10 aplicaciones de Data Science que no conocías

Se ha puesto muy de moda hablar de Data Science, Data Analysis, Big Data, Machine Learning en los últimos dos o tres años. Las aplicaciones de las nuevas disciplinas de análisis de datos empezaron a ocupar portadas de periódicos por su alcance asombroso. Lo más llamativo tal vez sean los programas de clasificación de imágenes, de reconocimiento de voz, los buscadores, spotify creando el Daily Mix prediciendo tus preferencias musicales o hasta Google Brain, un proyecto de investigación en inteligencia artificial que combina varios de los temas mencionados, desde el reconocimiento de voz e imágenes hasta la reconstrucción de fotos en baja calidad.

Sin embargo, la Data Science es mucho más palpable en aplicaciones que modificarán en el futuro la vida cotidiana de los humanos. Mencionemos algunos ejemplos:

1.- Mantenimiento de automóviles predictivo

Las empresas de automóviles exploran a profundidad el aprendizaje predictivo en sus coches.

Por ejemplo sobre cómo generar reacciones a las grabaciones de audio desde el motor para determinar si es necesario hacerle mantenimiento, o si las partes están a punto de necesitar un reemplazo.

 

2.- Prevención de riesgos en catástrofes naturales

Modelos de alta precisión de los riesgos de catástrofes relacionadas con el clima (por ejemplo, inundaciones, daños por vientos fuertes, huracanes, sequías, etc). Kat Risk developers high-precision tiene algunos demos gratuitas puedes echar un vistazo en su sitio web.

 

3.- Cuidado de la salud mental

Ginger.io utiliza datos de los dispositivos móviles de los usuarios para formar un punto de vista sobre cómo se sienten los usuarios. Esto es útil para los usuarios finales, así como para sus médicos. Según el sitio web de Ginger, su “motor de análisis de comportamiento, construido a partir de años de investigación en el  MIT Media lab, encripta y anonimiza datos de los pacientes antes de ejecutarlo a través de análisis estadístico para crear una perspectiva interesante”. Este software intenta detectar a tiempo síntomas de stress, ansiedad o depresión.

 

4.- Monitoreo de servidores

Numenta ha lanzado Grok, una aplicación gratuita que monitoriza servidores y le alerta sobre anomalías. “A través de análisis de patrones complejos, Grok identifica condiciones anormales o tendencias graduales – situaciones que las herramientas basadas en umbrales o simples estadísticas no pueden alcanzar fácilmente.”

 

5.- Reclamos por vuelos cancelados o demorados.

Según la legislación europea las compañías aéreas tienen que compensar a los pasajeros por los vuelos demorados o cancelados.

Sin embargo los reclamos no siempre son exitosos, y los clientes comienzan a utilizar data science para predecir la probabilidad de que sus reclamos tengan éxito, basados en la información de reclamos previos. Un ejemplo es Flightright, una de las empresas que ayudan a los clientes a recuperar el dinero sin preocuparse demasiado por el manejo de la burocracia del proceso de reclamo.

 

6.- Bail Bonds

Bail Bonds es una empresa que está utilizando Data Science para hacer evaluaciones sobre el riesgo asociado con los préstamos de dinero para el sector financiero, incluyendo desde el riesgo de no pago hasta la violación de los términos del contrato.

 

7.- Bienestar infantil

Case Commons es una organización sin fines de lucro que fabrica softwares para ayudar a los trabajadores sociales y administradores de programas de bienestar social. Según su sitio web, su software utiliza “algoritmos predictivos que pueden, por ejemplo, mostrar trayectoria proyectada de un niño. Esto significa que podemos enriquecer puntos de vista de la información para la gestión de casos actuales con lo que el  historial de la agencia nos hablaría de los resultados a largo plazo en áreas como la permanencia, la educación y la salud “.

 

8.- Inspectores de siniestros para accidentes automovilísticos

Una compañía de seguros de automóvil está utilizando Data Science para automatizar algunos de los trabajos que realizan los inspectores. En lugar de gastar un montón de tiempo de enviar ajustadores a armar una evaluación de un accidente, están utilizando los datos sobre el accidente para predecir los costos de reparación necesarias. Esto no va a sustituir por completo a los inspectores humanos, pero los hará mucho más eficientes.

 

9.- Cuidado de la vida silvestre

Quantitative Analytics  trabaja en conjunto con una serie de organismos, incluyendo la NOAA, para mejorar la gestión de la vida silvestre en el noroeste del Pacífico.

Por ejemplo, uno de sus proyectos implica modelar los efectos de la restauración del hábitat de la población del salmón, para que puedan tener esfuerzos directos de restauración del hábitat.

 

10 .- Recaudación de fondos por correo

Donor Bureau utiliza Data Science para mejorar la focalización de las campañas de correo directo. Ellos trabajan con organizaciones no lucrativas y partidos políticos para maximizar el retorno por cada carta enviada en campañas de correo. Sus científicos de datos de datos entrenan modelos dirigidos a un almacén de datos de más de un mil millones de transacciones y decenas de millones de donantes.

 

Autor entrada: T0wn3R

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