Giovanna Caneva
Creative Copywriter Sr. en Coderhouse
Inteligencia Artificial y Data
¿Cuáles son las tendencias actuales en Data Science?
Publicado el
12 de septiembre de 2025
La ciencia de datos está en constante evolución. Cada año surgen nuevas herramientas, prácticas y enfoques que transforman la forma en que las empresas trabajan con información. En 2025, el Data Science se consolida como una de las áreas más demandadas y dinámicas del mercado laboral. En este artículo vas a conocer las tendencias actuales en Data Science, con ejemplos claros y cómo podés prepararte para aprovecharlas.
1. Automatización del Data Science (AutoML)
El AutoML (Automated Machine Learning) permite que algoritmos seleccionen automáticamente el mejor modelo para un problema. Esto reduce la barrera de entrada y acelera procesos.
Ejemplo: una startup que necesita predecir ventas mensuales puede usar plataformas de AutoML para entrenar modelos en horas, sin un equipo de expertos.
2. IA generativa aplicada al análisis de datos
Los modelos generativos como GPT no solo crean texto o imágenes: también ayudan a limpiar datasets, generar consultas SQL y explicar visualizaciones.
Ejemplo: un analista que pide a un modelo generativo que le resuma tendencias en un archivo de ventas y reciba un análisis en lenguaje natural.
3. MLOps y DataOps
La integración de prácticas de ingeniería en ciencia de datos es cada vez más importante. MLOps se centra en el ciclo de vida de modelos de machine learning, mientras que DataOps busca mejorar la calidad y agilidad en el manejo de datos.
Ejemplo: un banco que necesita detectar fraudes en tiempo real implementa MLOps para garantizar que sus modelos estén siempre actualizados y monitoreados.
4. Cloud Computing como estándar
El almacenamiento y procesamiento en la nube (AWS, Google Cloud, Azure) se volvió la norma. Ofrece escalabilidad y acceso a recursos que antes eran impensados para equipos pequeños.
Ejemplo: una empresa de retail que entrena modelos de predicción de demanda usando GPU en la nube, evitando comprar infraestructura costosa.
5. Democratización del Data Science
Cada vez más pymes y startups incorporan Data Science gracias a herramientas accesibles y cursos prácticos. Esto significa que la ciencia de datos ya no es exclusiva de las grandes corporaciones.
Ejemplo: un emprendimiento de e-commerce que analiza datos de clientes con Power BI y mejora sus campañas de marketing.
6. Ética y regulación en el uso de datos
Con el crecimiento del análisis de datos, también aumenta la preocupación por la privacidad y el uso responsable. Las regulaciones (como GDPR en Europa o la Ley de Datos Personales en LATAM) obligan a las empresas a ser más cuidadosas.
Ejemplo: una compañía que entrena un modelo de recomendación de productos debe asegurarse de no usar datos sensibles sin consentimiento.
Cómo formarte en Data Science
Si querés estar preparado para estas tendencias, en Coderhouse encontrás formaciones diseñadas para distintos niveles:
Curso de Data Analytics — primer paso para trabajar con datos y visualizaciones.
Curso Fundamentos de Data Science — bases de Python y estadística aplicada.
Carrera de Data Scientist — formación integral con machine learning y proyectos reales.
Diplomatura en Data — nivel avanzado con enfoque en analítica intensiva e IA aplicada.
Preguntas frecuentes
¿Qué es AutoML y por qué es importante?
Es la automatización del proceso de machine learning, lo que permite a equipos pequeños crear modelos competitivos sin tanto conocimiento técnico.
¿Cómo impacta la IA generativa en Data Science?
Permite acelerar tareas como limpieza de datos, generación de código y análisis exploratorio en lenguaje natural.
¿Qué diferencia hay entre MLOps y DataOps?
MLOps gestiona el ciclo de vida de los modelos de ML; DataOps se centra en la calidad y agilidad del manejo de datos en general.
¿Se puede trabajar en Data Science sin experiencia previa?
Sí. Con formación práctica y proyectos aplicados, podés armar un portafolio y dar tus primeros pasos en el campo.
¿Qué industrias están adoptando más Data Science?
Finanzas, salud, e-commerce, logística y entretenimiento son algunas de las que más están incorporando estas prácticas.
Conclusión
Las tendencias actuales en Data Science muestran un campo cada vez más automatizado, accesible y responsable con los datos. Aprender a dominar estas herramientas hoy puede abrirte muchas puertas laborales mañana.
Podés comenzar con el Curso de Data Analytics y seguir con la Carrera de Data Scientist o la Diplomatura en Data para profundizar en análisis avanzado y machine learning.
Fuentes y referencias
Sobre el autor
¡Hola! Me dicen Gio 👋🏽 Soy Licenciada en Publicidad con una sólida trayectoria en marketing digital y gestión de contenidos UGC, influencers, paid media & owned media. Colaboré con industrias del mundo Tech, Beauty, Moda y Finanzas, cada una de las cuales aportó valor a mi perfil profesional desde un lugar diferente. 📲 Soy heavy user de redes sociales, lo cual me mantiene actualizada constantemente acerca de tendencias, vocabulario y buenas prácticas de las distintas plataformas. Para saber más sobre mi formación, ¡te invito a revisar mi perfil de LinkedIn!
