Applications de Science des Données (utilisations incroyables)

 La science des données est l'un des domaines les plus passionnants de notre époque moderne, et ses applications et utilisations sont presque infinies, car nous verrons que les applications de la science des données sont abondantes autour de nous dans tout ce que nous faisons et traitons.

En raison de l'imprégnation d'Internet dans toutes nos activités de la vie et du développement des appareils électroniques, nous produisons chaque jour d'énormes quantités de données qui décrivent nos activités, nos comportements, nos habitudes d'achat, notre mode de vie, nos préférences et ce que va au-delà jusqu'à notre état psychologique, nos humeurs, nos peurs et nos aspirations.

Ces données, par le biais de la science ou du domaine appelé Data Science, nous aident à comprendre et à analyser notre comportement et nos activités pour fournir de meilleurs services et améliorer notre expérience en tant qu'utilisateurs, ce qui profitera au fournisseur de ces services, qu'il s'agisse d'une entreprise, d'une organisation ou d'un gouvernement. dans l'affirmative

Dans cet article, je passerai en revue les applications de la science des données, mais parce qu'elles sont trop nombreuses et dépassent la limite, nous nous concentrerons sur les 6 applications les plus importantes et les plus importantes de la science des données qui affectent directement nos vies, mais nous devons d'abord savoir ce qu'est la science des données.

Qu'est-ce que la science des données ?

La science des données est la science la plus passionnante du XXIe siècle, et c'est parce qu'elle traite de la chose la plus précieuse que nous possédons et produisons actuellement, à savoir les données. Cette science, en bref, est celle qui combine les statistiques et la programmation dans afin de collecter et d'analyser des données et d'en extraire des résultats et des faits.

Nous produisons des données dans chaque action que nous faisons, que nous naviguions sur Facebook ou même via nos opérations bancaires, et ces données sont collectées et analysées par ces entreprises et institutions, afin de nous comprendre et de rendre leurs services plus attractifs et adaptés à nos besoins et préférences.

Ces données peuvent être utilisées à de bonnes fins, comme nous l'avons mentionné pour améliorer les services et les rendre attrayants pour nous, mais - les données - peuvent également être utilisées à de mauvaises fins, telles que : manipulation, fraude ou contrôle du propriétaire de ces données, et pour cette raison vos données sont très importantes et vous devez les protéger autant que possible.

Applications de science des données

Il existe de nombreuses applications de la science des données qui nécessitent probablement des dizaines de volumes pour être mentionnées, mais dans cet article, nous nous concentrerons sur les utilisations ou les applications de la science des données dans seulement six domaines, à savoir :

1.Soins de santé.

2.Le domaine des services bancaires.

3.Le secteur financier.

4.Commerce de détail.

5.Transport.

6.Secteur gouvernemental.

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Premières applications de la science des données dans les soins de santé

J'admets que ma formation médicale m'a poussé à parler de soins de santé d'abord, mais c'est à cause de la quantité incroyable de choses que la science des données nous a donné, ce qui a considérablement amélioré l'efficacité de notre diagnostic des maladies, une meilleure compréhension de ces maladies ainsi que la découverte et amélioration des médicaments et amélioration de la qualité de vie des patients.

L'utilisation de la science des données en médecine est la tendance de la recherche scientifique au cours de cette période en raison du virus Covid-19, mais avant le virus, il y avait également une forte demande pour cela, de sorte que certains domaines ont été établis pour inclure le domaines de l'utilisation de la science des données en médecine et en biologie, et nous pouvons résumer les apports de la science des données dans le domaine des soins médicaux en sept points fondamentaux, à savoir :

a)Analyse d'images médicales.

b)Génétique et génomique.

c)Découverte de médicament.

d)Modélisation prédictive pour le diagnostic.

e) Surveillance de la santé des patients.

f) Suivi et prévention des maladies.

j)Assistance médicale virtuelle.

Nous en parlerons en détail dans les lignes suivantes :

A) Analyse d'images médicales

La radiologie médicale est une partie importante du processus de découverte et de diagnostic de certaines maladies, en particulier les tumeurs cancéreuses et les maladies pulmonaires. Par conséquent, tout progrès que nous réalisons dans la détection précoce de ces maladies par la radiologie sauvera la vie de centaines de milliers, voire de millions de patients. chaque année, et voici le rôle de la science des données.

En collectant diverses images radiographiques : rayons X, tomodensitogrammes, IRM, etc., puis en les traitant à l'aide d'algorithmes de reconnaissance et de traitement d'images, nous avons pu rendre l'ordinateur capable de les lire et de les diagnostiquer.

 également développé une méthode qui l'a rendu capable de détecter des modèles par lui-même, ce qui l'a finalement conduit à être supérieur aux humains dans le diagnostic. Les ordinateurs et les logiciels utilisés pour diagnostiquer la radiologie du cancer du sein surpassent un expert humain de plus de 10 % et peuvent détecter une tumeur des semaines avant que nous puissions la découvrir.

Il en va de même pour les tumeurs cérébrales, où l'ordinateur peut diagnostiquer ces tumeurs des semaines plus tôt, en plus d'être supérieur à l'expert humain de plus de 8 %, ce qui est très important dans les tumeurs difficiles, telles que : les tumeurs cérébrales.

Cette détection précoce sauve des dizaines de milliers de vies dans les hôpitaux avancés aux États-Unis et en Europe, en plus d'économiser des millions de dollars par an en raison de la rapidité de détection et de la facilité de traitement pour le patient à ce stade précoce.

b) Génétique et génomique

Tout comme les codes contrôlent la nature et le fonctionnement des programmes, les gènes nous contrôlent, que ce soit par des traits physiques, des maladies et même la durée ou la brièveté de notre durée de vie.

Par conséquent, c'est un trésor précieux.En analysant le génome humain, vous pouvez identifier les maladies qu'il est susceptible de contracter pour tenter de les prévenir, en plus de comprendre l'interaction distinctive entre les composés chimiques tels que les médicaments et son corps.

C'est précisément l'importance de la science des données dans le domaine de la génétique, que nous pouvons analyser cette énorme quantité de données génétiques afin de nous donner des résultats grâce auxquels nous pouvons prendre des décisions médicales. En utilisant cette analyse génétique, nous pourrons économiser des millions de vies et améliorer la qualité de vie de milliards de personnes.

Nous pourrons également choisir les médicaments les plus efficaces pour l'état du patient en analysant ses gènes, ce qui augmentera l'efficacité des médicaments, en particulier chez les patients atteints de maladies difficiles telles que les maladies cardiaques, les maladies immunitaires et les tumeurs cancéreuses, et ce domaine s'appelle médecine personnalisée.

c) Découverte de médicaments

Le processus de découverte d'un médicament est très lourd et très coûteux en matériel et en temps. Le coût moyen de développement d'un nouveau médicament varie entre 1,3 et 2,8 milliards de dollars américains, et le processus prend généralement 10 à 15 ans, il a donc fallu accélérer accélérer ce processus et réduire son coût.

Et cela a déjà été fait grâce à la science des données qui a permis de réduire le temps et les coûts en utilisant des méthodes de simulation qui filtrent un certain nombre de produits chimiques qui pourraient être des médicaments pour la maladie à laquelle nous sommes confrontés, et nous essayons de découvrir un traitement efficace pour ce.

Cela peut également nous donner une idée de la réponse de la maladie à ce médicament et de la façon dont le corps gère le produit chimique du médicament, et ainsi vous pouvez réduire le nombre de médicaments testés sur les animaux et les humains, ce qui accélère ce processus. , plus rapide et beaucoup moins cher.

Ces technologies ont contribué à un énorme boom dans la découverte et l'amélioration des médicaments, et ont contribué à accélérer la découverte et le développement de vaccins contre le virus Corona.

d) Modélisation prédictive pour le diagnostic

En utilisant les données abondantes disponibles sur l'état des patients, leurs âges et leur sort en termes d'évolution de leur état pour le meilleur ou pour le pire, nous pouvons construire des modèles informatiques qui servent à prédire l'état du patient pour voir d'éventuelles complications et essayer de les anticiper, en particulier dans les maladies complexes telles que les maladies cardiaques, hépatiques et tumorales.

Ces modèles nous aident à mieux traiter le patient ou du moins à améliorer son état au cours de sa vie si cette maladie est chronique, et à connaître des méthodes de prévention efficaces qui permettront d'éviter que de nombreuses personnes contractent cette maladie.

e) Surveillance de la santé des patients

Avec la science des données et l'Internet des objets , nous pouvons surveiller la santé des patients de manière plus efficace, qu'ils soient hospitalisés ou non, grâce à des appareils qui suivent l'état du patient en termes de tension artérielle, de fréquence cardiaque, d'heures de sommeil, de calories, et d'autres.

Ce suivi aide les médecins à mieux comprendre l'état du patient, il nous permet également de le surveiller plus facilement et de surveiller ses progrès, et parfois ces appareils aident à secourir les patients dans des situations d'urgence en appelant automatiquement une ambulance.

f) Suivi et prévention des maladies

Ce domaine a émergé et son importance a augmenté en raison du virus Corona, car de nombreux pays ont développé des modèles statistiques qui les aident à contenir l'épidémie, en suivant les zones dans lesquelles elle apparaît, et grâce à des données et des statistiques, ils évaluent le risque de cette épidémie pour aider à prendre les meilleures mesures.

Avec cela, vous pouvez déterminer s'il est préférable de faire une quarantaine complète et d'isoler la région ou non, ce qui permet de sauver des milliers de vies, d'économiser des dizaines de millions de dollars aux pays et d'éviter les nombreux dangers potentiels d'une épidémie.

j) Assistance médicale virtuelle.

Imaginez une application comme Google Assistant, Alexa d'Amazon ou Siri d'Apple interagissant avec vous, mais dans le rôle d'un médecin, lui posant des questions sur votre état et les médicaments que vous prenez, ou même lui indiquant vos symptômes afin qu'il puisse diagnostiquer votre état.

Eh bien, ce n'est pas de la science-fiction. En utilisant le traitement du langage naturel , nous pouvons programmer des chatbots ou des assistants virtuels qui peuvent aider les patients, et même suivre et évaluer leur état périodiquement même si leurs maux sont psychologiques plutôt qu'organiques.

Deuxièmement, les applications de la science des données dans le domaine des services bancaires

Le secteur bancaire est l'un des secteurs qui a le plus profité du développement de la science des données, car l'interaction humaine avec toutes les données de ses clients est presque impossible, et la moindre erreur dans ses opérations lui coûtera beaucoup d'argent, et la plupart surtout, la confiance et la réputation de ses clients.

La science des données aide les banques à gérer efficacement leurs ressources, leur fournit les informations nécessaires pour prendre des décisions, contribue à la détection des fraudes et des manipulations, à la gestion des clients, à la gestion des risques, à la segmentation des clients, à la CLV, aux systèmes de recommandation et aux analyses, et abordons le plus important de ces applications en détail :

a) Détection de fraude

Toute fraude ou manipulation porte gravement atteinte à la réputation de la banque et fait perdre confiance à ses clients, ce qui a incité les banques à utiliser la science des données et l'apprentissage automatique pour détecter la fraude, et cela se fait en identifiant toute manipulation ou schéma étrange dans les virements bancaires. .

A travers l'historique de vos virements et transactions bancaires, le modèle ou les algorithmes peuvent déterminer s'il se passe quelque chose d'inhabituel, un virement ou une activité anormale, et ainsi traiter et prévenir cette fraude.

b) Modélisation des risques

Lorsqu'il s'agit de milliards et de billions de dollars, il doit y avoir des modèles solides de prévision et de gestion des risques, car toute perte sera très coûteuse et douloureuse pour la banque, et aussi parce que tout profit sera un grand pas en avant pour cette banque, surtout si son investissement est important.

Les banques utilisent désormais des modèles informatiques intelligents capables d'évaluer les risques, à travers lesquels la décision est prise de faire cet investissement ou non, ou si la banque donne ou non de l'argent au propriétaire de ce projet, et cela en fonction des nombreuses données sur la performance du projet et la performance de projets similaires, et les facteurs économiques qui doivent être pris en compte.

c) Segmentation de la clientèle

Grâce aux nombreuses données qu'elles collectent auprès de leurs clients, les banques peuvent les diviser en segments selon le comportement, les caractéristiques personnelles, les habitudes de dépenses, les taux de revenu et d'autres classifications afin de les cibler avec les services appropriés pour eux et de développer périodiquement des services, qui contribuer à renforcer la relation entre eux et la banque.

L'utilisation de la science des données à travers des modèles prédictifs permet également de déterminer le retour des clients, en particulier la valeur du client à vie, ou la durée de ses relations avec l'établissement bancaire pour en tirer les plus gros bénéfices possibles.

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Troisièmement, les applications de la science des données dans le secteur financier

La science des données a beaucoup fait pour le secteur financier en général, depuis la facilitation de l'automatisation pour automatiser la majorité de ses processus de routine jusqu'au développement de systèmes de détection et de gestion et de prévision des fraudes pour divers risques financiers.

La science des données a également facilité les processus de prise de décision grâce aux diverses analyses qu'elle effectue, telles que : l'analyse des clients, l'analyse des risques, l'analyse du sentiment des clients et leurs commentaires sur les services financiers, et bien d'autres, la prise de décisions appuyées ou dirigées par des résultats.

Dans cet article, nous aborderons les applications les plus importantes de la science des données dans le secteur financier, à savoir :

a) Analyse des risques

Lorsqu'il s'agit de milliards et de billions de dollars, la gestion des risques devient l'un des éléments les plus importants de la prise de décision, c'est pourquoi les secteurs financiers dépensent beaucoup d'argent pour développer les meilleurs modèles de gestion et d'analyse des risques.

En utilisant des données massives sur les envois de fonds et les clients, ces modèles peuvent déterminer s'il faut ou non investir dans cette idée ou ce projet, et les algorithmes fournissent des améliorations qui aident à augmenter les profits ou à réduire les pertes.

b) Analyse des consommateurs

En utilisant la grande quantité de données disponibles dans le secteur des entreprises, les entreprises du secteur financier peuvent facilement effectuer des analyses sur les données existantes, leur permettant de traiter et de résoudre les problèmes actuels, ou du moins de réduire les pertes autant que possible.

L'une des analyses les plus importantes dans les secteurs financiers est l'analyse des utilisateurs car, en plus de ce que nous disions tout à l'heure, elle est capable de fournir une expérience personnalisée à ses utilisateurs, ce qui augmente le lien entre eux et l'entreprise et qui augmente son bénéfices.

Les services personnalisés sont l'un des meilleurs moyens de conquérir les clients en ce moment, et ils sont très efficaces pour augmenter les profits des entreprises, en plus de permettre le développement et l'innovation de nouveaux services adaptés aux clients

c) Détection de la fraude financière

La fraude est l'un des plus gros problèmes du secteur financier depuis l'Antiquité, de sorte que les secteurs financiers ont développé des moyens de suivre la fraude et la manipulation à l'aide de mégadonnées et d'analyser les données des utilisateurs, en particulier la fraude par carte de crédit.

d) Trading automatisé ou trading algorithmique

Le trading algorithmique est l'une des applications les plus populaires ces derniers temps, car il fournit un excellent service aux investisseurs qui injectent des fonds importants dans plusieurs actions ou projets, et ce service vise à faciliter le processus de prise de décision grâce à des calculs très complexes pour prédire le situation des marchés financiers.

Quatrièmement, les applications de la science des données dans le commerce

Le commerce de détail est l'un des domaines les plus rentables au monde, et vous pouvez demander à l'homme le plus riche du monde Jeff Bezos à ce sujet, et la science des données a beaucoup aidé ce domaine au cours de la dernière décennie, jusqu'à ce qu'il y ait beaucoup de concurrence dans qu'il dispose des meilleures technologies pour traiter les données.

La science des données aide les détaillants à découvrir leurs clients, à analyser les services et produits qu'ils souhaitent, à découvrir comment les inciter à acheter plus, à analyser leurs sentiments.De plus, de nombreuses applications aident à gérer la chaîne d'approvisionnement et à déterminer les meilleures stratégies de prix.

Parmi les applications les plus importantes de la science des données dans le domaine du retail :

a) Marketing personnalisé

Avec les données massives que les clients et les acheteurs laissent derrière eux, les grands détaillants comme Amazon peuvent puiser dans leurs clients et découvrir ce qui les pousse à acheter, simplement grâce à leur historique de navigation, leurs achats passés et leurs avis sur les produits.

Tout cela aide ces géants à mener des campagnes marketing hautement personnalisées et à fournir des messages marketing irrésistibles à leurs clients, fournissant des informations plus utilisables dans le marketing, et donc ce cycle ne cesse de se répéter .

b) Recommandation personnalisée

Les algorithmes des sites Web et des applications de ces entreprises peuvent prédire les préférences et le comportement des utilisateurs vis-à-vis des produits, leur fournissant ainsi des produits qu'ils sont susceptibles d'acheter lorsqu'ils recherchent ce qu'ils veulent, ou même prédire ce qu'ils sont susceptibles d'acheter et de leur commercialiser. à travers des publicités sans qu'ils le sachent, même en le cherchant.

Les algorithmes de filtrage basés sur l'apprentissage en profondeur ont été l'une des principales raisons de l'augmentation des ventes des grands sites de vente au détail, et ils rendent également la relation entre l'utilisateur et le site ou l'entreprise si forte que l'utilisateur a le sentiment que le site d'où il provient acheter les comprend vraiment et leurs désirs.

c) Analyse du sentiment client

Cette branche de la science des données est devenue très populaire, car elle permet aux utilisateurs d'analyser leurs expériences avec différents produits à travers leurs critiques de produits ou même à travers ce qu'ils écrivent sur les réseaux sociaux, ce qui fournit aux entreprises de nombreuses données précieuses gratuitement.

Cette technologie s'appuie sur le traitement automatique du langage naturel (NLP), afin de pouvoir comprendre les commentaires textuels rédigés par les clients, puis de les replacer dans leur contexte, qu'il soit positif ou négatif.

d) Gestion de la chaîne d'approvisionnement

La science des données peut contribuer à un domaine très complexe du commerce de détail, à savoir la gestion des stocks et de la chaîne d'approvisionnement, où les algorithmes peuvent prédire le type et le nombre de produits que les clients achèteront au cours d'une période donnée, aidant ainsi à commander et à stocker efficacement les produits.

Cinquièmement, les applications de la science des données dans le domaine des transports

La science des données est largement utilisée dans le domaine des transports, car elle contribue quotidiennement à sauver des milliers de vies et à offrir une expérience de conduite plus sûre en analysant les données sur les routes, les conducteurs et les accidents, et en essayant de découvrir les facteurs qui causent ou réduisent les accidents de la route.

C'est pourquoi les gouvernements des pays développés essaient de collecter autant de données sur la conduite, même la consommation de carburant, car le suivi, la détection et la compréhension des modèles contribuent efficacement à rendre les routes plus sûres et les lois sur la conduite plus réalistes.

De plus, avec l'aide de la science des données, nous avons assisté ces dernières années à un développement dans le domaine des voitures autonomes , qui à l'avenir élimineront complètement les accidents et feront de la conduite une chose de routine que fait l'intelligence artificielle.

Les entreprises privées travaillant dans le domaine du transport et du transport utilisent également beaucoup la science des données, par exemple, Uber, qui utilise la science des données pour prédire le prix d'un voyage à travers plusieurs facteurs, tels que : la congestion routière, les facteurs météorologiques, la disponibilité des chauffeurs, … etc.

Sixième : Applications de la science des données dans les domaines gouvernementaux

Les gouvernements des pays développés s'appuient principalement sur des technologies telles que la science des données et l'intelligence artificielle , grâce auxquelles ils peuvent prendre des décisions fondées sur des données, qui ont un bien meilleur impact que des décisions fondées sur des preuves théoriques.

Les gouvernements élargissent également l'utilisation de la science des données dans tous les domaines de la vie, même dans la détection de l'évasion fiscale, car ils comparent les revenus fournis par les personnes avec leurs états financiers et leurs comptes de médias sociaux pour s'assurer que ces revenus correspondent à leurs taux de dépenses.

La science des données est également utilisée en réponse aux crises, qu'elles soient de sécurité naturelle ou nationale, et est utilisée de plusieurs manières pour lutter contre la cybercriminalité et les tentatives de piratage.

Conclusion

La donnée est le pétrole du XXIe siècle, et c'est la véritable richesse que chacun cherche à posséder aujourd'hui, car à travers elle, des miracles peuvent être accomplis en réalisant des profits colossaux, voire en contrôlant les individus et en les dirigeant selon le désir de ceux qui possèdent leurs informations.

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La science des données est l'outil qui traite de cette richesse, et c'est la base de tous les domaines modernes, tels que : Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, Computer Vision et bien d'autres.

Dans cet article, nous avons discuté des applications de la science des données dans six domaines importants, mais les applications et les utilisations de la science des données sont illimitées et elles sont presque présentes dans tout ce qui nous entoure.

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