Todas las ciencias confían cada vez más en las computadoras en estos días. La mayoría de los campos de ciencias de la tierra pueden ser útiles para un buen informático, pero no todas las aplicaciones serán interesantes para todos los informáticos. Lo que sea mejor para usted dependerá de sus intereses personales y de cuánto desee inventar nuevos métodos en lugar de aplicarlos. Aquí hay algunas áreas que podría considerar:
- La geofísica (como la sismología) depende en gran medida de la gestión de datos, el procesamiento de datos y la capacidad de codificar. Sin embargo, gran parte del enfoque está en la física y los procesos terrestres, no en hacer que el código sea bonito o eficiente. (A menos que trabaje con conjuntos de datos lo suficientemente grandes como para requerir una supercomputadora, en cuyo caso la eficiencia se convierte en un problema).
- Los Sistemas de Información Geográfica (SIG) se desarrollan y mejoran constantemente. Como informático, es probable que desee asegurarse de elegir un programa académico centrado en este desarrollo, en lugar de uno que simplemente le enseñe a usar el software para fines específicos. Muchos estudiantes de SIG aprenden a aplicar técnicas de SIG, no a desarrollarlas, y el mundo necesita más de los desarrolladores.
- La hidrología requiere mucho más modelado de lo que la mayoría de la gente piensa. La dinámica de los fluidos es difícil y, a menudo, computacionalmente costosa. Sé que a las personas que trabajan en problemas de flujo reactivo (donde se producen reacciones químicas mientras los fluidos fluyen a través de una formación) les encanta reclutar estudiantes con experiencia en informática.
- Los hidrocarburos son un gran negocio, y la industria petrolera tiene una serie de compañías que no hacen nada más que desarrollar software para manejar datos y modelos de sistemas petroleros. Una maestría en geología del petróleo, geofísica o incluso hidrología (es decir, procesos de flujo reactivo) podría hacerlo muy atractivo para esa industria.
- Atmospherics realiza tanto el modelado complejo (mucha dinámica de fluidos con condiciones límite realmente molestas) como el procesamiento de grandes conjuntos de datos. Los conjuntos de datos satelitales son enormes, requieren la capacidad de pensar en 4 dimensiones y, a menudo, requieren mucha potencia informática (por ejemplo, NOAA anuncia una inversión significativa en la próxima generación de supercomputadoras).
- La oceanografía, como la atmosférica y la hidrología, requiere un modelado complejo y tiene la complicación añadida de grandes conjuntos de datos que no se muestrean regularmente. Esto lleva a algunas aplicaciones interesantes de estadísticas (e incluso técnicas de aprendizaje automático) para intentar llenar los vacíos.
En general, sugeriría mirar noticias de organizaciones como la NASA, NOAA y el USGS o blogs de organizaciones profesionales (como AGU en Tumblr o The blog oficial de la Unión Europea de Geociencias) para ver qué suena interesante. Cuando se encuentre con una historia genial, busque a los científicos involucrados y vea qué tipo de programas de posgrado están disponibles en sus instituciones.