Die Datenwissenschaft ist ein interdisziplinäres Studienfach, das dazu beiträgt, riesige und komplexe Daten aufzuschlüsseln, um sie in eine verwertbare Form zu bringen. Sie hilft bei der Analyse dieser Daten und dem Beginn einer effizienten Arbeit mit ihnen. Daher findet sie in verschiedenen Bereichen Anwendung.

In diesem Artikel werden einige Bereiche vorgestellt, in denen Datenwissenschaft zum Einsatz kommt.

Bankwesen:

Die Datenwissenschaft wird im Bankwesen in großem Umfang eingesetzt. Sie hat die Qualität und den Arbeitsprozess der Banken erheblich verbessert. Die Banken müssen auf Daten wie persönliche Angaben und den finanziellen Status ihrer Kunden in großen Mengen zugreifen und diese analysieren. Der Einsatz von Data Science gewährleistet ein zufriedenstellendes Ressourcenmanagement.

Sie gewährleistet eine effiziente Betrugserkennung, Risikomodellierung, Kundendatenverwaltung und -trennung usw. Die Banken können Daten wie Kundenzyklen und Investitionsmuster auswerten, um den Kunden verschiedene Vorteile zu bieten. Mit Data Science ist eine Automatisierung des gesamten Prozesses möglich.

Banken wenden Risikomodellierung an, um ihre Gesamtleistung zu bewerten und die zugrunde liegenden Faktoren zu ermitteln, die ihre Leistung beeinträchtigen. Sie strukturieren Algorithmen des maschinellen Lernens in Echtzeit und prädiktive Analysen, um Datenmanagement und Analysestrategien zu verbessern.

Transport:

Der Transportsektor ermöglicht die Schaffung einer fahrer- und kundenfreundlichen Umgebung. Sie spielt eine wichtige Rolle bei der Optimierung der Fahrzeugleistung und verleiht den Fahrern durch Reinforcement Learning und die Formulierung von Logistikrouten mehr Autonomie. In Form von selbstfahrenden Autos hat die Automatisierung weltweit einen Trend ausgelöst.

Der Sektor kann die Kundenzufriedenheit durch Verbesserungen erhöhen, die auf der Grundlage einer umfassenden Datenanalyse des Fahrerverhaltens und des Kraftstoffverbrauchs ermittelt werden. Sie kann Lieferrouten optimieren und Ressourcen effizient zuweisen, indem sie verschiedene Variablen wie Standort, wirtschaftlicher Status, Profil und Logistik der Kunden analysiert.

In ähnlicher Weise können Verkehrsunternehmen mit Hilfe leistungsfähiger Prognoseinstrumente auch einen Standardpreis für Fahrten festlegen.

Gesundheitswesen:

Seine Anwendungen im Gesundheitswesen sind für Ärzte, Forscher und Patienten von großem Nutzen. Die Analyse medizinischer Bilder wie CT-Scans, MRTs, Röntgenaufnahmen und so weiter ist mühelos geworden. Auch die Untersuchung zugrundeliegender Krankheiten in diesen Körperdarstellungen ist dank der Bilderkennungstools unkompliziert geworden.

Mit dem Aufkommen des maschinellen Lernens ist nun eine frühzeitige Erkennung von Krebswachstum und Tumoren möglich. Es ist möglich, ihren Ursprung zurückzuverfolgen und ihre Ausbreitung auf andere Körperteile zu verhindern. Die Genomikwissenschaft ermöglicht das Verständnis von Defekten in genetischen Strukturen durch die Anwendung statistischer Verfahren auf genetische Sequenzen.

Die Forschung hat die Herstellung von lebensrettenden Medikamenten und Behandlungsmethoden vorangetrieben. Wissenschaftler können auch umfangreiche Untersuchungen über die Auswirkungen der Medikamente auf den Körper durchführen, um konsumsichere Medikamente zu formulieren. Die prädiktive Analyse ermöglicht es Datenwissenschaftlern, die Folgen verschiedener Krankheiten vorherzusagen, wenn sie die historischen Daten des Patienten kennen.

Das Gesundheitswesen kann die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) einsetzen, um intelligente Bots zu erstellen, die genaue Diagnosen stellen, Heilmittel vorschlagen und Anfragen beantworten.

E-Commerce:

Die Datenwissenschaft hat den E-Commerce-Sektor in die Lage versetzt, durch die Analyse eines potenziellen Kundenstamms und die Vorhersage ihrer Dienstleistungen geeignete Pläne für die Reichweite zu erstellen. Vorhersage- und Stimmungsanalysen helfen bei der Identifizierung beliebter Produkte und Stile sowie bei der Vorhersage ihrer Trends. In Verbindung mit NLP wird die Kundenzufriedenheit durch Preisoptimierung sichergestellt.

Durch kollaboratives und inhaltsbasiertes Filtern wird ein fortschrittliches Empfehlungssystem geschaffen, das auf den früheren Käufen und Vorlieben der einzelnen Kunden basiert.

Im elektronischen Geschäftsverkehr wird es zur Aufdeckung von Betrug im Händlerkreis und bei Überweisungen eingesetzt.