Лучшие тематические исследования по науке о данных для вдохновения

Тематическоеисследование по науке о данных относится к процессу, включающему практическую бизнес-задачу, над которой работают специалисты по данным для разработки алгоритмов и программ глубокого или машинного обучения.Эти программы и алгоритмы приводят к оптимальному решению бизнес-задачи. Работа над кейсом по науке о данных включает анализ и решение постановки задачи.

Наука о данных помогает повысить эффективность бизнеса и помогает ему поддерживать свою эффективность. Различные тематические исследования, связанные с наукой о данных, помогают компаниям значительно продвинуться в своих областях. Эти тематические исследования помогают компаниям эффективно выполнять требования клиентов, тщательно анализируя данные для получения ценной информации. Давайте для вдохновения пройдемся по самым популярнымкейсам по науке о данных .

1) Ведущая биофармацевтическая компания использует машинное обучение и искусственный интеллект для прогнозирования стоимости обслуживания бывшего в употреблении медицинского оборудования: отрасль здравоохранения.

Pfizer использует машинное обучение для прогнозирования стоимости обслуживания оборудования, используемого для лечения пациентов. Следующий эффективный подход, который фармацевтические компании должны использовать для снижения расходов, — это внедрение профилактического обслуживания с использованием машинного обучения и искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект внес значительный вклад в рост этого сектора. Несколько передовых инструментов в этом секторе созданы для разработки идей для обеспечения наилучшего лечения пациентов. Инструменты, используемые втематических исследованиях медицинских данных, помогают определять методы лечения в соответствии с физическим состоянием пациентов.Следовательно, эти инструменты помогают больницам экономить на расходах, связанных с их услугами.

В медицинской визуализации наука о данных помогает медицинскому персоналу с эффективными лекарствами для пациентов. Эти тематические исследования помогают биотехнологическим компаниям улучшать эксперименты и модернизировать процесс разработки инновационных лекарств. Они гарантируют, что медицинские компании смогут выявить проблемы и избежать их дальнейшего развития.

Посетите наш веб-сайт, если вы хотите изучать науку о данных.

2) Использование аналитики больших данных для мониторинга требований учащихся: образование

Наука о данных произвела революцию в том, как преподаватели и студенты взаимодействуют и улучшили оценку успеваемости студентов. Это помогает преподавателям оценивать отзывы, полученные от студентов, и соответствующим образом улучшать свои методы обучения.

Передовые методы анализа больших данных помогают учителям анализировать требования своих учеников в зависимости от их академической успеваемости.

Например, образовательные онлайн-платформы используюттематическое исследование python , основанное на науке о данных , для отслеживания успеваемости учащихся.Следовательно, он систематизирует оценку заданий и совершенствует учебный план курса в зависимости от мнения студентов. Это тематическое исследование помогает преподавателям подготовить прогностическое моделирование для прогнозирования успеваемости учащихся и внесения необходимых изменений в методы обучения.

Изучите наши популярные курсы по науке о данных

3) Airbnb использует науку о данных и за пять лет добилась роста на 43 000%: индустрия гостеприимства.

Практический пример анализа данных в гостиничном бизнесе помогает отелям предлагать клиентам оптимальные цены.Это помогает руководству отеля эффективно поддерживать свой бизнес, понимать потребности клиентов, определять последние тенденции в этой отрасли и многое другое.

Эта стратегия оказалась очень эффективной для Airbnb, поскольку компания добилась роста на 43 000% всего за пять лет. Цель этого тематического исследования — рассказать о нескольких критических проблемах, с которыми Airbnb столкнулась на пути своего развития. Он также содержит информацию о том, как специалисты по данным решили эти проблемы. Кроме того, компания внедрила методы обработки данных для обработки данных, лучшего понимания мнений клиентов и принятия обоснованных решений на основе потребностей клиентов.

Лучшие навыки работы с данными в 2022 году

4) Проблема упаковки в корзину использует науку о данных для оптимизации упаковки: индустрия электронной коммерции

Когда люди ищут какой-либо продукт в Интернете, поисковая система предлагает варианты похожих продуктов. Компании, продающие эти продукты, используют науку о данных для маркетинга своих продуктов на основе интереса пользователя через систему рекомендаций. Предложения, включенные в этотпример анализа данных, обычно зависят от истории поиска пользователей.

Задача Bin Packing — это обычная задача NP-Hard, над которой работают специалисты по обработке и анализу данных для оптимизации пакетов.

В этом секторе аналитика больших данных помогает анализировать потребности клиентов, проверять цены, определять способы увеличения продаж и обеспечивать удовлетворенность клиентов.

Другим лучшим примером этого тематического исследования является Amazon . Он использует науку о данных, чтобы обеспечить удовлетворенность клиентов, адаптируя выбор продуктов. Следовательно, сгенерированные данные анализируют потребности клиентов и помогают бренду адаптировать их соответствующим образом. Amazon использует свои данные для предоставления пользователям рекомендаций по предлагаемым услугам и продуктам. В результате Amazon может убедить своих потребителей покупать и продавать больше.

Наши учащиеся также читают: Бесплатный курс Python с сертификацией

5) Прогнозирование права на получение ссуды с использованием машинного обучения: финансы и банковская отрасль

Наука о данных оказывается весьма полезной в финансовой и банковской сфере. Соответствующее тематическое исследование аналитика данных помогает определить многие важные аспекты этой отрасли.В этомтематическом исследовании Python используется Python для прогнозирования необходимости предоставления ссуды заявителю.Он прогнозирует, используя такой параметр, как кредитный рейтинг.

Он также использует алгоритм машинного обучения для обнаружения аномалий клиентов или злонамеренного банковского поведения. Когда дело доходит до сегментации клиентов, наука о данных использует поведение клиентов, чтобы предлагать индивидуальные услуги и продукты. Это тематическое исследование может предложить способы повышения финансовых показателей в зависимости от транзакций и поведения клиентов.

6) Модели машинного обучения определяют, автоматизируют и оптимизируют производственный процесс: управление цепочками поставок

Модели машинного обучения могут определять эффективные системы поставок после автоматизации и оптимизации производственных процедур. Это облегчает настройку поставок лекарств для нескольких пациентов.

Такие факторы, как большие данные и прогнозная аналитика, обеспечивают инновации в этой отрасли. В этом тематическом исследовании анализируются операции компании, требования клиентов, стоимость продукции, устраняются аномалии в цепочке поставок и многое другое.

Другим достойным примером использования этоготематического исследования по науке о данных является бизнес по доставке посылок в управлении цепочками поставок.Своевременная и безопасная доставка посылок неизбежна для успеха этой компании. Эта компания может разрабатывать передовые инструменты навигации, используя передовые алгоритмы больших данных или Hadoop. Этот инструмент помогает водителю компании определить оптимальный маршрут с учетом времени, расстояния и других аспектов. Таким образом, клиенты могут быть уверены в безупречной доставке.

7) Netflix использует более 1300 кластеров рекомендаций, чтобы предложить персонализированный опыт: индустрия развлечений.

Netflix использует более 1300 кластеров рекомендаций, чтобы обеспечить индивидуальный подход. Эти кластеры зависят от приоритетов просмотра потребителями. Netflix собирает данные пользователей, такие как исследование платформы для оптимизации ключевых слов, время паузы/перемотки контента, продолжительность просмотра пользователем и т. д. Эти данные прогнозируют предпочтения зрителей при просмотре и предлагают индивидуальные рекомендации шоу и сериалов.

За последние несколько лет спрос на медиаплатформы OTT значительно вырос. В настоящее время люди предпочитают смотреть веб-сериалы и фильмы или наслаждаться музыкой в ​​комфорте. Широкое внедрение этих платформ изменило лицо индустрии развлечений. Так, многие медиаплатформы сейчас используют аналитику данных для обеспечения удовлетворенности пользователей и предоставления подписчикам необходимых рекомендаций.

Этотематическое исследование аналитика данных используется на известных медиа-платформах, таких как Netflix и Spotify.Spotify включает в себя базу данных множества песен. Он использует большие данные для поддержки потоковой передачи музыки в Интернете с удовлетворительным пользовательским интерфейсом и создания индивидуального опыта для каждого пользователя. Он использует различные алгоритмы и большие данные для обучения моделей машинного обучения для предоставления персонализированного контента.

Читайте наши популярные статьи о науке о данных

8) Использование аналитики данных для создания интерактивной игровой среды: Игры

Есть отличные возможности трудоустройства для специалистов по данным, желающих начать свою карьеру в игровой сфере. Эта область использует науку о данных для разработки инновационных игровых технологий.

Данные, полученные в результате игровой аналитики, используются для получения подробной информации об ожиданиях игроков, прогнозирования игровых проблем и т. д.

Тематическоеисследование по науке о данных играет жизненно важную роль на пути разработки игры.Это помогает получать информацию из данных для разработки игр, которые удерживают игроков в игре. Еще одна польза этого кейса — монетизация игр. Это приводит к быстрой разработке игр по рентабельной цене.

Графика и визуальные интерфейсы играют ключевую роль в играх. Этот кейс используется для улучшения визуального интерфейса игр. Это способствует привлекательной графике в игре, чтобы дать пользователям приятный игровой опыт.

Начните свое путешествие по науке о данных на UpGrad

Надеетесь начать свое путешествие по науке о данных в надежном месте? Программа профессиональных сертификатов UpGrad по курсу Data Science может быть вашим правильным выбором!

Этот 8-месячный курс предназначен для передачи востребованных навыков, таких как знания в области решения бизнес-задач, машинного обучения и статистики, а также стратегии обработки данных. С upGrad вы получите статус выпускника IIIT Bangalore, эксклюзивный портал вакансий, карьерное наставничество, подготовку к собеседованию и многое другое. Как правило, этот курс подходит для ИТ-специалистов, менеджеров и руководителей проектов в ИТ / технологических компаниях.

Заключение

Эти тематические исследования по науке о данных проводятся на некоторых из самых известных отраслевых компаний, что отражает важность науки о данных в современном развивающемся мире технологий. Наука о данных и ее известность в ближайшие дни будут расти еще больше, и каждая область подвержена ее влиянию. Лучшее, что вы можете сделать, — это начать готовиться к большим переменам, которые станут возможными, если вы унаследуете востребованные навыки и опыт в области науки о данных.