La science des données est un domaine d'étude interdisciplinaire qui aide à décomposer des données énormes et complexes pour les convertir en une forme utilisable. Elle aide à l'analyse de ces données et à la mise en place d'un travail efficace à partir de celles-ci. Elle trouve donc des applications dans plusieurs domaines.

Cet article présente quelques secteurs qui utilisent la science des données.

Banque :

La science des données est largement utilisée dans le secteur bancaire. Elle a considérablement amélioré la qualité et le processus de travail des banques. Les banques doivent accéder à des données telles que les détails personnels et le statut monétaire de leurs clients et les analyser en masse. Les opérations utilisant la science des données garantissent une gestion satisfaisante des ressources.

Il garantit une détection efficace des fraudes, une modélisation des risques, une gestion des données des clients, une ségrégation, etc. Les banques peuvent évaluer des données telles que les cycles des clients et les modèles d'investissement afin d'offrir plusieurs avantages aux clients. Grâce à la science des données, l'automatisation de l'ensemble du processus est possible.

Les banques appliquent la modélisation des risques pour évaluer leur performance globale et déterminer les facteurs sous-jacents qui entravent leur performance. Elles structurent les algorithmes d'apprentissage automatique en temps réel et l'analyse prédictive pour améliorer la gestion des données et les stratégies d'analyse.

Transport :

Le secteur des transports permet de créer un environnement sûr pour les conducteurs et les clients. Il joue un rôle essentiel dans l'optimisation des performances des véhicules et accorde une autonomie supérieure aux conducteurs grâce à l'apprentissage par renforcement et à la formulation d'itinéraires logistiques. Sous la forme de voitures autonomes, l'automatisation a créé une tendance globale.

Le secteur peut accroître la satisfaction des clients grâce à des améliorations prévues à partir d'une analyse approfondie des données recueillies sur le comportement des conducteurs et les schémas de consommation de carburant. Il peut optimiser les itinéraires de livraison et allouer les ressources de manière efficace en analysant plusieurs variables telles que la localisation du consommateur, son statut économique, son profil et la logistique.

De même, les entreprises de transport peuvent également fixer un prix standard pour les trajets à l'aide d'outils prédictifs puissants.

Soins de santé

Ses applications dans le secteur des soins de santé ont considérablement bénéficié aux médecins, aux chercheurs et aux patients. L'analyse d'images médicales telles que les tomodensitogrammes, les IRM, les radiographies, etc. est devenue facile. Les outils de reconnaissance d'images facilitent également la recherche des affections sous-jacentes à ces représentations corporelles.

Avec l'avènement de l'apprentissage automatique, la détection précoce de la croissance cancéreuse et des tumeurs est désormais possible. Il est possible de retracer leur origine et d'empêcher leur progression vers d'autres parties du corps. La science génomique permet de comprendre les défauts des structures génétiques en appliquant des techniques statistiques aux séquences génétiques.

La recherche a fait progresser la production de médicaments et de méthodes de traitement qui sauvent des vies. Les scientifiques peuvent également mener des recherches approfondies sur les effets des médicaments sur l'organisme afin de formuler des médicaments sûrs pour la consommation. L'analyse prédictive permet aux scientifiques des données de prédire les résultats de diverses affections lorsqu'ils disposent des données historiques du patient.

Le secteur de la santé peut utiliser le traitement du langage naturel (NLP) pour créer des robots intelligents capables de diagnostiquer avec précision les patients, de suggérer des traitements et de répondre aux questions.

Commerce électronique :

La science des données a permis au secteur du commerce électronique de créer des plans d'approche appropriés en analysant une base de clients potentiels et en prédisant leurs services. L'analyse prédictive et l'analyse des sentiments permettent d'identifier les produits et les styles populaires et d'envisager leurs tendances. Grâce au NLP, la satisfaction du client est assurée par l'optimisation des prix.

Le filtrage collaboratif et le filtrage basé sur le contenu sont appliqués pour créer un système de recommandation avancé basé sur les achats antérieurs et les préférences de chaque client.

Le commerce électronique l'utilise pour détecter les fraudes dans le cercle des commerçants et dans les virements électroniques.