一、数据科学应用示例

以下是数据科学在不同行业解决挑战的示例：

1、能源

数据科学主要用于能源行业，以优化勘探、生产和运营，同时预测以下需求：

预测设备故障预测未来的石油量和价格优化分配减少排放分析地面成分描绘水库特征

2、金融和保险

在金融和保险行业，数据科学主要侧重于降低风险、检测欺诈和优化客户体验。使用数据科学的一些示例包括：

预测信用风险检测欺诈分析客户管理组合风险确定流失的可能性遵守 SOX、巴塞尔 II 等法规

3、医疗

医疗领域的数据科学主要用于提高护理质量、改善运营和降低成本。

预测疾病风险检测欺诈性索赔开出个性化药物剂量分析图像以检测癌症管理索赔提高患者安全确定谁的风险最大

4、制药

制药行业的数据科学主要用于确保安全性、产品质量和药物疗效，例如：

确定黄金批次分析临床试验追踪产品分析稳定性 & 保质期验证报告和分析是否符合法规性分析制造流程、数据

5、制造

在制造业中，数据科学有助于优化流程、提高质量和监控供应商。一些示例如：

提高收益减少废料、返工和 & 召回检测保修欺诈遵守法规预测 & 防止设备故障

二、数据科学过程的关键步骤

1、业务了解

了解要做出的业务决策确定做出决策所需的数据了解决策会使您的业务发生什么变化确定支持决策所需的架构组建跨职能部门的技术和项目管理团队

2、了解机器学习过程

数据采集和集成数据探索、准备和清理数据预处理、转换和特征生成模型开发和选择模型测试和调整模型部署

3、了解模型运营和治理流程

模型存储库、文档和版本控制模型评分、API 框架和容器策略模型执行环境模型部署、集成和结果模型监控、测试和刷新

三、数据科学需要的技能

1、商业技能

协作、团队合作、沟通、领域专业/业务知识

2、分析技巧

 数据准备、机器学习、统计、地理空间分析、数据可视化

3、计算机科学 /IT 技能

数据管道、模型部署、监控、管理、编程/编码

四、数据科学家面临的挑战

1、无法访问的数据

解决方法：

将来自多个不同来源的数据轻松合并到虚拟数据层以可视方式操纵、清理和转换数据，以便为分析做好准备使用内省和关系发现来理解和验证模型构建的数据关系

2、脏数据

解决方法：

人工智能助长了视觉争论，以自动建议转换、删除异常值和清理数据自动化数据健康状况检查以填写缺失值、删除不重要变量并准备数据以备分析大规模格式化和准备不同来源的数据

3、有限的人才 & 专业知识

解决方法：

使用自动化推荐和视觉见解以理解复杂性利用整个团队而不仅仅是少数数据科学家的创造力，并在端到端分析生命周期中进行协作创建可由公民数据科学家运行的可重复使用的参数化模板来扩展机器学习

4、结果未被使用

解决方法：

简化对操作系统的部署，以便在影响点将机器学习嵌入到业务流程中通过模型监控、再培训和治理来操作数据科学确保在端到端分析生命周期中成功移交：数据管道、模型构建、评分和应用开发

以上就是关于数据科学应用示例、数据科学过程的关键步骤、数据科学需要的技能和数据科学家面临的挑战的全部内容了，希望对你有所帮助。