12 aplicativos de ciência de dados mais comuns em 2021

A ciência de dados é um campo multidisciplinar que usa técnicas científicas e algoritmos computacionais para coletar percepções e conhecimentos valiosos a partir de dados estruturados e não estruturados.

Envolve matemática, estatística, modelagem estatística, ciência da computação, tecnologias de banco de dados, programação, análise preditiva, processamento de sinal, inteligência artificial, aprendizado de máquina, redes neurais, processamento de sinal e muitos outros processos avançados.

A ciência de dados se tornou um dos campos que emergem mais rapidamente do século 21. Suas áreas de aplicação são muito amplas e abrangentes.

Hoje, mais de 1000 organizações e instalações privadas trabalham individual e colaborativamente para resolver alguns dos problemas mais desafiadores da sociedade. Os benefícios de sua pesquisa são incomensuráveis.

Vamos nos aprofundar e descobrir algumas das aplicações mais comuns da ciência de dados.

12. Gestão de operações aéreas

Avalie a demanda de passageiros em diferentes rotas e aumente o lucro por assento

Empresas como a EasyJet e a Southwest Airlines transformaram os desafios operacionais em casos de uso de ciência de dados de sucesso.

Os benefícios finais da incorporação da ciência de dados ao setor de aviação civil incluem respostas precisas às demandas atuais e futuras do mercado, melhor planejamento de rotas, melhor gerenciamento de receitas e implementação de estratégias de marketing lucrativas, como programas de fidelidade do cliente.

Com a ciência de dados, as empresas de aviação podem melhorar sua estratégia de preços e gerenciar o estoque. Muitos aumentaram com sucesso os lucros por assento em mais de 20 por cento. Algumas operadoras também analisam bilhões de pesquisas em seus sites todos os anos para determinar as rotas e os horários de voos ideais.

11. Análise de intenção

Permite que as empresas sejam mais centradas no cliente

Você pode estar familiarizado com o termo "análise de sentimento". É um método de analisar uma mensagem e decidir se o sentimento subjacente é negativo, positivo ou neutro. A análise de intenção intensifica o processo analisando a intenção do usuário por trás de uma mensagem e determinando se ela está relacionada a uma reclamação, sugestão, consulta, opinião ou notícia.

Os sistemas de análise de intenção combinam o aprendizado de máquina com várias funções analíticas, variando de tokenização de baixo nível e análise de sintaxe a análise de sentimento de alto nível.

Considere o exemplo de publicações sociais que mostram diferentes intenções para um smartphone.

• “ Ele tem uma tela OLED? ”- uma consulta
• “ Poderia ter usado bateria de 5000mAh em vez de 4200mAh ”- uma sugestão
• “ A qualidade da câmera não é boa ”- um feedback

A ciência de dados pode identificar o padrão das intenções. Ele permite que as empresas sejam mais centradas no cliente, especialmente em áreas como vendas e suporte ao cliente. Desde receber feedback até lidar com um grande número de consultas e oferecer um serviço personalizado, a análise de intenções pode ser uma ferramenta fundamental. Ele também pode ser usado para detectar spam, como e-mails, mensagens e chamadas telefônicas inválidas.

10. Detecção de fraude financeira

Identificar inconsistências nas transações

Fraudes que envolvem transações de cartão de crédito, reclamações de declaração de imposto de renda, reclamações de seguros, etc., são as principais preocupações para empresas e governos. Não existe um software ou algoritmo específico que funcione para todos os tipos de fraudes em todos os setores. As características do problema variam em cada situação.

Assim, cada ferramenta de ciência de dados é projetada de forma diferente para detectar inconsistências dentro do domínio de cada indústria. Algumas dessas ferramentas tratam a detecção de fraude como um problema de classificação supervisionado e algumas têm sua própria maneira de resolver o problema, como análise de cluster, análise de série temporal, análise de ponto de interrupção, monitoramento em tempo real de transações, etc.

Diferentes métodos para detectar diferentes tipos de fraude:

• Redes neurais são usadas para detectar fraudes nas demonstrações financeiras.
• Redes neurais de aprendizagem bayesiana podem detectar com eficiência fraudes de seguros médicos, fraudes de telecomunicações e transações fraudulentas feitas de cartões de crédito.
• A técnica de análise de links utiliza métodos de conexão de registros e redes sociais para encontrar relacionamentos entre fraudadores conhecidos e outros indivíduos.
• Algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionados são usados ​​para identificar novos tipos de fraude.

9. Otimização de rota em tempo real

Minimize a distância e os custos de viagem

Usando o poder da ciência de dados e da engenharia aplicada, podemos prever com precisão os tempos de viagem entre dois locais.

Digamos que uma empresa de entrega tenha 1.000 rotas de vendas, 50 lojas e uma forte base de clientes de 50.000. O objetivo é entregar pacotes a todos os clientes o mais rápido possível, cobrindo distâncias menores. Este é um problema NP-difícil.

A empresa pode usar uma abordagem tridimensional e algoritmos sofisticados de mapeamento de rotas para resolver o desafio com grande precisão. Esses algoritmos de ciência de dados mapeiam locais próximos e criam subconjuntos para pontos de entrega mais próximos uns dos outros.

A maioria das empresas use programação branch-and-bound ou dinâmica e algoritmos genéticos para obter soluções de última geração. Isso os ajuda a economizar despesas operacionais significativas, reduzindo o número de veículos de entrega sem atrasar os pacotes.

8. Análise de crime

Mapa do crime e análise do crime na Espanha

Resolva casos de crime mais rápido e preveja atividades criminosas futuras em locais específicos

A análise de crime pode ser vista como um ramo da análise que envolve o uso de ferramentas e técnicas estatísticas para examinar vários dados a fim de resolver o crime em taxas mais rápidas e prever crimes que podem acontecer no futuro com base em eventos passados.

Isso inclui a análise de operações policiais internas, vítimas de crimes, desordem e questões de qualidade de vida. Os insights (extraídos com ciência de dados) podem ser usados ​​para atividades de patrulhamento, prevenção de crime, investigação e processo criminal e avaliação dos esforços da polícia.

Ferramentas modernas fornecem uma estrutura para visualizar as redes criminosas e examiná-las por diferentes técnicas de aprendizado de máquina usando o Google Maps e vários pacotes R.

7. Publicidade alvo

Exiba anúncios para o público certo para diminuir os custos de aquisição de clientes

Uma boa publicidade sempre foi um dos principais motivos do sucesso da empresa. Mas não se trata apenas de promover o produto com uma frase cativante; é também entregar a mensagem às pessoas certas, no momento certo e no contexto certo.

A ciência de dados se tornou crítica para anunciantes e profissionais de marketing, que precisam analisar milhares de sinais em tempo real e entregar anúncios ao público certo nos momentos certos. O aprendizado de máquina também é essencial para analisar o comportamento anterior do usuário (visitas ao site, pesquisas, compras).

Quanto mais dados você tiver, melhor resultado de segmentação você alcançará. A seguir estão os casos de uso de publicidade direcionada.

• Visual merchandising:é uma prática de marketing no setor de varejo que envolve a otimização da apresentação de produtos e serviços. Envolve iluminação, combinações de cores, exibições visuais criativas e outros elementos para atrair a atenção do cliente.
• Publicidade programática:é definida como a compra e venda automatizada de espaço publicitário online. Ele permite que marcas ou agências comprem impressões de anúncios em sites ou aplicativos de editores em milissegundos por meio de um ecossistema sofisticado.
• Lances inteligentes:é um subconjunto de estratégias de lances automáticos que usam aprendizado de máquina para otimizar anúncios para um valor de conversão mais alto sempre que ocorre o processo de lance.

6. Reconhecimento de imagem avançado

Reconhecer padrões e distinguir entre vários conjuntos de imagens

O software de ciência de dados moderno pode reconhecer com precisão rostos humanos e compará-los com todas as imagens disponíveis em seu banco de dados. É inteligente o suficiente para reconhecer quaisquer padrões especiais, sejam expressões faciais ou textura. Alguns programas são projetados para coletar dados de diagramas complexos e / ou reconhecer texto manuscrito.

Além do reconhecimento facial, as ferramentas de ciência de dados podem utilizar métodos de aprendizado de máquina para detectar objetos capturados em um quadro de câmera. Eles podem detectar formas, cores e até medir as dimensões de todos os objetos em tempo real, fornecendo aos usuários uma visão detalhada do conteúdo da imagem.

Tanto o reconhecimento de imagens quanto a detecção de objetos são usados ​​em vários campos, desde bibliotecas de fotos inteligentes e publicidade direcionada à acessibilidade para deficientes visuais e recursos de pesquisa aprimorados. Gigantes da tecnologia, como Microsoft e Google, estão investindo pesadamente em pesquisa de reconhecimento de imagem e aplicativos relacionados.

5. Desenvolvimento de jogos

Melhorar a experiência dos jogadores, estratégia de engajamento e receita

Existem dois elementos principais que tornam um jogo bem-sucedido:o enredo e os gráficos. Eles mantêm os jogadores engajados e interessados ​​em jogar.

Os dados coletados em um jogo podem ser usados ​​de muitas maneiras diferentes. Por exemplo, muitas empresas usam análises de jogos para obter conhecimento específico sobre o que os jogadores desejam, quanto tempo eles gastaram em cada estágio e de qual parte gostaram mais.

A ciência de dados é utilizada para criar modelos, capacitar algoritmos de aprendizado de máquina e identificar pontos de otimização e tendências para melhorar a experiência de jogo. Ele permite que os desenvolvedores criem novos conceitos de jogo, histórias e construam cenários interativos usando os dados obtidos anteriormente.

4. Fabricação

Crédito da imagem:intellipaat

Facilita a manutenção preventiva e previsão de falhas

A maneira como a ciência de dados é usada na manufatura é única em certos aspectos. Isso ocorre porque existem muitos tipos diferentes de unidades de manufatura e cada uma tem requisitos diferentes.

A ciência de dados é usada principalmente para extrair informações valiosas dos processos de manufatura. Essas informações podem ajudar as empresas a maximizar os lucros, minimizar riscos e analisar a produtividade.

Por exemplo, a Raytheon Technologies Corporation usa uma solução de software chamada Manufacturing Execution Systems, que reúne e avalia os dados do chão de fábrica. Ao analisar seus dados, a empresa constatou que um parafuso de um dos módulos deve ser girado 13 vezes. Se for girado apenas 10 ou 12 vezes, o sistema piscará um erro e interromperá a instalação.

Quando analisadas corretamente, as informações podem ser usadas para

• Estimar as taxas de falha da máquina
• Identifique os componentes com eficiência energética
• Simplifique o gerenciamento de inventário
• Otimize o espaço da fábrica

Empresas como GM e Ford avaliam grandes quantidades de dados - incluindo todas as fontes internas e externas, de sensores e processadores à qualidade e desempenho do material - para melhorar os tempos de produção, minimizar os custos de energia e maximizar o lucro.

3. Pesquisa Genômica

Ajuda-nos a compreender melhor a saúde e as doenças humanas

Na última década, os projetos de pesquisa biomédica e a colaboração em grande escala cresceram rapidamente. Como resultado, grandes quantidades de dados genômicos (2.000 a 40.000 petabytes) foram gerados a cada ano.

A ciência de dados permite que bioinformáticos e geneticistas extraiam percepções práticas de conjuntos de dados enormes e complicados para que possam entender como as diferenças no DNA afetam a saúde e as doenças humanas.

Eles usam ferramentas de ciência de dados, como alinhadores, para analisar a localização de componentes individuais da sequência de DNA. O programa de software identifica os locais onde uma sequência específica do genoma humano difere de outras sequências do genoma humano.

Essas diferenças genômicas podem variar. Pode ser tão pequeno quanto uma única letra de DNA ou tão grande quanto anormalidades cromossômicas. Ao analisar essas diferenças, os pesquisadores podem descobrir o que exatamente causa doenças comuns, cânceres e distúrbios raros.

Leia:15 melhores ferramentas de geração de dados de teste

2. Educação

Melhorar o desempenho dos alunos e os métodos de ensino

A ciência de dados tem a capacidade de revolucionar o setor de educação. Pode ajudar os professores a empregar técnicas de aprendizagem adaptáveis ​​que visam fornecer caminhos de aprendizagem eficazes e personalizados para envolver cada aluno.

Vários algoritmos de aprendizado de máquina, como árvores de decisão, regressão logística e floresta aleatória, já estão sendo usados ​​para esse fim.

A ciência de dados também permite que os administradores analisem as atividades e os métodos de ensino dos professores. Ele fornece informações valiosas que mostram os pontos fortes e fracos das faculdades. Isso poderia ajudar os professores a melhorar de acordo e identificar as metodologias de ensino mais eficazes.

A Universidade de Nevada adaptou métodos de ciência de dados para analisar os dados dos alunos e prever seu desempenho. Outro exemplo é a Universidade da Flórida, que usa várias técnicas para identificar padrões e tendências para fornecer uma experiência personalizada ao aluno.

Leia:4 tipos diferentes de dados [com exemplos]

1. Descoberta e desenvolvimento de drogas

A ciência de dados aumenta a eficiência de todo o processo de P&D

A combinação de análises avançadas e poder de computação está tornando a ciência de dados uma disciplina fundamental na pesquisa farmacêutica.

A integração de inteligência artificial e técnicas de aprendizado de máquina na descoberta de medicamentos reduziu significativamente o tempo e aumentou a eficiência de todo o processo de P&D.

Ferramentas avançadas, como o kit de ferramentas DeepPurpose, foram usadas para desbloquear mais de 50 modelos de previsão de interação entre drogas e alvo (DTI), uma tarefa básica na descoberta de drogas. DeepPurpose também facilita uma interface simples para triagem virtual e reaproveitamento de medicamentos.

As soluções de ciência de dados desenvolvidas pela Cognizant ajudaram várias empresas farmacêuticas a melhorar o laborioso processo de referência cruzada de testes clínicos de pesquisa de drogas contra o câncer.

Leia:13 melhores ferramentas de ciência de dados para usar

Perguntas frequentes

Qual é a diferença entre análise de dados e ciência de dados?

Enquanto a análise de dados se concentra em visualizar os registros históricos no contexto, a ciência de dados se concentra na criação de modelos preditivos que podem prever ou analisar o que vem a seguir.

Por exemplo, um analista de dados pode sintetizar big data para responder a perguntas como "quais produtos geraram mais lucro no último outono?" O cientista de dados, por outro lado, pode usar métodos de aprendizado de máquina para analisar o feedback e o comportamento dos clientes e prever quais produtos e serviços terão um desempenho melhor este ano.

Leia:13 melhores ferramentas e software de relatórios [Gratuitos e pagos]

Quanto os cientistas de dados recebem?

De acordo com o US Bureau of Labor Statistics, o salário médio dos cientistas de dados é de US $ 111.000 por ano. Cientistas de dados experientes (profissionais de nível gerencial) ganham até US $ 250.000 por ano.

Califórnia, Texas, Nova York, Illinois e Washington são os estados com o maior nível de empregos em cientistas de dados e ciências matemáticas.

Qual é o futuro das plataformas de ciência de dados?

A adoção de plataformas de ciência de dados está aumentando significativamente. Ele fornece flexibilidade para programas de código aberto e escalabilidade de recursos do computador. Além disso, pode ser facilmente alinhado com várias arquiteturas de dados.

De acordo com o relatório da Grand View Research, o tamanho do mercado de plataforma de ciência de dados global chegará a US $ 26 bilhões em 2027, crescendo a um CAGR de 26,9%. Os avanços na inteligência artificial e na rede neural serão o fator-chave por trás desse crescimento fenomenal.