7 proyectos de Ciencia de Datos que todo profesional debería conocer
El campo de la Ciencia de Datos experimenta un crecimiento exponencial y una evolución constante. En la próxima década, nuevas formas de automatizar procesos de recopilación y extracción de información de los datos impulsarán la eficiencia a niveles inimaginables hasta ahora.
No hay mejor manera de comprender la naturaleza transformadora de la Ciencia de Datos que examinando ejemplos concretos de su aplicación diaria. Así que, tanto si consideras iniciar una carrera en esta disciplina como si ya eres un profesional buscando anticipar el futuro de este campo, ¡has llegado al lugar correcto! A continuación, exploraremos 7 casos prácticos del mundo de la Ciencia de Datos que revelan el inmenso potencial de esta disciplina, tanto para los negocios como para la investigación.
¿Por qué los casos de estudio en Ciencia de Datos son fundamentales?
Los casos prácticos son herramientas muy útiles para ilustrar un punto o concepto específico: pueden emplearse para demostrar cómo funciona un proyecto de una disciplina en la vida real, o como un ejemplo claro de lo que se debe evitar.
Los estudios de caso en Ciencia de Datos ayudan a estudiantes y científicos de datos principiantes a comprender cómo los profesionales han abordado desafíos previos. Brindan ideas valiosas para enfrentar tus propios retos y, en última instancia, aspirar a la innovación con tus soluciones.
Los 7 ejemplos que demuestran el poder de la Ciencia de Datos
A continuación, te presentamos 7 estudios de caso destacados que muestran cómo empresas y organizaciones han abordado desafíos comunes con soluciones de Ciencia de Datos verdaderamente innovadoras:
1. Geociencias: Entendiendo y protegiendo nuestro planeta
La Ciencia de Datos es una herramienta poderosa que nos ayuda a comprender mejor y predecir los fenómenos geocientíficos. Al recopilar y analizar datos, podemos tomar decisiones basadas en evidencia para responder ante desastres naturales, como huracanes o terremotos. También es clave para recolectar información sobre el clima de la Tierra, lo que nos permite determinar su ritmo de cambio y cómo podemos mitigar algunos de esos efectos.
💡 Método de alerta temprana de tsunamis de la Universidad de Stanford
Este sistema de alerta temprana puede proporcionar a las comunidades información valiosa para ayudar a los geocientíficos a prepararse y mitigar los impactos de un posible tsunami. No obstante, este método presenta desafíos: las mareas, las corrientes, la temperatura y los cambios de salinidad pueden alterar los datos generados por los sensores, lo que potencialmente genera falsos positivos.
Aquí es donde la Ciencia de Datos es crucial: los científicos de datos están mejorando la precisión del sistema de alerta mediante algoritmos de aprendizaje automático para detectar y alertar a las comunidades sobre posibles tsunamis de manera más confiable. Lograr esta precisión requiere el manejo avanzado de datos con Python y la capacidad de construir y evaluar modelos de machine learning supervisado y no supervisado, habilidades fundamentales para cualquier especialista en datos de vanguardia. Este sistema también tiene implicaciones significativas para la investigación sobre el cambio climático y la ayuda en caso de desastres.
Al utilizar la Ciencia de Datos para comprender mejor los efectos del cambio climático, los científicos pueden desarrollar estrategias para reducir el riesgo de desastres naturales y ayudar a las comunidades a prepararse y responder mejor ante ellos.
2. Cuidado de la salud: Diagnósticos más rápidos y precisos
La Ciencia de Datos y las tecnologías de aprendizaje automático están revolucionando la industria médica. Con estas herramientas, los médicos pueden detectar incluso los cambios más sutiles en los indicadores de salud del paciente y predecir posibles enfermedades antes de que se agraven, mejorando sustancialmente la prevención.
💡 LYNA de Google para la detección del cáncer de mama metastásico
La patología es esencial para el diagnóstico del cáncer, siendo el examen microscópico de los tumores el método de referencia. Esta evaluación es crucial para determinar el pronóstico y las decisiones de tratamiento. Un aspecto clave de este proceso es la detección del cáncer que ha metastatizado desde el sitio primario a los ganglios linfáticos cercanos.
Lamentablemente, estudios han demostrado que alrededor del 25% de las clasificaciones de estadificación de ganglios linfáticos metastásicos se revisan tras una segunda evaluación patológica. Además, la sensibilidad de detección de metástasis pequeñas en portaobjetos individuales puede ser tan baja como el 38% cuando se revisan con limitaciones de tiempo.
Gracias a la incorporación de la Ciencia de Datos, el Asistente de Nódulos Linfáticos (LYNA) de Google logró tasas de detección de cáncer significativamente más altas que las reportadas previamente. LYNA fue aplicado a muestras de patología y a un conjunto de datos independiente, con un éxito notable al distinguir correctamente las preparaciones con cáncer metastásico de las que no lo tenían en el 99% de los casos. Incluso pudo identificar áreas problemáticas dentro de cada preparación que eran demasiado pequeñas para ser detectadas por los patólogos.
Para desarrollar sistemas como este, es esencial dominar la limpieza, análisis y transformación de datos a gran escala, así como la construcción y evaluación de modelos de machine learning supervisado, pilares en la formación de un especialista en datos. Esto podría ser de gran ayuda para los patólogos, ya que LYNA podría resaltar estas áreas para una revisión más rápida y un diagnóstico final con mayor precisión.
3. Logística: Entregas más eficientes y ahorro de costos
La Ciencia de Datos se ha convertido en una herramienta poderosa para que las empresas de logística optimicen sus operaciones. Específicamente, permite determinar las rutas de entrega más eficientes, gestionar el consumo de combustible en los momentos más rentables del día y realizar predicciones más precisas sobre la oferta y la demanda. Todos estos factores contribuyen a que las empresas de logística ahorren tiempo y dinero significativamente.
💡 Herramientas de Planificación de Red (NPT) de UPS
Las Herramientas de Planificación de Red (NPT) son una aplicación desarrollada por UPS que facilita la navegación y el transporte eficiente de paquetes en todo el mundo, independientemente de las condiciones meteorológicas. NPT utiliza aprendizaje automático para procesar y analizar grandes cantidades de datos reales, lo que permite a UPS visualizar todas sus instalaciones, desviar paquetes en caso de tormentas o transportar un envío grande con rapidez.
UPS ha desarrollado NPT para visualizar integralmente las operaciones de la organización. Estas herramientas están diseñadas para ofrecer una visión general de las actividades en las instalaciones de UPS a nivel global, así como del volumen y la distribución de paquetes en su red de recogida y entrega. También permiten a UPS obtener información detallada sobre los envíos en tránsito, como su peso, volumen y plazos de entrega. Trabajar con sistemas como NPT demanda experticia en la manipulación de grandes volúmenes de datos y una sólida comprensión de la arquitectura de datos, incluyendo la implementación de pipelines de datos y el entrenamiento con PySpark para un procesamiento eficiente a escala.
Al utilizar NPT, UPS aprovecha varias funcionalidades, como dirigir los envíos a las instalaciones con mayor capacidad, mover el volumen a modos de transporte de menor costo, redirigir preventivamente los paquetes a rutas alternativas para evitar costos inesperados y demoras debido a tormentas u otros eventos, y crear pronósticos sobre el volumen y el peso de los paquetes basándose en un análisis detallado de datos históricos.
Como las mejores herramientas de Ciencia de Datos, NPT permite a los usuarios tomar mejores decisiones. Cuando un paquete se redirige, la aplicación notifica a un ingeniero en la nueva ubicación sobre el plan revisado. El ingeniero evalúa diversas opciones y toma medidas, actualizando su decisión en la aplicación, lo que permite que el algoritmo de NPT aprenda de la supervisión humana y optimice sus planes de enrutamiento.
4. Bancario: Lucha contra el fraude y decisiones financieras inteligentes
La Ciencia de Datos ha revolucionado la forma en que las empresas detectan actividades fraudulentas. Desempeña un papel crucial en la recopilación, el resumen y la predicción de bases de datos de clientes para identificar actividades fraudulentas con precisión.
💡 El uso de PNL e IA por parte de JP Morgan
JP Morgan y APG Asset Management han estudiado recientemente cómo la Ciencia de Datos puede mejorar el uso de la información por parte de gestores de cartera y analistas de investigación. Mediante datos del Banco Central Europeo, han logrado identificar múltiples casos de uso para esta tecnología en el desarrollo de nuevas interfaces de usuario. Los empleados de cada empresa colaboraron a través de un único repositorio de datos para observar el progreso mutuo y desarrollar un prototipo de aplicación de IA.
Este proyecto podría tener implicaciones generales para el sector bancario, no solo para JP Morgan. Por ejemplo, un panel de control con IA podría mostrar las tendencias más importantes del mercado para que el gestor las presente a su cliente, lo que se traduciría en una mayor satisfacción del cliente al poder comprender mejor sus inversiones.
💡Inteligencia de Contratos (COiN) de JP Morgan
JP Morgan también utiliza aprendizaje automático e Inteligencia Artificial para desarrollar un nuevo software llamado COIN (Inteligencia de Contratos). Esta herramienta revisó miles de contratos de crédito del banco, utilizando reconocimiento de imágenes para identificar patrones en estos acuerdos. Esta tecnología emplea aprendizaje no supervisado, lo que permite al algoritmo clasificar las cláusulas según uno de los aproximadamente 150 "atributos" diferentes de los contratos de crédito. Por ejemplo, el algoritmo puede detectar patrones específicos según la redacción de las cláusulas o su ubicación en el acuerdo. Proyectos como COIN exigen un profundo dominio del aprendizaje supervisado y no supervisado, junto con la capacidad de manipular grandes volúmenes de datos y trabajar con bases de datos relacionales para procesar información compleja como la de contratos.
La inversión de JPMorgan en Ciencia de Datos se basa en el ahorro de costos. El software puede revisar contratos en segundos, un proceso que antes requería más de 360.000 horas de trabajo para los abogados. El algoritmo no solo ahorra tiempo y dinero, sino que también mejora la precisión del proceso. En comparación con los abogados humanos, la precisión de COIN es significativamente mayor. Por lo tanto, la inversión del banco no se centra únicamente en reducir costos, sino también en aumentar la calidad.
5. Comercio electrónico: Experiencias de compra que te conocen
La Ciencia de Datos en el comercio electrónico está revolucionando la forma en que las empresas operan, al permitirles recopilar y analizar información valiosa. También se utilizan tecnologías innovadoras para aumentar las ganancias con listas de recomendaciones personalizadas, precios dinámicos y la capacidad de predecir el comportamiento de compra de los clientes. Esto proporciona a las empresas de comercio electrónico una ventaja competitiva, ayudándolas a mantenerse a la vanguardia en un mercado cada vez más competitivo.
Las recomendaciones personalizadas son una parte importante de la experiencia moderna de comercio electrónico. Un estudio realizado por Epsilon muestra que el 80% de los consumidores son más propensos a comprar de una marca que ofrece experiencias personalizadas. Estas recomendaciones pueden utilizarse para mostrar productos que han interesado a los clientes o para sugerir productos similares a los que han visto anteriormente.
💡 Motor de recomendaciones de Amazon
El motor de recomendaciones de Amazon es uno de los ejemplos más conocidos de este tipo de tecnología. Utiliza el aprendizaje automático para conectar a los usuarios con artículos similares a aquellos con los que han interactuado previamente. Para ello, analiza qué tipos de artículos compra, navega, ve o escucha un usuario. A continuación, conecta a otros usuarios con interacciones similares con artículos similares y los recomienda según sus preferencias. Diseñar estos sistemas requiere un conocimiento profundo en la creación de sistemas de recomendación y una sólida base en análisis exploratorio de datos y visualizaciones con Python para entender el comportamiento del cliente.
Dado que las "recomendaciones" se basan en las interacciones e intereses previos del usuario, es muy probable que aumenten los beneficios de Amazon, ya que las personas encontrarán el producto recomendado interesante y estarán más dispuestas a comprarlo. De hecho, McKinsey señaló que el 35% de los artículos comprados en Amazon y el 75% de lo que se ve en Netflix provienen de motores de recomendación de productos. Esto es solo una pequeña muestra del poder de la Ciencia de Datos en el comercio electrónico.
6. Agricultura: Optimizando cosechas y reduciendo pérdidas
La agricultura siempre ha sido un negocio impredecible. Sin embargo, la Ciencia de Datos está transformando la forma en que los agricultores gestionan sus negocios, brindándoles acceso a información que antes no tenían. Les ayuda a optimizar sus operaciones y a generar más ingresos, permitiéndoles reducir el desperdicio y aumentar la productividad.
Los agricultores ahora pueden utilizar la tecnología para tomar mejores decisiones sobre qué cultivos deben cultivar en determinadas zonas, qué animales les resulta más rentable criar y cuánta agua necesitan ciertas plantas en momentos específicos del año.
💡Plataforma de decisión Watson para la agricultura de IBM
IBM trabaja para mejorar la productividad agrícola mediante Inteligencia Artificial y aprendizaje automático: desarrolla un sistema de IA llamado Watson Decision Platform for Agriculture. Este sistema proporcionará a los agricultores datos sobre sus cultivos y las condiciones del suelo para que puedan tomar decisiones más informadas sobre su cultivo.
Este modelo de aprendizaje automático se puede aplicar a cualquier ubicación, independientemente de las condiciones climáticas o las condiciones de crecimiento, y se puede utilizar para determinar los rendimientos de las temporadas de crecimiento anteriores, lo que es fundamental para validar los reclamos y riesgos de los seguros agrícolas, optimizar la logística de la cadena de suministro e incluso predecir los precios de los productos básicos. ç
Abordar desafíos como este en agricultura demanda el manejo de grandes volúmenes de datos y la implementación de pipelines de datos. La clave está en la capacidad de construir modelos predictivos robustos que permitan anticipar rendimientos y riesgos de plagas.
Además, la API utiliza los detalles del pronóstico meteorológico para predecir el riesgo de plagas y brotes de enfermedades del maíz, así como la probabilidad de transporte de esporas. Los agricultores pueden usar esta información para reducir el uso de pesticidas y tomar medidas preventivas o curativas para evitar pérdidas inesperadas de rendimiento.
7. Transporte: Rutas inteligentes y precios justos
La Ciencia de Datos se puede utilizar para mejorar las operaciones de transporte de varias maneras:
- Optimización de la ruta de entrega: reduce los costos de flete al evaluar varias rutas de entrega y determinar la más rentable.
- Coincidencia dinámica de precios: para adaptar la oferta a la demanda y maximizar las ganancias.
- Optimización del almacén: para maximizar la eficiencia de las operaciones del almacén.
- Previsión de la demanda: para anticipar las necesidades de los clientes y prepararse con antelación.
💡Gairos de Uber para precios dinámicos
Uber, quizás la empresa más innovadora del sector del transporte, ha aprovechado esta situación con el desarrollo de Gairos, una plataforma de procesamiento, almacenamiento y lenguaje de consulta de datos en tiempo real. Esta plataforma facilita la exploración de datos optimizada y eficiente a escala, lo que permite a los equipos obtener información valiosa sobre Uber Marketplace.
Gracias a Gairos, Uber puede obtener información crucial para sus operaciones. Por ejemplo, la tarificación dinámica aprovecha los datos de oferta y demanda para calcular los multiplicadores de sobretensión en ubicaciones y horarios específicos. Proyectos como Gairos se construyen sobre una base sólida de limpieza, análisis y transformación de datos con Pandas, NumPy y SQL. Además, la habilidad de llevar modelos a producción mediante el despliegue con APIs y entender los principios de MLOps es crucial para generar impacto real.
El movimiento de conductores utiliza datos de oferta y demanda en tiempo real para sugerir rutas de sobretensión y respetuosas con el medio ambiente.
Tu futuro en la Ciencia de Datos te espera
Como puedes ver, la Ciencia de Datos es un campo que se encuentra en el corazón de la innovación en muchísimas industrias: desde predecir tsunamis hasta optimizar la logística o revolucionar el diagnóstico médico, el potencial es ilimitado.
Y la buena noticia es que para ser parte de esta transformación, ¡no necesitas conocimientos técnicos previos para comenzar en Henry!
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