12 applications de science des données les plus courantes en 2021

La science des données est un domaine multidisciplinaire qui utilise des techniques scientifiques et des algorithmes de calcul pour collecter des informations et des connaissances précieuses à partir de données structurées et non structurées.

Cela implique les mathématiques, les statistiques, la modélisation statistique, l'informatique, les technologies de base de données, la programmation, l'analyse prédictive, le traitement du signal, l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, les réseaux de neurones, le traitement du signal et bien d'autres processus avancés.

La science des données est devenue l'un des domaines émergents les plus rapides du 21e siècle. Ses domaines d'application sont très larges et complets.

Aujourd'hui, plus de 1000 organisations et établissements privés travaillent individuellement et en collaboration pour résoudre certains des problèmes les plus difficiles de la société. Les bénéfices de leurs recherches sont incommensurables.

Approfondissons et découvrons certaines des applications les plus courantes de la science des données.

12. Gestion des opérations aériennes

Évaluer la demande des passagers sur différents itinéraires et augmenter le bénéfice par siège

Des entreprises comme EasyJet et Southwest Airlines ont transformé les défis opérationnels en cas d'utilisation réussis de la science des données.

Les avantages ultimes de l'intégration de la science des données dans l'industrie du transport aérien incluent des réponses précises aux demandes actuelles et futures du marché, une meilleure planification des itinéraires, une meilleure gestion des revenus et la mise en œuvre de stratégies de marketing rentables telles que des programmes de fidélisation de la clientèle.

Grâce à la science des données, les compagnies aériennes peuvent améliorer leur stratégie de tarification et gérer leurs stocks. Beaucoup ont réussi à augmenter leurs bénéfices par siège de plus de 20 %. Certains transporteurs analysent également des milliards de recherches sur leur site Web chaque année pour déterminer les itinéraires et les horaires de vol optimaux.

11. Analyse de l'intention

Permet aux entreprises d'être plus centrées sur le client 

Vous connaissez peut-être le terme « analyse des sentiments ». C'est une méthode pour analyser un message et décider si le sentiment sous-jacent est négatif, positif ou neutre. L'analyse de l'intention accélère le processus en analysant l'intention de l'utilisateur derrière un message et en déterminant s'il se rapporte à une plainte, une suggestion, une requête, une opinion ou une actualité.

Les systèmes d'analyse d'intention combinent l'apprentissage automatique avec diverses fonctions d'analyse, allant de la tokenisation de bas niveau et de l'analyse syntaxique à l'analyse des sentiments de haut niveau.

Considérez l'exemple des publications sur les réseaux sociaux qui montrent différentes intentions pour un smartphone.

• « A-t-il un écran OLED ? " - une requête
• "Il aurait pu utiliser une batterie de 5000mAh au lieu de 4200mAh " - une suggestion
• "La qualité de la caméra n'est pas bonne " - un retour

La science des données peut identifier le modèle des intentions. Cela permet aux entreprises d'être plus centrées sur le client, en particulier dans des domaines tels que les ventes et le support client. Qu'il s'agisse de recueillir des commentaires, de traiter un grand nombre de requêtes et d'offrir un service personnalisé, l'analyse des intentions peut être un outil clé. Il peut également être utilisé pour détecter les spams tels que les e-mails, messages et appels téléphoniques non valides.

10. Détecter la fraude financière

Repérez les incohérences dans les transactions 

Les fraudes impliquant des transactions par carte de crédit, des réclamations de déclaration de revenus, des réclamations d'assurance, etc., sont des préoccupations majeures pour les entreprises et les gouvernements. Il n'y a pas de logiciel ou d'algorithme spécifique qui fonctionne pour toutes sortes de fraudes dans toutes les industries. Les caractéristiques du problème varient dans chaque situation.

Ainsi, chaque outil de science des données est conçu différemment pour détecter les incohérences dans le domaine de chaque industrie. Certains de ces outils traitent la détection de fraude comme un problème de classification supervisé, et certains ont leur propre façon de résoudre le problème, comme l'analyse de cluster, l'analyse de séries chronologiques, l'analyse de points d'arrêt, la surveillance en temps réel des transactions, etc.

Différentes méthodes pour détecter différents types de fraude : 

• Les réseaux neuronaux sont utilisés pour détecter les fraudes dans les états financiers.
• Les réseaux de neurones d'apprentissage bayésiens peuvent détecter efficacement la fraude à l'assurance-maladie, la fraude aux télécommunications et les transactions frauduleuses effectuées à partir de cartes de crédit.
• La technique d'analyse des liens utilise des méthodes de couplage d'enregistrements et de réseaux sociaux pour trouver des relations entre les fraudeurs connus et d'autres personnes.
• Des algorithmes d'apprentissage automatique non supervisés sont utilisés pour identifier de nouveaux types de fraude.

9. Optimisation d'itinéraire en temps réel

Réduire la distance et les frais de déplacement 

Grâce à la puissance de la science des données et de l'ingénierie appliquée, nous pouvons prévoir avec précision les temps de trajet entre deux emplacements.

Disons qu'une entreprise de livraison a 1 000 itinéraires de vente, 50 magasins et une solide base de clients de 50 000. L'objectif est de livrer les colis à tous les clients le plus rapidement possible tout en couvrant moins de distance. C'est un problème NP-difficile.

L'entreprise peut utiliser une approche tridimensionnelle et des algorithmes de cartographie d'itinéraire sophistiqués pour résoudre le défi avec une grande précision. Ces algorithmes de science des données cartographient les emplacements à proximité et créent des sous-ensembles pour les points de livraison plus proches les uns des autres.

La plupart des entreprises utiliser la programmation branch-and-bound ou dynamique et les algorithmes génétiques pour obtenir des solutions de pointe. Cela les aide à économiser des dépenses opérationnelles importantes en réduisant le nombre de véhicules de livraison sans retarder les colis.

8. Analyse de la criminalité

Carte de la criminalité et analyse de la criminalité en Espagne 

Résolvez les affaires criminelles plus rapidement et anticipez les futures activités criminelles à des endroits spécifiques 

L'analyse de la criminalité peut être considérée comme une branche de l'analyse qui implique l'utilisation d'outils et de techniques statistiques pour examiner diverses données afin de résoudre le crime plus rapidement et de prédire les crimes qui pourraient se produire à l'avenir en fonction d'événements passés.

Cela comprend l'analyse des opérations policières internes, des victimes d'actes criminels, des troubles et des problèmes de qualité de vie. Les informations (extraites avec la science des données) peuvent être utilisées pour les activités de patrouille, la prévention du crime, les enquêtes et poursuites pénales, et l'évaluation des efforts de la police.

Les outils modernes fournissent un cadre pour visualiser les réseaux criminels et les examiner par différentes techniques d'apprentissage automatique à l'aide de Google Maps et de divers packages R.

7. Publicité ciblée

Afficher les annonces à la bonne audience pour réduire les coûts d'acquisition de clients 

Une bonne publicité a toujours été l'une des principales raisons du succès de l'entreprise. Mais il ne s'agit pas seulement de promouvoir le produit avec une phrase accrocheuse; il s'agit également de transmettre le message aux bonnes personnes, au bon moment et dans le bon contexte.

La science des données est devenue essentielle pour les annonceurs et les spécialistes du marketing, qui doivent analyser des milliers de signaux en temps réel et diffuser des publicités au bon public au bon moment. Le machine learning est également essentiel pour analyser le comportement passé de l'utilisateur (visites du site, recherches, achats).

Plus vous disposez de données, meilleur sera le résultat de votre ciblage. Voici les cas d'utilisation de la publicité ciblée.

• Le merchandising visuel :est une pratique marketing dans le secteur de la vente au détail qui consiste à optimiser la présentation des produits et des services. Cela implique un éclairage, des combinaisons de couleurs, des affichages visuels créatifs et d'autres éléments pour attirer l'attention du client.
• Publicité programmatique :est définie comme l'achat et la vente automatisés d'espace publicitaire en ligne. Il permet aux marques ou aux agences d'acheter des impressions publicitaires sur les sites Web ou les applications des éditeurs en quelques millisecondes grâce à un écosystème sophistiqué.
• Enchères intelligentes :il s'agit d'un sous-ensemble de stratégies d'enchères automatiques qui utilisent l'apprentissage automatique pour optimiser les annonces afin d'obtenir une valeur de conversion plus élevée à chaque fois que le processus d'enchère se produit.

6. Reconnaissance d'image avancée

Reconnaître les motifs et distinguer plusieurs ensembles d'images

Les logiciels modernes de science des données peuvent reconnaître avec précision les visages humains et les comparer à toutes les images disponibles dans sa base de données. Il est suffisamment intelligent pour reconnaître tout motif spécial, qu'il s'agisse d'expressions faciales ou de texture. Certains programmes sont conçus pour collecter des données à partir de diagrammes complexes et/ou reconnaître du texte manuscrit.

En plus de la reconnaissance faciale, les outils de science des données peuvent utiliser des méthodes d'apprentissage automatique pour détecter des objets capturés dans un cadre de caméra. Ils peuvent détecter des formes, des couleurs et même mesurer les dimensions de tous les objets en temps réel, fournissant aux utilisateurs des informations détaillées sur le contenu de l'image.

La reconnaissance d'images et la détection d'objets sont utilisées dans divers domaines, allant des bibliothèques de photos intelligentes et de la publicité ciblée à l'accessibilité pour les malvoyants et aux capacités de recherche améliorées. Les géants de la technologie, tels que Microsoft et Google, investissent massivement dans la recherche sur la reconnaissance d'images et les applications associées.

5. Développement de jeux

Améliorer l'expérience, la stratégie d'engagement et les revenus des joueurs 

Il y a deux éléments principaux qui font le succès d'un jeu :le scénario et les graphismes. Ils gardent les joueurs engagés et intéressés à jouer.

Les données collectées dans un jeu peuvent être utilisées de différentes manières. Par exemple, de nombreuses entreprises utilisent l'analyse des jeux pour obtenir une connaissance spécifique de ce que les joueurs veulent, du temps qu'ils ont passé sur chaque étape et de la partie qu'ils ont le plus appréciée.

La science des données est utilisée pour créer des modèles, renforcer les algorithmes d'apprentissage automatique et identifier les points d'optimisation et les tendances afin d'améliorer l'expérience de jeu. Il permet aux développeurs de proposer de nouveaux concepts de jeu, de nouveaux scénarios et de créer des scénarios interactifs à l'aide des données acquises précédemment.

4. Fabrication

Crédit image :intellipaat

Facilite la maintenance préventive et la prévision des pannes

La façon dont la science des données est utilisée dans la fabrication est unique à certains égards. En effet, il existe de nombreux types d'unités de fabrication et chacune a des exigences différentes.

La science des données est principalement utilisée pour extraire des informations précieuses des processus de fabrication. Ces informations peuvent aider les entreprises à maximiser leurs profits, à minimiser les risques et à analyser la productivité.

Par exemple, Raytheon Technologies Corporation utilise une solution logicielle appelée Manufacturing Execution Systems qui collecte et évalue les données d'usine. En analysant leurs données, l'entreprise a constaté qu'une vis dans l'un des modules doit être tournée 13 fois. S'il n'a tourné que 10 ou 12 fois, le système clignote une erreur et arrête l'installation.

Lorsqu'elles sont correctement analysées, les informations peuvent être utilisées pour

• Estimer les taux de défaillance des machines
• Identifier les composants économes en énergie
• Simplifier la gestion des stocks
• Optimiser l'espace au sol de l'usine

Des entreprises comme GM et Ford évaluent des quantités massives de données, y compris toutes les sources internes et externes, des capteurs et processeurs à la qualité et aux performances des matériaux, pour améliorer les temps de production, minimiser les coûts énergétiques et maximiser les profits.

3. Recherche en génomique

Nous aide à mieux comprendre la santé humaine et les maladies 

Au cours de la dernière décennie, les projets de recherche biomédicale et la collaboration à grande échelle se sont rapidement développés. En conséquence, des quantités massives de données génomiques (2 000 à 40 000 pétaoctets) ont été générées chaque année.

La science des données permet aux bio-informaticiens et aux généticiens d'extraire des informations pratiques à partir d'ensembles de données aussi vastes et complexes afin qu'ils puissent comprendre comment les différences d'ADN affectent la santé et les maladies humaines.

Ils utilisent des outils de science des données, tels que des aligneurs, pour analyser l'emplacement des composants individuels de la séquence d'ADN. Le logiciel identifie les emplacements où une séquence spécifique du génome humain diffère des autres séquences du génome humain.

Ces différences génomiques peuvent varier. Il peut être aussi petit qu'une seule lettre d'ADN ou aussi grand que des anomalies chromosomiques. En analysant ces différences, les chercheurs peuvent déterminer ce qui cause exactement les maladies courantes, les cancers et les troubles rares.

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2. Éducation

Améliorer les performances et les méthodes d'enseignement des élèves 

La science des données a la capacité de révolutionner le secteur de l'éducation. Il peut aider les enseignants à utiliser des techniques d'apprentissage adaptatif qui visent à fournir des parcours d'apprentissage efficaces et personnalisés pour impliquer chaque élève.

Plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique, tels que les arbres de décision, la régression logistique et la forêt aléatoire, sont déjà utilisés à cette fin.

La science des données permet également aux administrateurs d'analyser les activités et les méthodes d'enseignement des enseignants. Il fournit des informations précieuses qui montrent les forces et les faiblesses des facultés. Cela pourrait aider les enseignants à s'améliorer en conséquence et à identifier les méthodologies d'enseignement les plus efficaces.

L'Université du Nevada a adapté des méthodes de science des données pour analyser les données des étudiants et prédire leurs performances. Un autre exemple est l'Université de Floride, qui utilise diverses techniques pour identifier les modèles et les tendances afin d'offrir une expérience étudiante personnalisée.

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1. Découverte et développement de médicaments

La science des données augmente l'efficacité de l'ensemble du processus de R&D 

La combinaison de l'analyse avancée et de la puissance de calcul fait de la science des données une discipline essentielle de la recherche pharmaceutique.

L'intégration de l'intelligence artificielle et des techniques d'apprentissage automatique dans la découverte de médicaments a considérablement réduit le temps et augmenté l'efficacité de l'ensemble du processus de R&D.

Des outils avancés, tels que la boîte à outils DeepPurpose, ont été utilisés pour déverrouiller plus de 50 modèles pour la prédiction de l'interaction médicament-cible (DTI), une tâche de base dans la découverte de médicaments. DeepPurpose facilite également une interface simple pour le dépistage virtuel et la réorientation des médicaments.

Les solutions de science des données développées par Cognizant ont aidé plusieurs sociétés pharmaceutiques à améliorer le processus laborieux de recoupement des essais cliniques de recherche sur les médicaments anticancéreux.

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Foire aux questions

Quelle est la différence entre l'analyse de données et la science des données ?

Alors que l'analyse des données se concentre sur la visualisation des enregistrements historiques dans leur contexte, la science des données se concentre sur la création de modèles prédictifs qui peuvent prédire ou analyser tout ce qui vient ensuite.

Par exemple, un analyste de données peut synthétiser des données volumineuses pour répondre à des questions telles que « quels produits ont généré le plus de bénéfices l'automne dernier ? » Le data scientist, quant à lui, peut utiliser des méthodes d'apprentissage automatique pour analyser les commentaires et le comportement des clients et prédire quels produits et services seront les plus performants cette année.

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Combien les data scientists sont-ils payés ?

Selon le Bureau of Labor Statistics des États-Unis, le salaire moyen des data scientists est de 111 000 $ par an. Les data scientists expérimentés (professionnels de niveau manager) gagnent jusqu'à 250 000 $ par an.

La Californie, le Texas, New York, l'Illinois et Washington sont les États où le niveau d'emploi est le plus élevé dans les domaines des scientifiques des données et des sciences mathématiques.

Quel est l'avenir des plateformes de science des données ?

L'adoption de plateformes de science des données augmente considérablement. Il offre une flexibilité aux programmes open source et une évolutivité des ressources informatiques. De plus, il peut être facilement aligné avec de nombreuses architectures de données.

Selon le rapport Grand View Research, la taille du marché mondial des plateformes de science des données atteindra 26 milliards de dollars d'ici 2027, avec un TCAC de 26,9%. Les progrès de l'intelligence artificielle et des réseaux de neurones seront le facteur clé de cette croissance phénoménale.