산업기술
산업 제조
데이터 과학은 과학 기술과 계산 알고리즘을 사용하여 정형 및 비정형 데이터에서 귀중한 통찰력과 지식을 수집하는 다학문 분야입니다.
여기에는 수학, 통계, 통계 모델링, 컴퓨터 과학, 데이터베이스 기술, 프로그래밍, 예측 분석, 신호 처리, 인공 지능, 기계 학습, 신경망, 신호 처리 및 더 많은 고급 프로세스가 포함됩니다.
데이터 과학은 21세기에 가장 빠르게 부상하는 분야 중 하나가 되었습니다. 응용 분야는 매우 광범위하고 포괄적입니다.
오늘날 1000개 이상의 조직과 민간 시설이 개별적으로 또는 협력하여 사회에서 가장 어려운 문제를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 그들의 연구의 이점은 헤아릴 수 없습니다.
더 깊이 파고들어 데이터 과학의 가장 일반적인 응용 분야에 대해 알아보겠습니다.
다양한 노선의 승객 수요를 평가하고 좌석당 수익을 높입니다.
EasyJet 및 Southwest Airlines와 같은 회사는 운영상의 문제를 성공적인 데이터 과학 사용 사례로 전환했습니다.
데이터 과학을 항공 산업에 통합함으로써 얻을 수 있는 궁극적인 이점으로는 현재 및 미래 시장 요구에 대한 정확한 대응, 개선된 노선 계획, 더 나은 수익 관리, 고객 충성도 프로그램과 같은 수익성 있는 마케팅 전략 구현 등이 있습니다.
데이터 과학을 통해 항공 회사는 가격 전략을 개선하고 재고를 관리할 수 있습니다. 많은 사람들이 좌석당 수익을 20% 이상 성공적으로 증가시켰습니다. 일부 항공사는 최적의 경로와 비행 시간을 결정하기 위해 매년 웹사이트에서 수십억 건의 검색을 분석하기도 합니다.
비즈니스가 보다 고객 중심적일 수 있음
'감정 분석'이라는 용어는 익숙할 것입니다. 메시지를 분석하고 기본 감정이 부정적인지, 긍정적인지, 중립적인지 판단하는 방법입니다. 의도 분석은 메시지 이면에 있는 사용자의 의도를 분석하고 불만, 제안, 쿼리, 의견 또는 뉴스와 관련이 있는지 여부를 결정하여 프로세스를 강화합니다.
의도 분석 시스템은 낮은 수준의 토큰화 및 구문 분석에서 높은 수준의 감정 분석에 이르는 다양한 분석 기능과 머신 러닝을 결합합니다.
스마트폰에 대한 다양한 의도를 보여주는 소셜 게시물의 예를 살펴보세요.
<울>데이터 과학은 의도의 패턴을 식별할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 특히 영업 및 고객 지원과 같은 영역에서 보다 고객 중심적일 수 있습니다. 피드백을 받는 것부터 수많은 쿼리를 처리하고 개인화된 서비스를 제공하는 것에 이르기까지 의도 분석은 핵심 도구가 될 수 있습니다. 또한 유효하지 않은 이메일, 메시지 및 전화 통화와 같은 스팸을 감지하는 데 사용할 수도 있습니다.
거래의 불일치 발견
신용 카드 거래, 소득세 환급 청구, 보험 청구 등과 관련된 사기는 기업과 정부의 주요 관심사입니다. 모든 산업에서 모든 종류의 사기에 작동하는 특정 소프트웨어나 알고리즘은 없습니다. 문제의 특성은 모든 상황에서 다릅니다.
따라서 모든 데이터 과학 도구는 각 산업 영역 내에서 불일치를 감지하도록 다르게 설계됩니다. 이러한 도구 중 일부는 사기 탐지를 감독된 분류 문제로 취급하고 일부는 클러스터 분석, 시계열 분석, 중단점 분석, 트랜잭션의 실시간 모니터링 등과 같이 문제를 해결하는 고유한 방법을 가지고 있습니다.
다양한 사기 유형을 감지하는 다양한 방법:
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거리 및 이동 비용 최소화
데이터 과학 및 응용 엔지니어링의 힘을 사용하여 두 위치 간의 이동 시간을 정확하게 예측할 수 있습니다.
배달 회사에 1,000개의 판매 경로, 50개의 매장, 50,000명의 강력한 고객 기반이 있다고 가정해 보겠습니다. 목표는 더 적은 거리를 커버하면서 모든 고객에게 가능한 한 빨리 패키지를 배달하는 것입니다. NP-hard 문제입니다.
회사는 3차원 접근 방식과 정교한 경로 매핑 알고리즘을 사용하여 매우 정확하게 문제를 해결할 수 있습니다. 이러한 데이터 과학 알고리즘은 근접한 위치를 매핑하고 서로 더 가까운 배달 지점에 대한 하위 집합을 만듭니다.
대부분의 회사 분기 제한 또는 동적 프로그래밍 및 유전 알고리즘을 사용하여 최첨단 솔루션을 얻습니다. 화물 지연 없이 배송 차량의 수를 줄여 상당한 운영 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다.
스페인의 범죄 지도 및 범죄 분석
범죄 사건을 더 빠르게 해결하고 특정 위치에서 미래 범죄 활동을 예측합니다.
범죄 분석은 더 빠른 속도로 범죄를 해결하고 과거 사건을 기반으로 미래에 발생할 수 있는 범죄를 예측하기 위해 다양한 데이터를 조사하기 위해 통계 도구와 기술을 사용하는 분석의 한 분야로 볼 수 있습니다.
여기에는 내부 경찰 작전, 범죄 피해자, 장애 및 삶의 질 문제 분석이 포함됩니다. 데이터 과학으로 추출한 통찰력은 순찰 활동, 범죄 예방, 범죄 수사 및 기소, 경찰 활동 평가에 사용할 수 있습니다.
최신 도구는 범죄 네트워크를 시각화하고 Google 지도 및 다양한 R 패키지를 사용하는 다양한 기계 학습 기술로 범죄 네트워크를 조사하기 위한 프레임워크를 제공합니다.
적합한 잠재고객에게 광고를 표시하여 고객 확보 비용 절감
좋은 광고는 항상 회사 성공의 주요 원인 중 하나였습니다. 그러나 눈에 띄는 문구로 제품을 홍보하는 것만이 아닙니다. 또한 적시에 적절한 맥락에서 적절한 사람들에게 메시지를 전달하는 것입니다.
데이터 과학은 수천 개의 신호를 실시간으로 분석하고 적시에 적절한 청중에게 광고를 전달해야 하는 광고주와 마케터에게 매우 중요합니다. 머신 러닝은 사용자의 과거 행동(사이트 방문, 검색, 구매)을 분석하는 데도 필수적입니다.
데이터가 많을수록 더 나은 타겟팅 결과를 얻을 수 있습니다. 다음은 타겟 광고의 활용 사례입니다.
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패턴 인식 및 여러 이미지 세트 구별
최신 데이터 과학 소프트웨어는 사람의 얼굴을 정확하게 인식하고 데이터베이스에 있는 모든 사진과 일치시킬 수 있습니다. 표정이나 질감 등 특별한 패턴을 인식할 수 있을 만큼 똑똑합니다. 일부 프로그램은 복잡한 다이어그램에서 데이터를 수집하거나 손으로 쓴 텍스트를 인식하도록 설계되었습니다.
얼굴 인식 외에도 데이터 과학 도구는 기계 학습 방법을 활용하여 카메라 프레임에 캡처된 개체를 감지할 수 있습니다. 모양, 색상을 감지하고 모든 물체의 치수를 실시간으로 측정하여 사용자에게 이미지 콘텐츠에 대한 자세한 통찰력을 제공합니다.
이미지 인식과 물체 감지는 모두 스마트 사진 라이브러리 및 대상 광고에서 시각 장애인 및 향상된 연구 기능을 위한 접근성에 이르기까지 다양한 분야에서 사용됩니다. Microsoft 및 Google과 같은 거대 기술 기업은 이미지 인식 연구 및 관련 애플리케이션에 막대한 투자를 하고 있습니다.
플레이어의 경험, 참여 전략 및 수익 개선
게임을 성공으로 이끄는 두 가지 주요 요소는 스토리와 그래픽입니다. 플레이어의 참여와 플레이에 대한 관심을 유지합니다.
게임에서 수집된 데이터는 다양한 방식으로 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 많은 회사에서 게임 분석을 사용하여 플레이어가 원하는 것이 무엇인지, 각 단계에서 얼마나 많은 시간을 보냈는지, 어떤 부분을 가장 즐겼는지에 대한 구체적인 지식을 얻습니다.
데이터 과학은 모델을 생성하고, 기계 학습 알고리즘을 강화하고, 게임 경험을 개선하기 위해 최적화 포인트와 추세를 식별하는 데 활용됩니다. 이를 통해 개발자는 이전에 얻은 데이터를 사용하여 새로운 게임 개념, 스토리라인을 제시하고 대화형 시나리오를 구축할 수 있습니다.
이미지 제공:intellipaat
예방 유지보수 및 오류 예측 용이
데이터 과학이 제조에 사용되는 방식은 특정한 면에서 고유합니다. 이는 제조 단위 유형이 다양하고 각각 요구 사항이 다르기 때문입니다.
데이터 과학은 주로 제조 프로세스에서 가치 있는 정보를 추출하는 데 사용됩니다. 이 정보는 기업이 이익을 극대화하고 위험을 최소화하며 생산성을 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다.
예를 들어 Raytheon Technologies Corporation은 제조 현장 데이터를 수집하고 평가하는 제조 실행 시스템이라는 소프트웨어 솔루션을 사용합니다. 회사는 데이터를 분석하여 모듈 중 하나의 나사를 13번 돌려야 한다는 것을 발견했습니다. 10회, 12회만 돌린 경우 시스템이 오류를 깜박이며 설치를 중단합니다.
적절하게 분석하면 정보를 다음과 같이 사용할 수 있습니다.
<울>GM 및 Ford와 같은 회사는 센서 및 프로세서에서 재료 품질 및 성능에 이르기까지 모든 내부 및 외부 소스를 포함하여 방대한 양의 데이터를 평가하여 생산 시간을 개선하고 에너지 비용을 최소화하며 수익을 극대화합니다.
인간의 건강과 질병을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.
지난 10년 동안 생물의학 연구 프로젝트와 대규모 협업이 빠르게 성장했습니다. 그 결과 매년 방대한 양의 게놈 데이터(2,000~40,000페타바이트)가 생성되고 있습니다.
데이터 과학을 통해 생물정보학자와 유전학자는 이처럼 거대하고 복잡한 데이터 세트에서 실용적인 통찰력을 추출하여 DNA의 차이가 인간의 건강과 질병에 미치는 영향을 이해할 수 있습니다.
그들은 정렬기와 같은 데이터 과학 도구를 사용하여 DNA 서열의 개별 구성 요소의 위치를 분석합니다. 소프트웨어 프로그램은 특정 인간 게놈 시퀀스가 다른 인간 게놈 시퀀스와 다른 위치를 식별합니다.
이러한 게놈 차이는 다를 수 있습니다. 그것은 단일 DNA 문자만큼 작거나 염색체 이상만큼 클 수 있습니다. 이러한 차이를 분석함으로써 연구자들은 일반적인 질병, 암, 희귀질환의 정확한 원인을 파악할 수 있습니다.
읽기:15가지 최고의 테스트 데이터 생성 도구
학생의 성과 및 교수법 개선
데이터 과학은 교육 부문을 혁신할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 교사가 각 학생의 참여를 유도하는 효과적이고 맞춤화된 학습 경로를 제공하는 것을 목표로 하는 적응형 학습 기술을 사용하는 데 도움이 될 수 있습니다.
의사 결정 트리, 로지스틱 회귀 및 랜덤 포레스트와 같은 여러 머신 러닝 알고리즘이 이미 이러한 목적으로 사용되고 있습니다.
또한 데이터 과학을 통해 관리자는 교사의 활동과 교수법을 분석할 수 있습니다. 학부의 강점과 약점을 보여주는 귀중한 정보를 제공합니다. 이를 통해 교사는 그에 따라 개선하고 가장 효과적인 교육 방법론을 식별할 수 있습니다.
네바다 대학교(University of Nevada)는 학생 데이터를 분석하고 학생의 성과를 예측하기 위해 데이터 과학 방법을 채택했습니다. 또 다른 예는 맞춤형 학생 경험을 제공하기 위해 다양한 기술을 사용하여 패턴과 추세를 식별하는 플로리다 대학교입니다.
읽기:4가지 데이터 유형 [예시 포함]
데이터 과학은 전체 R&D 프로세스의 효율성을 높입니다.
고급 분석과 컴퓨팅 성능의 결합은 데이터 과학을 제약 연구의 핵심 핵심 분야로 만들고 있습니다.
인공 지능과 기계 학습 기술을 신약 개발에 통합함으로써 전체 R&D 프로세스의 시간이 크게 단축되고 효율성이 높아졌습니다.
DeepPurpose 툴킷과 같은 고급 도구는 약물 발견의 기본 작업인 DTI(Drug-Target Interaction) 예측을 위한 50개 이상의 모델을 잠금 해제하는 데 사용되었습니다. DeepPurpose는 또한 가상 스크리닝 및 약물 용도 변경을 위한 간단한 인터페이스를 용이하게 합니다.
Cognizant에서 개발한 데이터 과학 솔루션은 여러 제약 회사가 암 약물에 대한 상호 참조 연구 임상 시험을 위한 힘든 프로세스를 개선하는 데 도움이 되었습니다.
읽기:사용하기 좋은 13가지 최고의 데이터 과학 도구
데이터 분석은 맥락에서 과거 기록을 보는 데 초점을 맞추는 반면, 데이터 과학은 다음에 올 것을 예측하거나 분석할 수 있는 예측 모델을 만드는 데 중점을 둡니다.
예를 들어, 데이터 분석가는 "지난 가을에 가장 많은 수익을 올린 제품은 무엇입니까?"와 같은 질문에 답하기 위해 빅 데이터를 종합할 수 있습니다. 반면 데이터 과학자는 기계 학습 방법을 사용하여 피드백과 고객의 행동을 분석하고 올해 더 나은 성능을 보일 제품과 서비스를 예측할 수 있습니다.
읽기:13가지 최고의 보고 도구 및 소프트웨어 [무료 및 유료]
미국 노동 통계국에 따르면 데이터 과학자의 평균 연봉은 111,000달러입니다. 숙련된 데이터 과학자(관리자급 전문가)의 연봉은 최대 $250,000입니다.
캘리포니아, 텍사스, 뉴욕, 일리노이, 워싱턴은 데이터 과학자 및 수학 과학 직종에서 고용 수준이 가장 높은 주입니다.
데이터 과학 플랫폼의 채택이 크게 증가하고 있습니다. 오픈 소스 프로그램에 대한 유연성과 컴퓨터 리소스의 확장성을 제공합니다. 또한 수많은 데이터 아키텍처와 쉽게 조정할 수 있습니다.
Grand View Research 보고서에 따르면 전 세계 데이터 과학 플랫폼 시장 규모는 2027년까지 260억 달러에 도달하여 26.9%의 CAGR로 성장할 것입니다. 인공 지능과 신경망의 발전은 이러한 놀라운 성장의 핵심 요소가 될 것입니다.
산업기술
구리에 대해 생각할 때 종종 새 동전 모양과 관련된 매우 반짝이는 금속을 상상할 것입니다. 이 금속은 매력적이고 항균성이 있으며 부식에 강하고 우수한 전도체입니다. 이러한 특성으로 인해 구리는 많은 응용 분야에 널리 사용되는 금속입니다. 다음은 구리에 대한 가장 일반적인 5가지 용도입니다. 첫 번째:주방 용품 찻주전자, 프라이팬 및 식기와 같은 주방 장비는 종종 구리로 구성됩니다. 사람들은 매력적인 외관과 항균성을 위해 구리 주방용품을 선호합니다. 그러나 회사는 일반적으로 녹청을 피하기 위해 주방 장비에 구리 합금을 사용하는 것을
가장 시급한 질문에 대한 답변:2021년 검토 중 반도체 팹에서 해양 석유 및 가스 플랫폼, 연구소에 이르기까지 당사 고객은 다양한 고위험 환경에서 비즈니스를 수행합니다. 그러나 때때로 이러한 다양한 산업은 공통의 과제에 직면합니다. 이러한 공통 과제는 2021년 가장 많이 읽은 블로그 게시물에 반영되어 있습니다. 부식 제어, 피팅 선택, 분석 기기 과제 등에 대해 자세히 알아보기 위해 당사 전문가에게 문의하셨습니다. 다음은 올해 가장 시급한 질문에 대한 답변입니다. “부식이 작동 중단을 유발하는 것을 어떻게 막을 수 있습