Aplicaciones de la ciencia de los datos que tal vez no hayas explorado antes.
En el mundo tecnológico de rápida expansión de hoy, cuando los humanos tienden a generar muchos datos, es la quinta esencia que los datos sean analizados. Los datos son ahora la frontera de los negocios o puedo decir que se han convertido en combustible para las industrias.
Hay varias industrias como la banca, las finanzas, la manufactura, el transporte, el comercio electrónico, la educación, etc. que hemos escuchado usar la ciencia de los datos. En este artículo, he enumerado 9 carreras de Ciencia de los Datos que han sufrido una transformación con el auge de la Ciencia de los Datos y campos relacionados. Veremos cómo la Ciencia de los Datos ha revolucionado la forma en que las empresas perciben los datos y le entusiasma lo que le espera en el futuro.
Foto por Alex Knight en Unsplash
Habrá una Parte II de este artículo con más carreras de Ciencias de los Datos del futuro en algún momento muy pronto. Siga pendiente!
1. Atletismo
Mi primera introducción a la analítica en el atletismo tuvo lugar en julio de 2017 en una serie web basada en el críquet deportivo en la que un analista de equipo hizo un seguimiento del pasado y presente de un jugador, puso a cero sus puntos débiles, identificó los puntos fuertes, dio puntos de dolor del oponente e ideó una estrategia basada en los datos para mejorar el rendimiento del jugador en los partidos posteriores.
Hasta el año 2020, los entrenadores y los equipos pueden ver ahora las tendencias combinando datos del rendimiento del jugador, el ritmo cardíaco, la ingesta de calorías, los reportes de sangre, la velocidad, la aceleración y la desaceleración en el campo y todo lo demás. El análisis de datos puede dar sentido a los datos de los atletas, proporcionando información que permite a los entrenadores atender al entrenamiento de los jugadores y mejorar el rendimiento del equipo.
En el atletismo, la diferencia entre ganar y perder puede reducirse a milisegundos o milímetros y los datos pueden dictar estos.
Hay tres herramientas principales que se utilizan para el análisis de los deportes:
SAP Sports One
El software SAP Sports One ayuda a los clubes y equipos a digitalizar la gestión del rendimiento deportivo mediante análisis en tiempo real con cuadros de mando interactivos para coordinar el entrenamiento y la gestión del equipo
Microsoft Sports Performance
La plataforma de rendimiento deportivo de Microsoft es una solución de análisis deportivo personalizada que agrega y visualiza estadísticas con grandes datos y algoritmos de aprendizaje automático para proporcionar resultados predictivos para el seguimiento y la mejora del rendimiento del atleta y del equipo.
Sports Management Analytics by Tableau
Tableau ofrece tableros interactivos para crear rutinas, gráficos y tablas para proporcionar mejores soluciones para arreglar dolores, predecir resultados y preparar adecuadamente a los atletas con las demandas físicas y mentales de los deportes. Las partes interesadas también utilizan Tableau para crear tableros para el público.
2. Aviación
¡Los problemas extraordinarios requieren un tinte extraordinario!
Dada la constante evolución de la pandemia mundial, no es un hecho oculto que la industria de la aviación sufra grandes pérdidas en todo el mundo. Ya sea nacional o internacional, las aerolíneas están operando con menos del 30% de ocupación y ganancias operativas.
En tiempos mejores, el gran aumento de los precios del combustible aéreo y los gastos de comercialización de las aerolíneas afectaron los beneficios de explotación. No pasó mucho tiempo antes de que las aerolíneas reconocieran el potencial de introducir la Ciencia de los
Datos en su línea estratégica.
Lea también:
Casos de uso para la aviación
- Mejorar la eficiencia del combustible
- Tomar decisiones de negocios más rápidas
- Predecir las rutas aéreas óptimas
- Soluciones de mantenimiento predictivo
- Manejar los programas de lealtad de los clientes
- Análisis de retroalimentación que reciben
- Gestión de la tripulación
Oliver Wyman es un buen recurso en la web para cosas sobre tecnología en la aviación. Por su sitio web, la analítica avanzada podría significar un ahorro significativo para las aerolíneas; tan bueno como ahorrar entre el 2% - 2.5% del total de los costos de operación global, lo que se traduce en entre 5 y 6 mil millones de dólares anuales!
3. Citas
“¿De qué otra forma creías que ibas a conseguir citas? 😉”
Parece más probable que ahora conozca a su pareja en una aplicación de citas que en la vida real. Los sitios y aplicaciones de citas en línea son muy apreciados por su capacidad para juntar parejas. Para ayudar a encontrar las parejas perfectas para las que los usuarios se han registrado, las aplicaciones para citas usan algoritmos de ciencia de datos alimentados con enormes almacenes de datos.
Agrupación y correlación
Usando la agrupación y Pandas para encontrar correlaciones entre los perfiles de citas. Los perfiles pueden potencialmente agruparse junto con otros perfiles similares. Esto reducirá el número de perfiles que no son compatibles entre sí. A partir de estos clústeres, los usuarios pueden encontrar otros usuarios más parecidos. Las aplicaciones para citas dependen en gran medida de la agrupación para encontrar los mejores perfiles de citas similares a una cuenta de usuario.
Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP - Natural Language Processing )
Las aplicaciones para citas utilizan la NLP para encontrar información sobre los usuarios y evaluar la posible compatibilidad con otros usuarios en función de sus preferencias. El modelo utiliza las entradas de múltiples usuarios para buscar otros usuarios con entradas similares con el fin de establecer una coincidencia. Estos modelos están entrenados en base a los perfiles de usuario para poner en primera línea perfiles similares.
Aprendizaje profundo (DL - Deep Learning)
El aprendizaje profundo clasifica los perfiles de usuario a través de los rasgos faciales que le han gustado o no. Dependiendo de la naturaleza de las muestras de usuario, la variedad de opciones que se le presenten cambiará.
Sistemas de recomendación
Modelos que identifican intereses comunes y que permiten elegir cosas para hacer juntos - películas, juegos, viajes, etc. Estos modelos de aprendizaje automático ayudan a los usuarios a pensar en el próximo paso
Carreras:
Bumble, OkCupid, Tinder, Hinge, Match y más
4. Finanzas
Las finanzas son todo sobre números. Siempre ha sido un campo que implica el procesamiento de muchos datos. Con el advenimiento de la Ciencia de los Datos, las organizaciones financieras dependen más que nunca de algoritmos automatizados y de complejas herramientas analíticas para adelantarse a los acontecimientos.
En un campo de dinero, es primordial tener una fuerza guía para la toma de decisiones sobre cómo y cuándo dar el siguiente paso, cuándo retirar los fondos, o cuándo poner más dinero. Los datos permiten juzgar fácilmente en los fugaces mercados monetarios en forma de analítica, personalización y predicciones
Casos de uso para la financiación
- Analítica de riesgos
- Analítica del cliente
- Analítica de acciones en tiempo real
- Gestión de los datos de los consumidores
- Predicción del valor de las acciones
- Pronóstico de inversiones
- Detección de fraude (tarjetas de crédito/débito)
- Comercio de acciones mediante algoritmos
Lea también:
5. Juegos
Con más de 2 mil millones de jugadores en todo el mundo (fuente desconocida), los datos de los juegos son un gran repositorio, menos explorado. La industria de los juegos tiene enormes ingresos que se espera que crezcan aún más en un futuro próximo, dados los tiempos actuales de "quedarse en casa". Con un número de usuarios que crece exponencialmente, la cantidad de datos a recolectar y procesar está agrandando. El tiempo del jugador, el tiempo de interacción, el punto de salida, los picos de actividad, los resultados, las puntuaciones, etc. presentan un material gigante para el análisis de los datos.
La ciencia de los datos en los juegos se utiliza principalmente para construir modelos, para analizar e identificar puntos de optimización, hacer predicciones y potenciar los algoritmos de aprendizaje automático, identificar patrones y tendencias para mejorar los modelos de juego.
Casos de uso para los juegos
- Desarrollo del juego
- Diseño del juego
- Análisis de los jugadores
- Reconocimiento de objetos
- Monetización del juego
- Detección del fraude (pagos)
Para los juegos, los entusiastas también buscan la vía de la Inteligencia de Negocios a menudo para estrategias, toma de decisiones y monitoreo de ingresos.
6. Salud
Se cree que el campo de la salud es el que más evoluciona en cuanto a su dependencia de los datos: el análisis y la visualización.
Los datos de los seguros son un horizonte que amplía rápidamente su uso de los datos. Los datos de los seguros suelen incluir reclamaciones y coberturas de los costos causados por enfermedad, accidente, discapacidad o muerte. La ciencia de los datos en los seguros con el aprendizaje automático y los modelos de IA permite a los proveedores de seguros monitorear y reducir el riesgo, mejorando la experiencia del cliente.
Casos de uso de datos de seguros
- Detección de fraude
- Predicción de reclamaciones
- Evaluación del riesgo
- Planes de salud personalizados
- Optimización de precios
- Predicción del valor de la vida
- Asistentes virtuales
- Bioinformática
Con la ciencia de los datos, ahora es posible obtener medidas de diagnóstico precisas. Hay varios campos de la salud como la detección, el descubrimiento, la imagen, el diagnóstico predictivo que hacen uso de la ciencia de los datos.
Casos de uso para la medicina
- Análisis de imágenes médicas
- Desarrollo de medicamentos
- Detección de cáncer
- Genética y Genómica
- Análisis del comportamiento
- Datos de seguros y reclamaciones
- Telemedicina
- Datos de dispositivos Wearables que usar para monitorear los datos del paciente
7. Marketing
En el mundo tecnológico de los datos, en rápida expansión, las empresas tienen abundancia de datos. Proporcionalmente, los consumidores esperan experiencias de compra más personalizadas que nunca. Es entonces cuando la analítica de marketing entra en acción. El análisis de marketing mide, gestiona y analiza el rendimiento del marketing para maximizar su eficacia y optimizar el retorno de la inversión (ROI)
.
La comprensión de los análisis de marketing permite a los profesionales de marketing ser más eficientes en su trabajo y minimizar el desperdicio de dólares de marketing en la web.
Casos de usos de marketing
- Análisis de los sentimientos
- Segmentación de clientes
- Mapeo de afinidad
- Sistemas de recomendación
- Estrategia de precios
- Análisis predictivo del comportamiento de los clientes
- Análisis de la canasta de compra
- Marketing de interacción en tiempo real
- Optimización del presupuesto
- Agrupación de usuarios
- Identificación de la audiencia
- Apuntar a los canales correctos
- Apuntar a la generación de leads
- Creación de estrategias de contenido
Ahora muéstrame una carrera menos excitante que la del marketing.
Lea también:
8. Servicios de streaming
En los últimos dos años, la transmisión en línea se ha convertido en el destino perfecto para los espectadores que buscan películas y programas de televisión. Los servicios de streaming se han personalizado para el usuario. La ciencia de los datos permite que eso sea muy fácil de conseguir. Las plataformas obtienen una imagen más realista de los gustos de los consumidores basándose en varios datos.
Mira los siguientes videos sobre cómo Netflix utiliza sus datos!
<iframe width="658" height="382" src="https://www.youtube.com/embed/sAQmj8a_aI8" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe>
<iframe width="658" height="382" src="https://www.youtube.com/embed/PIXbwxqLCJw" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe>
Carreras
Hulu, Disney, Netflix, Amazon for Prime Video, Pandora, Apple Music y TV, Spotify son grandes usuarios y reclutadores en el campo de la ciencia de los datos y el análisis.
Casos de uso para servicios de streaming
- Sistemas de recomendación
- Análisis del cliente
- Analítica de streaming en tiempo real
- Personalización del contenido
- Optimización de la búsqueda
- Creación de contenidos
- Segmentación de clientes
- Mapeo de afinidad
- Seguimiento de eventos (Poner play, pausar, quitar, fecha en que se vio)
9. Clima
Para Chicago, es un adagio que maldices el tiempo durante 30 minutos y cambia!
El tiempo es impredecible. Un día perfectamente soleado puede arruinar su salida con un aguacero y por lo tanto, una predicción precisa con alta confianza es esencial. El pronóstico del clima son datos sobre la atmósfera.
Leí un artículo en el que IBM compró The Weather Company para aprovechar sus datos para alimentar su famosa máquina de inteligencia artificial, Watson, y de esa misma adquisición nació Deep Thunder - pronósticos hiper localizados con un alto grado de precisión. Muchos conglomerados de gran tamaño están invirtiendo fuertemente en el clima y sus datos para el proceso de toma de decisiones en varios horizontes - agricultura, deportes, pacientes de asma, venta de coches (¡aparentemente, los días de lluvia atraen a la gente a comprar coches! 🚘)
Casos de uso para el clima
- Análisis exploratorio de datos
- Inteligencia artificial del clima para la agricultura
- Pronóstico del clima
- Imágenes de satélite
- Detección de imágenes
Hace algún tiempo, la costa este de la India fue golpeada por el ciclón más fuerte de los últimos 20 años llamado "Fani". Trece días antes de que el ciclón golpeara la zona, el Departamento Meteorológico de la India tenía una indicación de que podría haber una tormenta masiva involucrada y comenzaron a prepararse para el brote. Un récord de 1,2 millones de personas fueron evacuadas en menos de 48 horas sólo por los científicos de datos! ¡¡Ahora, esa es la razón por la que el clima está en esta lista!!
Eso es todo lo que he dicho en este blog. Gracias por leerlo! Espero que hayan disfrutado del artículo. Hágame saber qué carreras espera explorar en su viaje a la ciencia de los datos.
Descargo de responsabilidad: Las opiniones expresadas en este artículo son mías y no representan un punto de vista estricto.
Conozca el autor
Rashi es una estudiante graduado en la Universidad de Illinois, Chicago. Le encanta visualizar datos y crear historias reveladoras. Cuando no se apresura a cumplir con los plazos de la escuela, adora escribir sobre tecnología, UX, y más con una buena taza de chocolate caliente.
