La ciencia de datos es un campo de estudio interdisciplinar que ayuda a descomponer datos enormes y complejos para convertirlos en una forma utilizable. Ayuda en el análisis de estos datos y en el inicio de un trabajo eficiente con ellos. Por lo tanto, encuentra aplicación en varios campos.

En este artículo se presentan algunos sectores que utilizan la ciencia de datos.

Banca:

La ciencia de datos se utiliza ampliamente en la banca. Ha mejorado considerablemente la calidad y el proceso de trabajo de los bancos. Los bancos tienen que acceder y analizar datos como detalles personales y la situación monetaria de sus clientes en masa. Las operaciones que utilizan la ciencia de datos garantizan una gestión satisfactoria de los recursos.

Garantiza la detección eficaz del fraude, la modelización del riesgo, la gestión y segregación de los datos de los clientes, etc. Los bancos pueden evaluar datos como los ciclos del cliente y los patrones de inversión para ofrecer diversas ventajas que se adapten a los clientes. Con la ciencia de datos, es posible automatizar todo el proceso.

Los bancos aplican modelos de riesgo para evaluar su rendimiento general y determinar los factores subyacentes que lo impiden. Estructuran algoritmos de aprendizaje automático en tiempo real y análisis predictivos para mejorar la gestión de datos y las estrategias analíticas.

Transporte:

El sector del transporte permite crear un entorno seguro para el conductor y el cliente. Desempeña un papel vital en la optimización del rendimiento de los vehículos y otorga una autonomía superior a los conductores mediante el aprendizaje por refuerzo y la formulación de rutas logísticas. En forma de coches que se conducen solos, la automatización ha creado tendencia en todo el mundo.

El sector puede aumentar la satisfacción de los clientes gracias a las mejoras previstas a partir de amplios análisis de datos adquiridos a partir del comportamiento de los conductores y los patrones de consumo de combustible. Puede optimizar las rutas de reparto y asignar recursos eficazmente analizando diversas variables como la ubicación del consumidor, su situación económica, su perfil y su logística.

Del mismo modo, las empresas de transporte también pueden fijar un precio estándar para los viajes utilizando potentes herramientas de predicción.

Sanidad:

Sus aplicaciones en el sector sanitario han beneficiado notablemente a médicos, investigadores y pacientes. El análisis de imágenes médicas como tomografías computarizadas, resonancias magnéticas, radiografías, etc., se ha simplificado. Las herramientas de reconocimiento de imágenes también han facilitado la investigación de dolencias subyacentes en estas representaciones corporales.

Con la llegada del aprendizaje automático, la detección precoz de crecimientos cancerosos y tumores es ahora factible. Es posible rastrear su origen y prevenir su avance a otras partes del cuerpo. La ciencia genómica permite comprender los defectos de las estructuras genéticas aplicando técnicas estadísticas a las secuencias genéticas.

La investigación ha impulsado la producción de medicamentos y métodos de tratamiento que salvan vidas. Los científicos también pueden investigar a fondo los efectos de los medicamentos en el organismo para formular otros de consumo seguro. El análisis predictivo permite a los científicos de datos predecir los resultados de diversas dolencias cuando se les facilitan los datos históricos del paciente.

La sanidad puede aplicar el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) para crear robots inteligentes que diagnostiquen con precisión a los pacientes, sugieran curas y respondan a consultas.

Comercio electrónico:

La ciencia de los datos ha permitido al sector del comercio electrónico crear planes de difusión adecuados mediante el análisis de una base de clientes potenciales y la predicción de sus servicios. Los análisis predictivos y de sentimiento ayudan a identificar productos y estilos populares y a prever sus tendencias. Realizado con PNL, garantiza la satisfacción del cliente mediante la optimización del precio.

Se aplica un filtrado colaborativo y basado en el contenido para crear un sistema de recomendación avanzado basado en las compras anteriores y las preferencias de cada cliente.

El comercio electrónico lo utiliza para detectar fraudes entre el círculo de comerciantes y en las transferencias bancarias.