Studii de caz de top Data Science pentru inspirație

Unstudiu de caz al științei datelor se referă la un proces care cuprinde o problemă practică de afaceri la care cercetătorii de date lucrează pentru a dezvolta algoritmi și programe de învățare profundă sau de învățare automată.Aceste programe și algoritmi conduc la o soluție optimă la problema afacerii. Lucrul la un studiu de caz în știința datelor implică analiza și rezolvarea unei enunțuri de problemă.

Știința datelor ajută la creșterea performanței companiilor și le ajută să-și susțină performanța. Diverse studii de caz legate de știința datelor ajută companiile să progreseze semnificativ în domeniile lor. Aceste studii de caz ajută companiile să îndeplinească în mod eficient cerințele clienților prin evaluarea profundă a datelor pentru informații valoroase. Să trecem prin cele mai de topstudii de caz pentru știința datelor pentru a ne inspira.

1) O companie biofarmaceutică lider folosește Machine Learning și AI pentru a prognoza costul de întreținere al echipamentului medical folosit: industria medicală

Pfizer folosește Machine Learning pentru a prognoza costul de întreținere al echipamentului utilizat în tratamentul pacienților. Următoarea abordare eficientă pe care companiile farmaceutice ar trebui să o adopte pentru a reduce cheltuielile este implementarea întreținerii predictive folosind învățarea automată și AI.

Inteligența artificială a contribuit semnificativ la creșterea acestui sector. Mai multe instrumente avansate în acest sector sunt create pentru a dezvolta perspective pentru a oferi cel mai bun tratament pacienților. Instrumentele utilizate destudiile de caz din știința datelor din domeniul sănătății ajută la specificarea tratamentelor în funcție de condițiile fizice ale pacienților.În consecință, aceste instrumente ajută spitalele să economisească din cheltuielile efectuate cu serviciile lor.

În imagistica medicală, știința datelor ajută personalul medical cu medicamente productive pentru pacienți. Aceste studii de caz ajută companiile de biotehnologie să reproiecteze experimente mai bune și să modernizeze procesul de dezvoltare a medicamentelor inovatoare. Ei se asigură că companiile de asistență medicală pot identifica problemele și pot evita ca acestea să avanseze.

Consultați site-ul nostru dacă doriți să învățați știința datelor.

2) Utilizarea Big Data Analytics pentru a monitoriza cerințele studenților: Educație

Data Science a revoluționat modul în care instructorii și studenții interacționează și îmbunătățesc evaluarea performanței elevilor. Ajută instructorii să evalueze feedback-ul obținut de la studenți și să-și îmbunătățească metodele de predare în consecință.

Tehnicile avansate de analiză a datelor mari îi ajută pe profesori să analizeze cerințele elevilor în funcție de performanța lor academică.

De exemplu, platformele de educație online folosescstudiu de caz python bazat pe știința datelor pentru a urmări performanța elevilor.Prin urmare, sistematizează evaluarea temelor și îmbunătățește programa cursului în funcție de opiniile studenților. Acest studiu de caz îi ajută pe instructori să pregătească modelarea predictivă pentru a prognoza performanța elevilor și pentru a face modificările necesare metodelor de predare.

Explorați cursurile noastre populare de știință a datelor

3) Airbnb folosește știința datelor și a realizat o creștere de 43.000% în cinci ani: industria ospitalității

Studiul de caz de analiză a datelor în domeniul ospitalității ajută hotelurile să ofere clienților cele mai bune costuri posibile.Ajută managementul hotelier să-și susțină în mod eficient afacerea, să înțeleagă nevoile clienților, să determine cele mai recente tendințe din această industrie și multe altele.

Această strategie s-a dovedit foarte eficientă pentru Airbnb, deoarece compania a realizat o creștere de 43.000% în doar cinci ani. Acest studiu de caz își propune să împărtășească câteva probleme critice cu care s-a confruntat Airbnb în timpul călătoriei sale de dezvoltare. De asemenea, exprimă informații despre modul în care oamenii de știință au rezolvat aceste probleme. Mai mult, a adoptat tehnici de știință a datelor pentru a procesa datele, a interpreta mai bine opiniile clienților și a lua decizii rezonabile bazate pe nevoile clienților.

Cele mai bune abilități de știință a datelor de învățat în 2022

4) Bin Packing Problem folosește știința datelor pentru optimizarea pachetelor: industria comerțului electronic

Când oamenii caută orice produs pe internet, motorul de căutare oferă sugestii pentru produse similare. Companiile care vând aceste produse folosesc știința datelor pentru a-și comercializa produsele pe baza interesului utilizatorului prin intermediul sistemului de recomandare. Sugestiile implicate în aceststudiu de caz de analiză a datelor depind de obicei de istoricul căutărilor utilizatorilor.

Problema Bin Packing este o problemă comună NP-Hard la care oamenii de știință lucrează pentru optimizarea pachetelor.

În acest sector, analiza Big Data ajută la analiza nevoilor clienților, la verificarea prețurilor, la determinarea modalităților de a crește vânzările și de a asigura satisfacția clienților.

Un alt exemplu cel mai bun al acestui studiu de caz este Amazon . Utilizează știința datelor pentru a asigura satisfacția clienților prin adaptarea alegerilor de produse. În consecință, datele generate analizează nevoile clienților și ajută brandul să le adapteze în consecință. Amazon își folosește datele pentru a oferi utilizatorilor recomandări privind serviciile și produsele oferite. Drept urmare, Amazon își poate convinge consumatorii să cumpere și să facă mai multe vânzări.

Cursanții noștri citesc și: Curs Python gratuit cu certificare

5) Predicția eligibilității împrumutului folosind Machine Learning: industria financiară și bancară

Știința datelor se dovedește destul de benefică în industria financiară și bancară. Studiul de caz corespunzător al analistului de date ajută la identificarea numeroaselor fațete cruciale ale acestei industrii.Aceststudiu de caz Python folosește Python pentru a prezice dacă un împrumut trebuie acordat sau nu unui solicitant.Acesta prezice folosind un parametru precum un scor de credit.

De asemenea, utilizează un algoritm de învățare automată pentru a detecta anomaliile clienților sau comportamentul bancar rău intenționat. Când vine vorba de segmentarea clienților, știința datelor folosește comportamentul clienților pentru a oferi servicii și produse personalizate. Acest studiu de caz poate sugera modalități de a crește performanța financiară în funcție de tranzacțiile și comportamentele clienților.

6) Modelele de învățare automată identifică, automatizează și optimizează procesul de fabricație: Managementul lanțului de aprovizionare

Modelele de învățare automată pot determina sisteme de aprovizionare eficiente după automatizarea și optimizarea procedurii de fabricație. Facilitează personalizarea furnizării de medicamente pentru mai mulți pacienți.

Factorii precum big data și analiza predictivă asigură inovația în această industrie. Acest studiu de caz analizează operațiunile companiei, cerințele clienților, costurile produselor, reduce anomaliile lanțului de aprovizionare și multe altele.

Un alt exemplu decent de utilizare a acestuistudiu de caz al științei datelor este afacerea de livrare a pachetelor în managementul lanțului de aprovizionare.Livrarea la timp și sigură a pachetelor este inevitabilă pentru succesul acestei companii. Această companie poate dezvolta instrumente avansate de navigare folosind big data de ultimă oră sau algoritmi Hadoop. Acest instrument ajută șoferul companiei să determine traseul optim în funcție de timp, distanță și alte aspecte. Prin urmare, clienții sunt asigurați de o experiență de transport fără cusur.

7) Netflix folosește peste 1300 de grupuri de recomandări pentru a oferi o experiență personalizată: Industria divertismentului

Netflix folosește peste 1300 de grupuri de recomandări pentru a oferi o experiență personalizată. Aceste grupuri depind de prioritățile de vizualizare ale consumatorilor. Netflix colectează datele utilizatorilor, cum ar fi cercetarea platformei pentru optimizarea cuvintelor cheie, timpul de pauză/derulare a conținutului, durata de vizualizare a utilizatorilor etc. Aceste date prezic preferințele de vizionare ale spectatorilor și oferă o recomandare personalizată de emisiuni și seriale.

Cererea de platforme media OTT a crescut semnificativ în ultimii ani. În zilele noastre, oamenii preferă să vizioneze seriale web și filme sau să se bucure de muzică în confortul lor. Adoptarea pe scară largă a acestor platforme a schimbat fața industriei de divertisment. Deci, multe platforme media folosesc acum analiza datelor pentru a asigura satisfacția utilizatorilor și pentru a oferi recomandările necesare abonaților.

Aceststudiu de caz pentru analist de date este folosit pe platforme media renumite precum Netflix și Spotify.Spotify include o bază de date cu o multitudine de melodii. Folosește date mari pentru a sprijini streamingul de muzică online cu o experiență de utilizator satisfăcătoare și pentru a crea experiențe personalizate pentru fiecare utilizator. Folosește diverși algoritmi și date mari pentru a antrena modele de învățare automată pentru a oferi conținut personalizat.

Citiți articolele noastre populare despre știința datelor

8) Utilizarea analizei datelor pentru a crea un mediu de joc interactiv: Jocuri

Există oportunități excelente de angajare pentru oamenii de știință de date care doresc să se angajeze în cariera lor în domeniul jocurilor de noroc. Acest domeniu folosește știința datelor pentru a dezvolta tehnologii inovatoare de jocuri.

Datele deduse din analiza jocului sunt folosite pentru a obține informații detaliate despre așteptările jucătorilor, prognozarea problemelor de joc etc.

Studiulde caz al științei datelor joacă un rol vital în calea de dezvoltare a jocului.Ajută la obținerea de informații din date pentru a dezvolta jocuri care să-și păstreze jucătorii absorbiți în joc. O altă utilitate a acestui studiu de caz este monetizarea jocurilor. Conduce la dezvoltarea rapidă a jocurilor la un preț rentabil.

Grafica și interfețele vizuale joacă un rol cheie în jocuri. Acest studiu de caz este folosit pentru a îmbunătăți interfața vizuală a jocurilor. Facilitează o grafică atractivă în joc pentru a oferi utilizatorilor o experiență satisfăcătoare de joc.

Începeți cu călătoria dvs. în domeniul științei datelor pe UpGrad

Sperați să vă începeți călătoria științei datelor într-un loc de încredere? Programul de certificare profesională UpGrad în cursul de știință a datelor poate fi alegerea ta potrivită!

Acest curs de 8 luni este organizat pentru a oferi abilități solicitate, cum ar fi cunoștințe de rezolvare a problemelor de afaceri, învățarea automată și statistică și strategia de știință a datelor. Cu upGrad, veți beneficia de statutul de absolvenți IIIT Bangalore, portalul exclusiv de oportunități de angajare, mentorat în carieră, pregătire pentru interviuri și multe altele. În general, acest curs este potrivit pentru profesioniștii IT, managerii și liderii de proiect din companiile IT/tehnologice.

Concluzie

Aceste studii de caz privind știința datelor sunt realizate pe unele dintre cele mai importante nume ale industriei, reflectând importanța științei datelor în lumea tehnologică în evoluție de astăzi. Știința datelor și proeminența sa vor crește și mai mult în zilele următoare, iar fiecare domeniu este susceptibil de influența sa. Cel mai bun lucru pe care îl puteți face este să începeți să vă pregătiți pentru marea schimbare, care ar putea fi posibilă prin moștenirea abilităților și experienței solicitate în domeniul științei datelor.