Применение Data Science в мире
![Применение Data Science в мире](/blog/content/images/size/w960/2023/07/Frame-13-1.png)
Data Science помогает решать различные задачи в медицине, спорте, бизнесе и в государственном управлении. В этой статье мы расскажем, что такое Data Science, в каких сферах наука о данных применяется, зачем она нужна бизнесу и как крупные компании используют ее возможности.
Что такое Data Science
Data Science — это наука о данных, в которой анализируются большие объемы данных для получения ценных знаний и прогнозов при помощи таких инструментов, как: статистика, математика, программирование, машинное обучение и искусственный интеллект.
Данные могут быть структурированными или неструктурированными, большими или маленькими, статическими или динамическими. Главное — это найти в них закономерности, зависимости, тренды и аномалии, которые могут быть полезны для принятия решений и стратегического планирования.
Наука о данных — не новая область, но она получила большое развитие в последние годы благодаря росту объема и разнообразия данных, доступности вычислительных ресурсов и развитию алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта. Data Science можно считать четвертой парадигмой науки (после эмпирической, теоретической и вычислительной), которая основана на анализе данных.
В каких отраслях используется Data Science
По факту приложить науку о данных можно к чему угодно, к любому исследованию и к любому производству, даже к производству пончиков! Поэтому мы рассмотрим только те отрасли, где больше всего спрос на Data Science специалистов.
Медицина
Применение Data Science в медицине помогает определять и прогнозировать заболевания, персонализировать лечение и рекомендации для пациентов, оптимизировать распределение ресурсов и улучшать качество медицинского обслуживания. Вот пару фактов об этом:
- Google разработал инструмент LYNA для определения раковых опухолей в лимфоузлах на основе анализа изображений. Инструмент показал точность 99% и способность выявлять микроскопические опухоли.
- IBM Watson анализирует большие объемы медицинских данных, включая электронные карты пациентов, клинические исследования, научные публикации и генетические данные. Это позволяет предоставлять врачам и пациентам индивидуальные рекомендации по диагностике и лечению заболеваний.
- Fitbit использует Data Science для анализа данных, собранных с носимых устройств, которые отслеживают физическую активность, сон, пульс и другие показатели здоровья. Это позволяет пользователям контролировать свое состояние, улучшать свои привычки и достигать своих целей.
Транспорт
В сфере транспорта Data Science помогает оптимизировать маршруты и расписания, уменьшать затраты и выбросы вредных веществ, повышать безопасность и удобство пассажиров и грузов. Примеры:
- Uber анализирует данные о спросе, предложении, ценах, трафике и других факторах, которые влияют на его сервис посредничества между водителями и пассажирами. Это позволяет Uber подбирать оптимальные маршруты, динамически менять тарифы, прогнозировать спрос и предлагать дополнительные услуги.
- UPS собирает информацию о своих грузовых перевозках, которые составляют более 16 миллионов посылок в день. Анализ этих данных позволяет UPS оптимизировать маршруты, учитывая расстояния, скорость движения транспорта, правила дорожного движения и погоду. Благодаря этому UPS экономит более 100 миллионов долларов в год и сокращает выбросы углекислого газа.
- Tesla собирает данные своих электромобилей, оснащенных различными датчиками и камерами. Это позволяет компании Илона Маска улучшать свои системы автопилота, батарей, зарядных станций и других компонентов. Кроме того, Tesla применяет Data Science для создания своих карт автомобильных дорог.
Спорт
Как оценивать производительность спортсменов, определять их потенциал и риск травм, а также прогнозировать результаты соревнований? — с помощью Data Science, к примеру:
- NBA анализирует данные о своих игроках и командах. Информация собирается с помощью специальных камер SportVU, которые отслеживают движение каждого игрока и мяча 25 раз в секунду и генерируют большие объемы информации. Это становится основой для вычисления различных статистических показателей, таких как скорость, расстояние, угол броска и эффективность защиты.
Государственное управление
Улучшение качества жизни граждан, предотвращение коррупции и нарушений, повышение прозрачности и эффективности — вот неполный список того, что можно изменить с помощью науки о данных в государственном управлении. Уже есть несколько оптимистичных примеров, которые доказали это:
- IRS (налоговая служба США) анализирует данные о налогоплательщиках, которые подозреваются в уклонении от налогов или мошенничестве. Это позволяет IRS выявлять нарушителей, проводить проверки и взыскивать недостающие суммы.
- Министерство юстиции Великобритании собирает данные о заключенных, которые отбывают наказание или находятся под надзором. Эти данные помогают прогнозировать риск рецидива, определять оптимальные меры реабилитации и снижать уровень преступности.
- Мэрия Барселоны научилась использовать компьютерную науку для анализа данных о городской инфраструктуре, транспорте, окружающей среде, энергии и других аспектах жизни города. На основе этого оптимизировать расходы, повышать энергоэффективность, уменьшать загрязнение, улучшать мобильность и повышать качество жизни граждан.
E-commerce
В электронной коммерции наука о данных повышает продажи, лояльность и удовлетворенность клиентов, а также оптимизирует маркетинг и логистику. Примеры:
- Amazon предлагает клиентам персонализированные рекомендации продуктов, динамически меняет цены в зависимости от спроса и предложения. Компания автоматизирует размещение рекламы, оптимизирует свои склады и доставку товаров. И все это происходит за счет тщательного изучения данных о клиентах, продуктах, ценах, конкурентах и других факторах, которые влияют на его бизнес.
- Netflix прогнозирует спрос на контент, персонализирует рекомендации фильмов и сериалов, создает собственные шоу на основе анализа данных, собранных на сервисе.
Зачем Data Science бизнесу
Data Science помогает бизнесу:
- Получать конкурентное преимущество
- Увеличивать прибыль
- Снижать издержки
- Улучшать качество продуктов и услуг
- Повышать удовлетворенность и лояльность клиентов
- Быстро адаптироваться к изменяющимся условиям.
Также Data Science открывает широкие возможности для экспериментов: предприниматели находят новые возможности для развития, создают новые продукты и услуги, тестируют гипотезы и правильно оценивают достигнутые результаты.
![](https://elbrusboot.camp/blog/content/images/2023/09/-------2.png)
Как крупные компании используют Data Science
Век сбора данных на бумажках около метро прошел. Крупные корпорации собирают данные буквально везде всеми возможными способами, например, вспомните кнопки удовлетворенности обслуживанием в аптеках или банках, а может вам приходили смс с предложением оценить услуги? Вы получали письма-опросники от ЕМИАС (или иной медицинской компании) о качестве работы медучреждения после посещения врача? Теперь крупные компании активно используют компьютерный мир и Data Science:
- Walmart собирает данные с помощью онлайн- и офлайн-магазинов. Эти данные напрямую влияют на акции и ценовую политику магазина.
- Google делает анализ данных своих пользователей, их поисковых запросов, интересов, локаций, которые собираются с помощью поисковой системы и других Google-сервисов.
- Starbucks собирает данные с помощью мобильного приложения и карты лояльности — это позволяет компании динамически менять цены в зависимости от спроса и предложения, оптимизировать свои магазины и обслуживание клиентов, а также улучшать качество и вкус своих продуктов.
Как вы понимаете, такие большие проекты кто-то должен создавать и обслуживать: этих людей должно быть много — маленькая команда дата-сайентистов утонет в гигантских объемах данных и в поставленных ей задачах. Поэтому в Data Science существует множество профессий — ответвлений от привычного всем дата-сайентиста.
Data Scientist (дата-сайентист) — это специалист, который умеет работать с данными разных форматов и объемов, применять статистические и математические методы для анализа данных, создавать программный код для обработки и визуализации данных, использовать машинное обучение и искусственный интеллект для создания прогностических моделей. Читать подробнее…