As diferentes aplicações da ciência de dados

As diferentes aplicações da ciência de dados

As aplicações de Data Science têm a função de avaliar um volume massivo e complexo de informações, além de buscar insights para auxiliar na resolução de diversos problemas. 

Este campo está cada vez mais presente em diferentes segmentos da indústria, ao mesmo tempo em que serve de combustível para inúmeros modelos de negócios, revolucionando a forma como percebemos os dados.

É uma tendência mundial que vem conquistando espaços em setores como saúde, finanças, comércio eletrônico, manufatura… cada qual materializando as aplicações de Data Science mais adequadas para cada mercado e modelo de negócio.

De acordo com o relatório Deloitte Access Economics , aproximadamente 76% das corporações planejam aumentar o investimento em suas capacidades de análise de dados nos próximos 2 anos; e isso reforça a ideia de que praticamente todos os setores podem se beneficiar do Data Science and Analysis.

Abaixo, explico alguns dos setores que estão se beneficiando das diferentes aplicações da Ciência de Dados.

Aplicação em Detecção de Fraudes e Riscos

A detecção de fraudes por meio de Machine Learning é possível porque seus algoritmos têm a capacidade de detectar e reconhecer padrões em dados históricos, de forma que possam antecipar transações futuras. 

Esses algoritmos são capazes de encontrar traços sofisticados de fraude que um ser humano simplesmente não seria capaz de identificar.

Um exemplo desse mecanismo é a ação de fazer uma compra online. Muitas vezes, ao comprar algo pela Internet, a aprovação da transação depende de um algoritmo que leva em consideração diversos fatores, como histórico e valor médio das compras; dados informados; categorias de despesas passadas; dispositivo utilizado; localização, entre outros fatores que um humano poderia avaliar individualmente, mas dificilmente conseguiria chegar a uma conclusão segura em milésimos de segundo. 

Além disso, ainda existem alguns casos em que os modelos podem se basear em outros fatores mais específicos durante a análise, como o padrão de uso do mouse e digitação do computador.

Aplicação da Ciência de Dados no Planejamento de Rotas Aéreas

Corporações como a Southwest Airlines e a Alaska Airlines começam a recorrer ao Data Science no processamento de seus voos com o objetivo de trazer uma nova mudança em seu sistema de trabalho.

As primeiras companhias aéreas sofreram um grande golpe com o aumento dos preços dos combustíveis, pois ficou difícil para elas manter a taxa de ocupação e os lucros operacionais.

Com os aplicativos de ciência de dados, as companhias aéreas podem pensar em melhorias estratégicas, como antecipar atrasos de voos, decidir qual aeronave comprar, planejar rotas e decidir escalas e estratégias de marketing, como um programa de fidelidade do cliente.

Aplicação da ciência de dados na medicina

Quando falamos da área da medicina, as aplicações de Data Science geralmente não buscam substituir o profissional de saúde, mas sim melhorar significativamente seu diagnóstico ao oferecer um “segundo especialista”, pois esse conhecimento oferece maior agilidade, segurança e precisão na realização de diagnósticos.

Uma aplicação que podemos citar é o diagnóstico de imagens médicas, em que a IA (Inteligência Artificial) pode auxiliar na detecção de casos raros e particulares que por vezes não são facilmente visíveis a olho nu.

Uma das subsidiárias do Google conseguiu desenvolver uma IA que, com precisão superior a 70%, pode detectar riscos de doenças cardiovasculares, entre outras doenças, com base no uso de dados obtidos da retina.

Além desse exemplo, outra subsidiária do Google conseguiu detectar o câncer em radiografias de mama com uma precisão equivalente a dois ou mais especialistas, analisando o mesmo caso, é maior do que a de um especialista trabalhando sozinho.

O poder de processamento de dados em larga escala também se aplica à genética com genômica e medicina de precisão. Assim, os dados de DNA são usados para tratamentos de saúde especializados e insights de medicina preventiva .

Outra aplicação é no reposicionamento de medicamentos. Métodos de Machine Learning são aplicados para processar dados sobre diferentes tratamentos, resultados, doenças e fatores do perfil do paciente, além de informações sobre medicamentos como seus princípios ativos, estruturas químicas e mecanismos de ação, com o objetivo de detectar novas possibilidades terapêuticas já no mercado.

Aplicação de Data Science em videogames

Hoje existem 2,5 bilhões de jogadores em todo o mundo, e a indústria de jogos eletrônicos está se tornando o coração do entretenimento. Aqui, as aplicações de Data Science são focadas na construção de modelos, análise de pontos de otimização, realização de previsões ou identificação de padrões para aprimorar modelos de jogo.

Não se limitando apenas aos processos de produção, os cientistas de dados também podem trabalhar na monetização de videogames, onde precisam identificar os jogadores mais valiosos e analisar o comportamento geral do consumidor com o objetivo de aumentar a lucratividade da corporação, já que, ao final, o quanto mais jogadores gastam, mais lucro eles geram para os produtores.

Outra área na qual os cientistas de dados podem aplicar suas habilidades é a detecção de fraudes. Os níveis de segurança na indústria de jogos devem ser os mais altos, portanto, os algoritmos de aprendizado de máquina permitem uma identificação mais rápida de atividades de conta suspeitas.

O Aprendizado por Reforço está sendo aplicado cada vez mais no desenvolvimento de jogos em tempo real. A aplicação de técnicas de inteligência artificial em jogos vem ganhando espaço gradativamente, principalmente por apresentar características interessantes, como a presença de ambientes complexos, muitas vezes com enorme dinamismo e múltiplos agentes.

Essa técnica é uma abordagem computacional para entender e automatizar o aprendizado direcionado à decisão. Difere de outros exemplos, pois sua mecânica é baseada principalmente no treinamento de um agente a partir da interação direta com seu ambiente, sem exigir supervisão ou modelos completos desse ambiente.

Também pode-se afirmar que o Reinforcement Learning é um dos métodos mais avançados em Inteligência Artificial, além de ser o primeiro campo a abordar seriamente os problemas computacionais que surgem ao aprender com a interação de um ambiente para atingir objetivos de longo prazo.

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