo ou aprendizado de máquina.Esses programas e algoritmos levam a uma solução ótima para o problema de negócios. Trabalhar em um estudo de caso de ciência de dados envolve analisar e resolver uma declaração de problema.

Data Science ajuda a impulsionar o desempenho das empresas e ajuda a sustentar seu desempenho. Vários estudos de caso relacionados à ciência de dados ajudam as empresas a progredir significativamente em seus campos. Esses estudos de caso ajudam as empresas a atender com eficácia aos requisitos dos clientes, avaliando profundamente os dados para insights valiosos. Vamos analisar os principaisestudos de caso de ciência de dados para inspiração.

1) Uma empresa biofarmacêutica líder usa aprendizado de máquina e IA para prever o custo de manutenção de equipamentos médicos usados: setor de saúde

A Pfizer emprega aprendizado de máquina para prever o custo de manutenção dos equipamentos usados ​​no tratamento dos pacientes. A seguinte abordagem eficaz que as empresas farmacêuticas devem adotar para diminuir as despesas é implementar a manutenção preditiva usando aprendizado de máquina e IA.

A Inteligência Artificial tem contribuído significativamente para o crescimento deste setor. Várias ferramentas avançadas neste setor são criadas para desenvolver insights para fornecer o melhor tratamento aos pacientes. As ferramentas usadas pelosestudos de caso de ciência de dados de saúde ajudam na especificação de tratamentos de acordo com as condições físicas dos pacientes.Consequentemente, essas ferramentas ajudam os hospitais a economizar nas despesas incorridas em seus serviços.

Na imagiologia médica, a ciência de dados ajuda os profissionais de saúde com medicamentos produtivos para os pacientes. Esses estudos de caso ajudam as empresas de biotecnologia a redesenhar melhores experimentos e modernizar o processo de desenvolvimento de medicamentos inovadores. Eles garantem que as empresas de saúde possam identificar os problemas e evitar que eles avancem.

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2) O uso de Big Data Analytics para monitorar os requisitos do aluno: Educação

Data Science revolucionou a forma como instrutores e alunos interagem e melhoram a avaliação de desempenho dos alunos. Ele ajuda os instrutores a avaliar o feedback obtido dos alunos e aprimorar seus métodos de ensino de acordo.

Técnicas avançadas de análise de big data ajudam os professores a analisar os requisitos de seus alunos, dependendo de seu desempenho acadêmico.

Por exemplo, plataformas de educação on-line usamestudo de caso Python baseado em ciência de dados para acompanhar o desempenho do aluno.Assim, sistematiza a avaliação dos trabalhos e melhora o currículo do curso em função da opinião dos alunos. Este estudo de caso ajuda os instrutores a preparar a modelagem preditiva para prever o desempenho dos alunos e fazer as alterações necessárias nos métodos de ensino.

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3) O Airbnb usa ciência de dados e obteve um crescimento de 43.000% em cinco anos: Indústria Hoteleira

O estudo de caso de análise de dados em hotelaria ajuda os hotéis a oferecer aos clientes os melhores custos possíveis.Ele ajuda a administração do hotel a endossar efetivamente seus negócios, entender as necessidades dos clientes, determinar as últimas tendências do setor e muito mais.

Essa estratégia se mostrou muito eficaz para o Airbnb porque a empresa obteve um crescimento de 43.000% em apenas cinco anos. Este estudo de caso visa compartilhar alguns problemas críticos que o Airbnb enfrentou durante sua jornada de desenvolvimento. Também expressa informações sobre como os cientistas de dados resolveram esses problemas. Além disso, adotou técnicas de ciência de dados para processar os dados, interpretar melhor as opiniões dos clientes e tomar decisões razoáveis ​​com base nas necessidades dos clientes.

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4) O problema de empacotamento de caixas usa ciência de dados para otimização de embalagens: setor de comércio eletrônico

Quando as pessoas procuram algum produto na internet, o buscador fornece sugestões de produtos similares. As empresas que vendem esses produtos usam ciência de dados para comercializar seus produtos com base no interesse do usuário por meio do sistema de recomendação. As sugestões envolvidas nesteestudo de caso de análise de dados geralmente dependem do histórico de pesquisa dos usuários.

O problema do Bin Packing é um problema NP-Hard comum no qual os cientistas de dados trabalham para otimizar os pacotes.

Neste setor, a análise de big data ajuda a analisar as necessidades dos clientes, verificar preços, determinar formas de aumentar as vendas e garantir a satisfação do cliente.

Outro melhor exemplo desse estudo de caso é a Amazon . Ele usa a ciência de dados para garantir a satisfação do cliente, adaptando as opções de produtos. Consequentemente, os dados gerados analisam as necessidades dos clientes e ajudam a marca a adaptá-los de acordo. A Amazon utiliza seus dados para atender aos usuários com recomendações sobre serviços e produtos oferecidos. Como resultado, a Amazon pode persuadir seus consumidores a comprar e fazer mais vendas.

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5) Previsão de elegibilidade de empréstimo usando aprendizado de máquina: setor financeiro e bancário

A ciência de dados se mostra bastante benéfica no setor financeiro e bancário. O estudo de caso correspondente do analista de dados ajuda a identificar as muitas facetas cruciais desse setor.Esteestudo de caso Python usa Python para prever se um empréstimo deve ou não ser fornecido a um candidato.Ele prevê o uso de um parâmetro como uma pontuação de crédito.

Ele também usa um algoritmo de aprendizado de máquina para detectar anomalias de clientes ou comportamento bancário malicioso. Quando se trata de segmentação de clientes, a ciência de dados usa o comportamento dos clientes para oferecer serviços e produtos personalizados. Este estudo de caso pode sugerir maneiras de aumentar o desempenho financeiro dependendo das transações e comportamentos dos clientes.

6) Os modelos de aprendizado de máquina identificam, automatizam e otimizam o processo de fabricação: Supply Chain Management

Os modelos de aprendizado de máquina podem determinar sistemas de abastecimento eficientes após automatizar e otimizar o procedimento de fabricação. Facilita a customização do fornecimento de medicamentos para diversos pacientes.

Os fatores como big data e análise preditiva garantem a inovação neste setor. Este estudo de caso analisa as operações da empresa, as demandas dos clientes, os custos dos produtos, reduz as anomalias da cadeia de suprimentos e muito mais.

Outro exemplo decente do uso desseestudo de caso de ciência de dados é o negócio de entrega de pacotes no gerenciamento da cadeia de suprimentos.A entrega de pacotes oportuna e segura é inevitável para o sucesso desta empresa. Esta empresa pode desenvolver ferramentas avançadas de navegação usando big data de ponta ou algoritmos Hadoop. Essa ferramenta ajuda o motorista da empresa a determinar a rota ideal com base em tempo, distância e outros aspectos. Assim, os clientes têm a garantia de uma experiência de envio impecável.

7) A Netflix usa mais de 1.300 clusters de recomendação para oferecer uma experiência personalizada: Indústria do entretenimento

A Netflix usa mais de 1.300 clusters de recomendação para fornecer uma experiência personalizada. Esses clusters dependem das prioridades de visualização dos consumidores. A Netflix coleta dados dos usuários, como pesquisa de plataforma para otimização de palavras-chave, tempo de pausa/retrocesso do conteúdo, duração da visualização do usuário, etc. Esses dados prevêem a preferência de visualização dos espectadores e oferecem uma recomendação personalizada de programas e séries.

A demanda por plataformas de mídia OTT aumentou significativamente nos últimos anos. Hoje em dia, as pessoas preferem assistir séries e filmes na web ou curtir música com conforto. A adoção generalizada dessas plataformas mudou a face da indústria do entretenimento. Assim, muitas plataformas de mídia agora usam análise de dados para garantir a satisfação do usuário e fornecer recomendações necessárias aos assinantes.

Esteestudo de caso de analista de dados é usado em plataformas de mídia renomadas como Netflix e Spotify.Spotify inclui um banco de dados de uma miríade de músicas. Ele usa big data para oferecer suporte ao streaming de música online com uma experiência de usuário satisfatória e criar experiências personalizadas para cada usuário. Ele usa vários algoritmos e big data para treinar modelos de aprendizado de máquina para oferecer conteúdo personalizado.

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8) O uso de análise de dados para criar um ambiente de jogo interativo: Gaming

Existem excelentes oportunidades de trabalho para cientistas de dados que desejam embarcar em suas carreiras na área de jogos. Este campo usa ciência de dados para desenvolver tecnologias inovadoras de jogos.

Os dados inferidos da análise do jogo são empregados para obter informações detalhadas sobre as expectativas dos jogadores, prever problemas do jogo etc.

Oestudo de caso de ciência de dados desempenha um papel vital no caminho de desenvolvimento do jogo.Ele auxilia na obtenção de insights dos dados para desenvolver jogos que mantêm seus jogadores absortos no jogo. Outra utilidade deste estudo de caso é a monetização de jogos. Isso leva ao rápido desenvolvimento de jogos a um preço econômico.

Gráficos e interfaces visuais desempenham papéis fundamentais nos jogos. Este estudo de caso é utilizado para melhorar a interface visual dos jogos. Facilita gráficos atraentes no jogo para dar aos usuários uma experiência de jogo satisfatória.

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Conclusão

Esses estudos de caso de ciência de dados são executados em alguns dos nomes mais proeminentes do setor, refletindo a importância da ciência de dados no mundo tecnológico em evolução de hoje. A ciência de dados e sua proeminência devem crescer ainda mais nos próximos dias, e todos os campos são suscetíveis à sua influência. O melhor que você pode fazer é começar a se preparar para a grande mudança, que pode ser possível herdando habilidades e experiência em ciência de dados sob demanda.