La ciencia de datos se dedica a analizar grandes cantidades de información para descubrir patrones y ayudar a tomar mejores decisiones.
Ejemplos:
La ciencia de datos se tiene que ver con muchas áreas:
Guardar información en la nube de forma segura (ej. evitar fraudes en bancos).
Usar algoritmos para anticipar tendencias.
Mostrar datos en gráficos fáciles de entender (ej. un hospital gestiona mejor urgencias).
Recomendaciones en plataformas de música, series o compras online.
También hay otras conexiones menos evidentes:
Medir esfuerzo y prevenir lesiones con datos de rendimiento.
Algoritmos que crean playlists personalizadas o incluso componen canciones, decidir qué películas producir analizando qué ve la gente.
Diseñar partidas más interesantes estudiando cómo juega cada persona.
Predecir incendios o estudiar el cambio climático.
Analizar tendencias en redes para saber qué estilos triunfarán la próxima temporada.
Quienes dominan la ciencia de datos tienen salidas en casi cualquier sector:
Crean sistemas de IA y análisis de datos
Analizan historiales médicos para personalizar tratamientos
Optimizan fábricas y detectan fallos en máquinas antes de que se rompan
Calculan riesgos y detectan fraudes
Mejoran servicios como transporte o sanidad
Estudian el progreso del alumnado para mejorar métodos de enseñanza
Aplican datos para estudiar virus, el clima o nuevas tecnologías