Много достижений в науке о данных

поисковые системы

Наука о данных играет гораздо более важную роль в нашей повседневной жизни. Фактически, это сознательно сделало нашу жизнь проще, чем в прошлом. Например, когда кто-то не знает определенного слова или темы, первое, что он делает, — обращается к поисковой системе. & # 39; Google & # 39; является наиболее используемой поисковой системой всех времен. Это стало обычным явлением и было бы невозможно без поддержки Data Science в данной области. Не только Google, но и другие поисковые системы, а именно — AOL, Ask, Yahoo и Bing, используют алгоритмы анализа данных для получения наилучших возможных результатов в течение нескольких миллисекунд. По оценкам, Google обрабатывает около 20 петабайт данных каждый день.

Обнаружение нечестных действий

И долги, и убытки происходят каждый год в крупных компаниях. Однако с внедрением науки о данных в финансовом секторе потери и долги в некоторой степени сократились. Со временем банковские компании начали изучать, как обмениваться данными, а также получать их на основе прошлых расходов, профилирования клиентов и т. Д., А также других переменных, необходимых для анализа вероятности дефолта и риска. Он также помог им внедрить банковские продукты в соответствии с покупательской способностью клиента (ов).

Открытие лекарств / медикаментов.

Процесс обнаружения наркотиков сложен и включает несколько дисциплин. Требуется много времени, даже до десятилетий, чтобы проверить, а затем найти конкретное лекарство от определенного заболевания / состояния. Однако с момента появления и использования данных анализа этот процесс был сокращен. Кроме того, были сокращены расходы и сэкономлено много времени, которое в противном случае было бы потрачено впустую.

Внедряя алгоритмы обучения и анализ данных, вы можете ввести перспективу для каждого шага, начиная с начала скрининга лекарственных соединений, чтобы предсказать вероятность успеха на основе биологических факторов.

Цель этих алгоритмов состоит в том, чтобы предсказать, какой эффект данное соединение вызовет в организме, используя продвинутые уровни математического моделирования и моделирования вместо длительных лабораторных экспериментов. Компьютерные модели и их моделирование создаются в виде биологической сети, благодаря которой будущие прогнозы легче выполнять и повышается точность результатов.

Обслуживание клиентов

Внедряя анализ данных, мы можем содействовать здоровому образу жизни пациентов, побуждая их принимать правильные решения. Кроме того, это позволяет врачам сосредоточиться на вопросах, которые являются более важными. Просто описав один из симптомов и задав вопросы, они могут получить ключевую информацию о своем здоровье. Используя приложение, вы можете напомнить вам принимать лекарства вовремя, которые также оказывают пациентам медицинскую поддержку.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *