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Aplicación del big data en la agricultura de precisión
(Corporación Universitaria Remington, 2024) Asprilla Mena, Franklin Yair; Gómez López, Gustavo Adolfo; Barreto Londoño, Oscar Augusto; Guevara Calume, Roberto Carlos
Con este trabajo se ha podido evidenciar que el big data es muy importante en cualquier campo, y en este caso, en la agricultura de precisión, donde, gracias a los datos, podemos tomar mejores decisiones y en el menor tiempo posible. De esta manera, afectando lo menos posible las producciones de los cultivos, reducir pérdidas y un uso más racional de los insumos. Se ha logrado encontrar diferentes fuentes de información sobre la agricultura de precisión, las ventajas que trae para los sistemas intensivos el uso de tecnologías como el internet de las cosas donde equipos especiales pueden detectar si algo va mal y alertar sobre ello y poder tomar medidas al respecto, se sabe que todos los suelos son diferentes por eso es tan importante la información sobre el mismo para poder aplicar las prácticas más adecuadas y así poder obtener los mejores resultados. Se han hecho dos tablas comparativas de la agricultura tradicional y la agricultura de precisión donde se habla de sus ventajas y desventajas, se habla de un caso de éxito de una empresa que ofrece estos servicios de agricultura inteligente.
Aportes de Big Data para la computación en la nube
(Corporación Universitaria Remington, 2024) Rodríguez Alarcón, Yenny Patricia; Aponte Rubio, Yeifran; Sánchez Cabrera, Cristian David; Guevara Calume, Roberto Carlos
Durante el desarrollo de este documento se evidenciará Como el Big Data y la computación en la nube permite impulsar el desarrollo de las investigaciones, gracias a sus múltiples herramientas que permiten investigar y tener información de primera a la mano, también es de considerar que gracias a estos grandes desarrollos la humanidad ha logrado recopilar y encajar información que se ha venido recolectando. Aborda el impacto de la computación en la nube, en el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos, comúnmente conocido como Big Data. A medida que las organizaciones generan y almacenan cantidades masivas de información, se vuelve imperativo contar con sistemas que no solo manejen, sino que también extraigan valor de esos datos de manera eficiente. El Big data y la computación en la nube aporta una gran parte esencial en dichas infraestructuras gracias a sus mecanismos para almacenar y recolectar información, su facilidad de interpretar datos permite tener una velocidad, escalabilidad, y flexibilidad a la hora de procesar y analizar la información. Lo que se conoce hoy en día como Nube ya sea Cloud, Gmail, Dropbox, icloud. Es un contenedor inmenso de información que se almacena de cuartos que contienen miles de servidores, que a su vez son alimentados por la información que vaga en el mundo.
Beneficios del big data en el sector aeronáutico
(Corporación Universitaria Remington, 2024) Arias Ruiz, Marisol; Rodríguez Herazo, Rodrigo Jesús; Guevara Calume, Roberto Carlos
El siguiente informe técnico se centró en los beneficios que trae el big data para el sector aeronáutico, es un proceso importante en este campo debido a que ha revolucionado la industria aeronáutica lo que permite recopilar y al mismo tiempo analizar grandes volúmenes de datos generados en cada etapa de un vuelo o en las operaciones que representa el campo aeronáutico, esta información se obtiene de diversas formas como lo son los sistemas de reservas, sensores de las aeronaves y sistemas de control de tráfico aéreo, dichos datos se procesan y se logran obtener ideas que resuelven los problemas para así optimizar las operaciones, mejorando la seguridad y culminando con un resultado final que es la satisfacción del pasajero. Es importante adoptar nuevas estrategias tecnológicas y estar a la vanguardia con esto es crucial continuar en evolución del sector aeronáutico, esto se puede obtener a través de técnicas de análisis prospero, aerolíneas y fabricantes de aeronaves. Asimismo, optimizar rutas es lo que hace que se reduzca los costos de combustible y se minimicen los retrasos.
Big data en la ciberseguridad
(Corporación Universitaria Remington, 2024) Palacio Lopera, Luis Miguel; Guevara Calume, Roberto Carlos
En el presente trabajo se investigará cómo, en la era digital, la innovación tecnológica y la creciente cantidad de datos que se generan han dado lugar a nuevas formas de procesar y analizar información a través de herramientas como el Big Data. Esta investigación se centrará en el uso de Big Data en el ámbito de la ciberseguridad, con un enfoque especial en su aplicación dentro de las empresas. Big Data se refiere al manejo y análisis de enormes volúmenes de datos que, debido a su magnitud, no pueden ser gestionados con las herramientas analíticas o bases de datos convencionales (Kusnetzky, 2010). En la actualidad, su implementación en el campo de la ciberseguridad ha demostrado ser una solución eficaz para la detección de amenazas y la protección de información crítica. A medida que las empresas dependen cada vez más de la digitalización, la necesidad de salvaguardar sus datos frente a posibles ataques cibernéticos ha aumentado, lo que hace de Big Data una herramienta clave en la protección y gestión segura de grandes repositorios de datos. En este trabajo se analizará cómo la integración de Big Data y ciberseguridad permite no solo la protección efectiva de información sensible, sino también la optimización de los procesos de gestión de datos en las empresas. Asimismo, se profundizará en ambos conceptos en el contexto actual, donde las empresas deben asegurar sus datos de manera eficaz y eficiente para mantener su competitividad y protegerse contra amenazas crecientes.
El big data en la educación : estado del arte y perspectivas futuras
(Corporación Universitaria Remington, 2024) Mejía Aparicio, Álvaro Omar; Guevara Calume, Roberto Carlos
En el desarrollo tecnológico, el Big Data, como un conjunto de herramientas capaces de procesar grandes volúmenes de datos sin importar su origen, ha cobrado gran relevancia. Su impacto es tal que esta tecnología se encuentra presente en diversos sectores, como el agroindustrial, político, financiero y educativo. En este último, existe una creciente necesidad de utilizar tecnologías de vanguardia para superar las dificultades y amenazas inherentes a la labor educativa. Por ello, resulta necesario estructurar un trabajo en torno al estado del arte del Big Data en la educación. Este proceso se realiza mediante la selección de fuentes académicas de alto nivel, con un marco temporal de no más de cinco años. Al concluir el estado del arte, se observa que el Big Data es una herramienta crucial para el sector educativo. A pesar de los riesgos que conlleva, las soluciones que ofrece a los problemas existentes tienen un mayor peso e importancia.
Big data y business analytics : herramientas clave para la competitividad empresarial
(Corporación Universitaria Remington, 2024) Maturana Serna, Marcelo Alexis; Guevara Calume, Roberto Carlos
Este trabajo presenta el desarrollo de una plataforma empresarial centrada en la gestión y análisis de datos, diseñada para abordar los desafíos que surgen en un entorno organizacional marcado por la creciente digitalización y la dependencia de la información como activo estratégico. A medida que las empresas se expanden, la cantidad de datos generados aumenta de manera exponencial, lo que hace imprescindible la implementación de soluciones tecnológicas avanzadas. La plataforma no solo busca gestionar estos datos de forma eficiente, sino también transformar la información en conocimientos prácticos que faciliten la toma de decisiones informadas. Los conceptos clave que fundamentan esta plataforma incluyen Business Analytics, Business Intelligence, Big Data, Data Science, Machine Learning y Cloud Computing. Business Analytics permite a las organizaciones tomar decisiones basadas en modelos predictivos, mientras que Business Intelligence se centra en el análisis descriptivo y visualización de datos históricos. Por otro lado, Big Data se refiere a la capacidad de manejar conjuntos de datos caracterizados por volumen, velocidad, variedad y veracidad, mientras que Data Science utiliza métodos científicos para extraer conocimientos útiles. Machine Learning, como rama de la inteligencia artificial, se emplea para desarrollar modelos predictivos que automatizan procesos de análisis. La plataforma tiene como objetivo centralizar la gestión de datos provenientes de diversas áreas, como ventas, atención al cliente y operaciones, mejorando así la capacidad de la organización para tomar decisiones basadas en datos. Este enfoque integral no solo optimiza la cadena de suministro y mejora la experiencia del cliente, sino que también promueve una cultura de innovación y adaptación continua, aspectos esenciales para competir en un mercado en constante cambio. La adopción de estas tecnologías emergentes se presenta como una estrategia clave para el crecimiento sostenible y la competitividad organizacional.
Business intelligence aplicado a ventas retail en las empresas
(Corporación Universitaria Remington, 2024) Mora Sanabria, Luis Miguel; Remuy Dasilva, Luz Enith; Santiago Forero, Anderson Javier; Guevara Calume, Roberto Carlos
Las ventas y los intercambios han marcado los inicios de la existencia del ser humano; estos actores en su afán de brindar mejor servicio y aumentar sus ventas, buscaron herramientas que les permitió presagiar el futuro ya sean en sus cosechas como en sus ventas; en si los datos o la información obtenida no da ninguna solución, lo importante es la decisión que se tome basado en la información obtenida. Las empresas dedicadas a las ventas retail son las que han tenido que llevar la definición del Business Intelligence a otro nivel, es evidente afirmar que los tiempos cambian y que estos mercados se han tenido que acomodar a las nuevas formas de ventas, es ahí donde se puede analizar el concepto del retail que apunta a negocios simples, en donde se almacena el producto con el precio correcto y de esta manera se hace referencia a un autoservicio, de la anterior forma es como lo ven los clientes, pero detrás de estas tiendas hay programas tecnológicos, algoritmos que para el cliente no es visible, pero para la empresa es importante porque debe adaptarse a las nuevas tecnologías para no desaparecer. Un claro ejemplo de estas empresas en Colombia es el Grupo Éxito y sus almacenes, que en los últimos años iniciaron las ventas online sin perder su esencia que son las ventas retail, para esto tuvieron que adaptar sus procesos para seguirle cumpliendo a sus clientes con sus ofertas de ventas, usando además los datos sensibles de los usuarios para fidelizarlos.
Bussines inteligence como estrategia para fortalecer la competividad empresarial
(Corporación Universitaria Remington, 2024) Álvarez Restrepo, Daniel; Guevara Calume, Roberto Carlos
Este trabajo explora cómo la implementación de Business Intelligence actúa como una herramienta estratégica esencial para optimizar la toma de decisiones y asegurar ventajas competitivas en las empresas. En un entorno empresarial marcado por la incertidumbre y la constante evolución, BI ofrece a las organizaciones la capacidad de convertir grandes cantidades de datos en información significativa, mejorando la eficiencia de los procesos, detectando nuevas oportunidades de mercado y adaptándose de manera ágil a los cambios del entorno. Business Intelligence permite tomar decisiones fundamentadas en datos a través de metodologías como las propuestas por Inmon y Kimball, junto con herramientas tecnológicas como Power BI, Tableau y QlikView, que facilitan la integración y el análisis de la información. Se incluyen ejemplos exitosos en sectores como el alimentario, donde BI ha contribuido a mejorar la cadena de suministro, y en la gestión de redes sociales para promover la inclusión digital, demostrando cómo estas prácticas refuerzan la competitividad de las organizaciones. Asimismo, se resalta la relevancia de fomentar una cultura organizacional que priorice el uso de datos y de formar a los empleados para que puedan interpretar la información y tomar decisiones fundamentadas. También se explora el futuro del Business Intelligence) con la incorporación de inteligencia artificial para automatizar la toma de decisiones. Además, se profundiza en cómo el uso estratégico de Business Intelligence (BI) permite a las empresas adaptarse rápidamente a un entorno empresarial cambiante. Mediante la combinación de herramientas de BI, análisis predictivo y automatización con inteligencia artificial, se ilustra cómo las organizaciones pueden anticipar tendencias del mercado, reducir riesgos y mejorar la eficiencia operativa. Esta sinergia de tecnologías no solo refuerza la capacidad de respuesta de las empresas, sino que también promueve una toma de decisiones más ágil y precisa, impulsando la innovación y el crecimiento sostenible.
El campo colombiano y el big data
(Corporación Universitaria Remington, 2024) Serna Montoya, Wilder David; Guevara Calume, Roberto Carlos
El sector agrícola en Colombia es uno de los pilares fundamentales de su economía, y está comenzando a adaptarse a las nuevas tecnologías y modelos de negocio basados en el análisis de datos. El Big Data se ha convertido en una herramienta esencial para las empresas, permitiéndoles conocer mejor las necesidades del mercado a través del análisis masivo de datos. Esto les ayuda a desarrollar productos innovadores, resolver problemas y tomar decisiones más informadas (Tecnicana, 2024). A pesar del potencial del sector agropecuario en Colombia, los campesinos enfrentan desafíos importantes. Según el Censo Nacional Agropecuario realizado en 2015 por el DANE, el país cuenta con 7,1 millones de hectáreas destinadas al cultivo y 43 millones de hectáreas para la ganadería. Sin embargo, los productores enfrentan obstáculos como la baja remuneración por sus productos, la presencia de intermediarios que afectan sus ingresos y la falta de acceso a información sobre el mercado (DANE, 2015). El uso del Big Data y la tecnología en general promete ser una solución clave para superar estos desafíos y fortalecer el desarrollo del sector agropecuario en el país.
Enfoques modernos para el análisis masivo de datos
(Corporación Universitaria Remington, 2024) Salazar Lagares, Juan Felipe; Macias Barreto, Noelia Sofia; Guevara Calume, Roberto Carlos
El análisis masivo de datos se ha convertido en un enfoque crítico para permitir la toma de decisiones empresariales basadas en datos en la economía actual. El procesamiento distribuido es una técnica clave que ofrece la capacidad de gestionar y analizar grandes cantidades de datos utilizando nodos interconectados. Entre las numerosas ventajas de este enfoque se encuentran la escalabilidad, la tolerancia a fallos y la posibilidad de mantener la eficiencia a través del procesamiento paralelo. En los tiempos modernos, dada la capacidad de las metodologías Agile Lean Six Sigma para mejorar la calidad de trabajo y, por lo tanto, la eficiencia de procesamiento de Big Data es clave explorar los conceptos básicos del fundamento distribuido, su evolución tecnológica, aplicaciones comerciales e impulsores modernos.
El impacto del big data en la mejora del análisis predictivo en el sector financiero
(Corporación Universitaria Remington, 2024) Retiz Cárdenas, Samuel Mauricio; Velasco Riaño, Esteban; Ramírez Gómez, Pablo; Guevara Calume, Roberto Carlos
Este informe técnico explora como el Big Data, como herramienta estratégica, optimiza el análisis predictivo en el sector financiero, proporcionando ventajas clave para la toma de decisiones. A través de la recopilación y análisis de grandes volúmenes de datos, las instituciones financieras pueden mejorar la previsión de comportamientos de clientes, gestionar riesgos de manera eficiente y optimizar sus procesos operativos. Se destacan las principales metodologías y herramientas que facilitan el análisis predictivo, como los organismos de machine learning, y se presentan casos de éxito que demuestran el impacto positivo del Big Data en la competitividad del sector. Finalmente, se analiza como esta tecnología contribuye a la automatización y a la mejora continua en la toma de decisiones empresariales.
Implementación del big data en el sector agrícola
(Corporación Universitaria Remington, 2024) Begambre Rojas, Stiven David; Dueñas Alemán, Donaldo José; Rivera Gómez, Yirson Esteban; Guevara Calume, Roberto Carlos
En este trabajo se investiga y se analiza como la big data se aplica en el sector o área de la agricultura buscando mejorar y revolucionar en este campo proponiendo nuevas tecnologías que puedan ayudar al campesino a mejorar su productividad, pero antes debemos recordar y predeterminar que tipo de concepto es big data se refiere a esos grandes volúmenes de datos que vienen de forma descentralizada y que se acumulan mediante el tiempo donde se extraen y se analizan de grandes repositorios de datos que son imposibles de manejarlo con herramientas de bases datos y analítica muy convencionales, además permite que una empresa u organización pueda crear, manipular y administrar todo tipo de datos (Camargo-Vega, 2015). El big data se aplica o implementa en diferentes campos de la ciencia arrojando resultados óptimos, ya centrándose en el sector de la agricultura este intentan promover información importante por medio de ciertos procedimientos los cuales generan predicciones de un contexto valioso relacionado con el clima, el suelo y los cultivos, también permitiendo evaluar el ambiente y el terreno, todo esto son elementos relevantes de gran impacto para la producción agrícola y hay que entender que los datos que se adquieren son atreves de plataformas, dispositivos electrónicos o diferentes tecnologías como sensores agrícolas que ofrecen monitorear distintos valores en tiempo real siendo factor la temperatura, el estado y humedad del suelo, la adecuación del aire y la proporción de nutriente que se necesita o que se está excediendo, dado al obtener estos datos se permite adquirir información o conocimiento actualizado sobre ese entorno agrícola, comúnmente hay variedad de tecnologías en particular como las imágenes satelitales, sistemas de riego inteligentes, registro de campo y maquinaria entre otras con el objetivo de obtener datos importantes que se puedan analizar y tomar decisiones fundamentales que contribuya a la optimización de la producción agrícola (Carlos, 2023).
La integración de big data en la ingeniería de sistemas : desafíos y oportunidades para el desarrollo de arquitecturas escalables y eficientes
(Corporación Universitaria Remington, 2024) Gómez Pinto, Cristian Santiago; Lizarazo Ortiz, Miguel; Peña Peña, Osvaldo Andrés; Guevara Calume, Roberto Carlos
La explosión del volumen de datos en la última década ha transformado significativamente el panorama tecnológico. El concepto de Big Data ha emergido como una de las tecnologías más disruptivas, que ofrece nuevas posibilidades para el procesamiento, análisis y almacenamiento de grandes volúmenes de información. Sin embargo, también plantea importantes desafíos para los ingenieros de sistemas, especialmente en términos de escalabilidad y procesamiento en tiempo real. Este estudio tiene como objetivo explorar la integración de Big Data en la ingeniería de sistemas, con especial énfasis en las oportunidades que presenta para optimizar las arquitecturas de software y los retos técnicos que deben superarse para desarrollar sistemas escalables y eficientes. El análisis se divide en cinco partes: la introducción, que expone la relevancia del estudio; el marco conceptual, que define los conceptos clave y ofrece un contexto histórico y técnico; el desarrollo, donde se abordan los principales desafíos y oportunidades; y finalmente, las conclusiones, que sintetizan los hallazgos del estudio y ofrecen una perspectiva futura.
Reflexiones sobre las competencias transversales en la educación superior
(Fondo Editorial Remington, 2023) Calle Álvarez, Gerzon Yair; Toro Espinosa, Clemencia; Arango Navarro, Delio David; Ocampo Zapata, Diego Alejandro; Zuluaga Arias, Edwin Alberto; Zapata Muriel, Fernando Antonio; Quintero García, Gloria Cecilia; Calle Vélez, Gonzalo; Mazo Álvarez, Héctor Mauricio; Agudelo Galeano, Juan Jacobo; Villamil Gallego, María Mercedes; García-Toro, Maritza; Castellanos Meneses, Renier; Guevara Calume, Roberto Carlos; Fuertes Arroyo, Yolfaris Naidit
La formación de los profesionales que requiere la sociedad implica la adquisición de saberes disciplinares, al mismo tiempo que el desarrollo de competencias transversales que estén orientadas a las dimensiones humanas, sociales, políticas, culturales y científicas; lo que permite comprender que en cualquier nivel educativo la formación es un proceso integral, que supera la adquisición de conceptos, y se orienta a la perspectiva amplia y compleja del sujeto. Además, se reafirma que la escuela tiene una responsabilidad en la transformación de las sociedades, pero, es desde el sujeto y sus interacciones con el entorno que el aprendizaje se da a lo largo de la vida. Por ello, el presente libro se centra en las reflexiones y las discusiones sobre las competencias de lectura, escritura, lengua extranjera, razonamiento cuantitativo, investigación, ciudadanas, comportamentales en la educación superior; además, de la formación del pensador crítico como responsabilidad social de la universidad. pensar cómo la ciudad, en tanto segunda naturaleza, solo puede ser expresión de nuestra condición. La ciudad es la piedra de toque en la que se hacen evidentes nuestros sueños y nuestras pesadillas, es el lugar donde interpelamos nuestra condición con todas sus contradicciones.
Riesgos con las redes Wi-Fi públicas del centro de Medellín, Colombia
(Fondo Editorial Remington, 2017) Guevara Calume, Roberto Carlos
Producto resultado de investigación de docentes del grupo de investigación Ingeniar y la colaboración de estudiantes del semillero de investigación SemCEI, adscritos a la Facultad de Ciencias Básicas e Ingeniería de la Corporación Universitaria Remington, con el fin de obtener datos precisos acerca de factores como la interferencia y la seguridad de las redes Wi-Fi en la comuna 10 de Medellín.
El rol del data warehouse y BI en la era digital
(Corporación Universitaria Remington, 2024) Ocampo Ocampo, Luis Miguel; Silva Gil, Cristian; Echavarría Quintero, Yilmar Camilo; Guevara Calume, Roberto Carlos
Este proyecto tiene como objetivo abordar el problema crítico de las tasas de mortalidad en los entornos hospitalarios Debido a este problema, podemos utilizar diferentes herramientas comerciales para mejorar en muchos aspectos, lo que se reflejará en una mayor calidad atención médica ofrecida a los pacientes. Para abordar eficazmente el problema, es fundamental obtener una comprensión más profunda de los factores subyacentes que contribuyen al aumento observado. Para lograrlo, contaremos con la colaboración de un equipo formado por un epidemiólogo y un especialista en seguridad del paciente. Intentaremos disminuir las muertes relacionadas con diferentes enfermedades para reducir el daño que causan al hospital, esto nos ayudará a crear un panel para prevenir y actuar sobre estos problemas. El objetivo es reducir el aumento de las tasas de mortalidad, lo que mejorará la calidad de la atención al paciente.
Las tecnologías de la información y de la comunicación como estrategia mediadora en la formación del Ingeniero
(Fondo Editorial Remington, 2022) Flórez Osorio, Giovanny Alberto; Córdoba Castrillón, Mónica María; Metaute Paniagua, Piedad María; Guevara Calume, Roberto Carlos; Fuertes Arroyo, Yolfaris Naidit; Montoya Suárez, Lina María
Las tecnologías de la información y de la comunicación como estrategia mediadora en la formación del ingeniero es una obra resultado de las investigaciones realizadas en la Facultad de Ingenierías de la Corporación Universitaria Remington. El texto ofrece seis capítulos en los que se relacionan la educación, las TIC y la ingeniería mediante la discusión de temas caros a la reflexión pedagógica y científica para las áreas ingenieriles. Así, se plantean cuestiones como el constructivismo, el abordaje de las matemáticas, la deserción estudiantil y los estilos de aprendizaje en la formación de los futuros ingenieros.
Transformación de la gestión empresarial a través de la analítica avanzada y big data
(Corporación Universitaria Remington, 2024) Parra Rodríguez, Daniel Ricardo; Guevara Calume, Roberto Carlos
Este informe explora cómo la analítica avanzada y Big Data están impulsando la innovación en la gestión empresarial, con énfasis en sectores como retail y finanzas. Se analizan casos prácticos de segmentación de datos para mejorar la personalización en marketing y optimizar el Customer Lifetime Value (CLV). También se destacan tecnologías emergentes como el machine learning y la inteligencia artificial, que potencian la seguridad y eficiencia operativa. Finalmente, se examinan los desafíos asociados con la implementación de estas herramientas y su impacto a largo plazo.
Tratamiento del dato caso de estudio : big data en las apuestas deportivas
(Corporación Universitaria Remington, 2024) Gutiérrez Escobar, Jheison David; Franco Flórez, Valeria; Guevara Calume, Roberto Carlos
La Big Data ha transformado la industria de las apuestas virtuales deportivas al proporcionar una gran cantidad de información y datos que revolucionan la forma en que se predicen los resultados. La interacción entre la Big Data y el Machine Learning ha permitido a las casas de apuestas virtuales predecir con mayor precisión los resultados de los eventos deportivos y, en consecuencia, aumentar sus ganancias. Este aumento en la cantidad de datos disponibles ha llevado a un incremento en la publicidad y la popularidad de las apuestas virtuales, atrayendo a personas de diversas edades, religiones y profesiones a invertir grandes sumas de dinero en busca de ganancias. La Big Data se ha convertido en una herramienta fundamental en el mundo del deporte, ya que permite recopilar una enorme cantidad de datos en tiempo real de equipos de fútbol, básquetbol, béisbol, natación y otras categorías deportivas. Estos datos se utilizan para predecir resultados y se extraen para realizar pronósticos que pueden influir en las cuotas asignadas para las apuestas. En la actualidad, los equipos deportivos buscan contratar especialistas en Big Data debido a que representa una evolución significativa en la ingeniería de software. Mediante la creación y análisis de matrices de datos, los equipos buscan obtener beneficios tanto económicos como deportivos, lo que demuestra el impacto positivo que la Big Data puede tener en el rendimiento y la toma de decisiones en el ámbito deportivo. El uso de datos para predecir resultados y mejorar las probabilidades de ganar contra la casa en las apuestas virtuales deportivas es una práctica común en la actualidad. Sin embargo, es importante tener en cuenta que, a pesar de las tecnologías avanzadas como el Machine Learning, las probabilidades siguen favoreciendo a la casa de apuestas. La avaricia del ser humano y su deseo de obtener riquezas fácilmente a menudo los lleva a caer en trampas donde las probabilidades de ganar son mínimas. La importancia de los datos y el Machine Learning en las apuestas virtuales deportivas post pandemia ha generado un aumento en la participación de personas de diferentes perfiles en estas actividades. A pesar de la sofisticación de las herramientas predictivas, es esencial recordar que las probabilidades siempre favorecerán a la casa, y que el uso responsable de la tecnología es fundamental para evitar consecuencias negativas en la sociedad.

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