Presentaré algunos casos, sin embargo, hay una amplia gama de aplicaciones de Data Science. Preferiría citar algunos de mis trabajos como ejemplos.
Ciencias Sociales
¿ Alguna vez has oído hablar de American Community Survey? Es una de las bases de datos más grandes del planeta que existe de 320 millones de estadounidenses con cientos de atributos relacionados con ellos. Imagina lo que puedes inferir sobre la población con solo pasar por ese conjunto de datos. Una de las cosas que encontré trabajando en eso fue que en los condados específicos donde las personas solían caminar para ir al trabajo o ir en bicicleta al trabajo, el condado tenía la tasa más baja de Diabetes e Hipertensión.
Cuidado de la salud
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Es el área más profunda donde se está utilizando la ciencia de datos ahora. Hay muchos casos en los que podría utilizar la ciencia de datos, uno de los casos sería reducir los costos de procedimiento. Puede referirse al análisis de cáncer de mama. Resulta que trabajé en un conjunto de datos sobre las quejas de un hospital. Se infirió que las salas con la mayoría de las quejas sobre la limpieza tuvieron el retraso del alta del paciente en comparación con otras salas.
Microbiología
¿Alguna vez has pensado que una secuencia de proteínas o una secuencia de ADN se realizaría con un solo comando? Es ampliamente utilizado y varios algoritmos se incorporan para eso. No tenía experiencia con eso.
Financiar
Trabajé en el conjunto de datos del club Prosper Loan and Lenders por diversión. Resultó ser una increíble oportunidad de aprendizaje en el sector financiero para predecir los préstamos incobrables, la rotación de clientes y muchas otras cosas. Uno de los hallazgos clave fue que la devolución del préstamo no está necesariamente relacionada con la riqueza del solicitante, al contrario de lo que uno podría creer.
Un ejemplo de bonificación
Rotación de Recursos Humanos
Resulta que trabajé en los datos de rotación para predecir qué empleado abandonará la organización y cuándo. Fue muy interesante trabajar en ello. Al realizar EDA en los datos de facturación, era seguro decir qué tipos de empleados abandonan la organización y cuándo.