4 Case Studies điển hình trong ngành Khoa học dữ liệu

Bạn đã bao giờ tự hỏi tại sao và từ khi nào khoa học dữ liệu được sử dụng trong tất cả các ngành công nghiệp? Hôm nay, hãy khám phá 4 case studies điển hình về Khoa học dữ liệu để hiểu thêm về các ứng dụng của chúng trong thực tiễn. Công việc của bạn là nghiên cứu từng trường hợp, sau đó bạn sẽ hiểu sâu hơn về cách ứng dụng khoa học dữ liệu vào các ngành công nghiệp.

Khoa học dữ liệu có rất nhiều ứng dụng. Nó được sử dụng trong một số lĩnh vực từ y tế, giáo dục đến giao thông vận tải và sản xuất. Các ngành công nghiệp khác thì sử dụng Khoa học dữ liệu để thúc đẩy sản xuất, đưa ra quyết định thông minh hơn và phát triển các sản phẩm sáng tạo phù hợp với nhu cầu của khách hàng. Hãy cùng kiểm tra xem các ngành này đang sử dụng Khoa học dữ liệu như thế nào nhé. 

1. Khoa học dữ liệu trong ngành công nghiệp dược phẩm:

Trong ngành công nghiệp dược phẩm, trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu đã cách mạng hóa được bệnh ung thư. Với các sản phẩm dược phẩm mới xuất hiện mỗi ngày, các bác sĩ điều trị khó có thể tự cập nhật hết về các phương pháp chữa trị. Hơn nữa, các phương pháp điều trị chẩn đoán chung chung rất khó để thâm nhập vào một thị trường cạnh tranh phức tạp. Tuy nhiên, với những tiến bộ trong phân tích và thông qua việc xử lý các mô hình thống kê đường ống song song, giờ đây các ngành công nghiệp dược phẩm có lợi thế cạnh tranh trên thị trường dễ dàng hơn.

Với sự xuất hiện đa dạng các mô hình thống kê như Markov Chains, giờ đây có thể dự đoán khả năng các bác sĩ kê đơn thuốc dựa trên sự tương tác của họ với đối với thương hiệu. Nó được sử dụng để nhận ra các mô hình tham gia kỹ thuật số của các bác sĩ và đơn thuốc của họ. Động lực chính của nghiên cứu trường hợp khoa học dữ liệu này là chia sẻ các vấn đề phải đối mặt và cách khoa học dữ liệu cung cấp giải pháp cho điều đó.

2. Mô hình dự đoán để duy trì nguồn cung cấp dầu khí

Các ngành công nghiệp dầu khí thô phải đối mặt với một vấn đề lớn về sự cố thiết bị thường xảy ra do sự vận hành không hiệu quả của các giếng dầu và hiệu suất của chúng ở cấp độ phụ. Với việc áp dụng một chiến lược thành công cho việc dự đoán thời hạn bảo trì, các nhà khai thác dầu khí có thể được cảnh báo về các giai đoạn quan trọng để cho máy nghỉ ngơi cũng như có thể được thông báo về thời gian bảo trì. Điều này sẽ dẫn đến một sự gia tăng trong sản xuất dầu và ngăn ngừa tổn thất thêm.

Các chuyên gia khoa học dữ liệu có thể áp dụng Chiến lược dự đoán bảo trì để sử dụng dữ liệu nhằm tối ưu hóa máy móc có giá trị cao để sản xuất và tinh chế các sản phẩm dầu. Với dữ liệu đo từ xa được trích xuất thông qua các cảm biến, một lượng dữ liệu có tiền sử ổn định có thể được sử dụng để đào tạo mô hình machine learning. Mô hình machine learning này sẽ dự đoán sự cố của các bộ phận máy và sẽ thông báo cho người vận hành bảo dưỡng kịp thời để tránh thất thoát dầu. 

3. Khoa học dữ liệu trong công nghệ sinh học

Gen của con người bao gồm bốn khối tạo dựng – A, T, C và G. Ngoại hình và đặc điểm của chúng ta được xác định thông qua ba tỷ hoán vị của bốn khối tạo dựng này. Có những khiếm khuyết mang tính di truyền, trong khi cũng có những khiếm khuyết được hình thành trong lối sống, và hậu quả của nó là có thể dẫn đến các bệnh mãn tính. Nếu xác định các khiếm khuyết ở giai đoạn đầu (sớm) thì có thể giúp các bác sĩ và các nhóm chẩn đoán thực hiện các biện pháp phòng ngừa.

Helix là một trong những công ty phân tích bộ gen và cung cấp cho khách hàng các chi tiết về bộ gen của họ. Ngoài ra, một số loại thuốc phù hợp với các dạng di truyền cụ thể đã trở nên ngày càng phổ biến do sự ra đời của các phương pháp tính toán mới. Do sự bùng nổ dữ liệu, chúng ta có thể hiểu các trình tự gen phức tạp và phân tích chúng trên quy mô lớn. Đồng thời, các nhà khoa học có thể sử dụng sức mạnh tính toán để xử lý các bộ dữ liệu lớn và hiểu được các mô hình trình tự của bộ gen để xác định các khiếm khuyết và cung cấp hiểu biết cho các bác sĩ và nhà nghiên cứu. Hơn nữa, với việc sử dụng các thiết bị đeo, các nhà khoa học có thể tận dụng mối tương quan giữa các đặc điểm di truyền và phát triển trong y học để phát triển một hệ thống mô hình dự đoán.

4. Dữ liệu khoa học dùng trong lĩnh vực giáo dục

Khoa học dữ liệu cũng đã thay đổi cách học sinh giao tiếp với giáo viên và đánh giá hiệu suất giảng họ. Giáo viên hướng dẫn có thể sử dụng khoa học dữ liệu để phân tích phản hồi nhận được từ các sinh viên và sử dụng nó để cải thiện chất lượng giảng dạy. Khoa học dữ liệu cũng có thể được sử dụng để tạo mô hình dự đoán tỷ lệ học sinh bỏ học dựa trên năng lực cá nhân và thông báo cho những người quản lý thực hiện các biện pháp phòng ngừa cần thiết.

Công cụ phân tích IBM đã tạo ra một dự án cho các trường học để đánh giá hiệu suất dựa trên năng lực của học sinh. Ví dụ, Đại học Florida sử dụng Phân tích Cognos của IBM để theo dõi hiệu suất của sinh viên và đưa ra các dự đoán cần thiết. Ngoài ra, các MOOCs và nền tảng giáo dục trực tuyến đang sử dụng khoa học dữ liệu để theo dõi các sinh viên, để tự động hóa việc đánh giá bài giảng và để cải thiện khóa học dựa trên phản hồi của sinh viên.

Đây là những trường hợp ứng dụng khoa học dữ liệu phổ biến nhất trong nền cồn nghiệp.. Có nhiều nghiên cứu tương tự đã chứng minh rằng khoa học dữ liệu đã tăng hiệu suất của các ngành công nghiệp và làm cho bộ máy làm việc được thông minh và hiệu quả hơn.

Viện ISB

>> Xem thêm 10 Kỹ năng cần thiết để trở thành Data Scientist <<