📊Die Großen

Nightingale, besser bekannt als Begründerin der modernen Krankenpflege, war auch eine wegweisende Statistikerin, die Datenvisualisierung einsetzte, um die britische Regierung davon zu überzeugen, dass schlechte sanitäre Einrichtungen und nicht Kampfwunden die meisten Soldaten im Krimkrieg töteten, und wurde als erste Frau zum Fellow der Royal Statistical Society gewählt.

“Ein gut gestaltetes Diagramm kann die Regierungspolitik schneller ändern, als es die gleichen Zahlen in einer Tabelle jemals tun werden.”

Als Chemiker und Statistiker für die Guinness-Brauerei in Dublin entwickelte Gosset die t-Verteilung und den t-Test, um ein sehr praktisches Problem zu lösen – die Beurteilung der Qualität kleiner Gerstenproben – und veröffentlichte sie unter dem Pseudonym „Student“, weil Guinness seinen Mitarbeitern untersagte, unter ihrem eigenen Namen zu veröffentlichen.

“Eine Methode, die zur Lösung eines engen, praktischen Problems entwickelt wurde, kann ihren ursprünglichen Zweck um mehr als ein Jahrhundert überdauern.”

Indisch-amerikanischer Statistiker, der im Alter von 25 Jahren die Cramér-Rao-Schranke und das Rao-Blackwell-Theorem herleitete – zwei der am weitesten verbreiteten Ergebnisse in der statistischen Schätztheorie – und später beim Aufbau des Indian Statistical Institute in Indien half, bevor er eine lange Karriere an amerikanischen Universitäten begann.

“Ein einzelnes, genau nachgewiesenes Ergebnis zu Beginn einer Karriere kann die späteren Modetrends eines Fachgebiets um Jahrzehnte überdauern.”

Amerikanischer Mathematiker und Statistiker, Miterfinder des Fast-Fourier-Transformations-Algorithmus, Erfinder des Boxplots und in seiner Arbeit „The Future of Data Analysis“ von 1962 argumentierte, dass die Analyse realer Daten als eigene wissenschaftliche Disziplin anerkannt werden sollte, die sich von der mathematischen Statistik unterscheidet.

“Betrachten Sie die Daten mit Ihren eigenen Augen und verwenden Sie einfache handgezeichnete Werkzeuge, bevor Sie einem daraus erstellten Modell vertrauen.”

Statistiker von Bell Labs, der in einer Arbeit aus dem Jahr 2001 „Data Science“ als Bezeichnung für eine erweiterte Statistikdisziplin prägte und separat weit verbreitete Datenvisualisierungs- und Glättungstechniken, einschließlich der lokalen LOESS-Regressionsmethode, erfand.

“Das Benennen und formelle Vorschlagen der Grenzen eines Fachgebiets in gedruckter Form kann Jahre später die Art und Weise beeinflussen, wie Universitäten sich danach organisieren.”

Er leitete das Datenteam von LinkedIn, wo er und sein Kollege Jeff Hammerbacher sich um 2008 unabhängig voneinander auf die Berufsbezeichnung „Data Scientist“ einigten, war Co-Autor des einflussreichen Harvard Business Review-Artikels von 2012, in dem dieser als „der attraktivste Job des 21. Jahrhunderts“ bezeichnet wurde, und fungierte später als erster US-amerikanischer Chief Data Scientist unter Präsident Obama.

“Die richtige Berufsbezeichnung kann die Art und Weise, wie ein ganzer Beruf eingestellt wird, fast ebenso beeinflussen wie die Arbeit selbst.”

Wurde 2009 zum Chefwissenschaftler von bit.ly und war einer der ersten, der diese Berufsbezeichnung öffentlich trug. Er nutzte die riesigen Clickstream-Daten des Link-Shortening-Dienstes, um zu untersuchen, was sich online verbreitet, und gründete später das Forschungs-Startup Fast Forward Labs für maschinelles Lernen.

“Ein alltägliches Infrastrukturprodukt kann gleichzeitig einer der umfangreichsten verfügbaren Forschungsdatensätze sein, wenn jemand darüber nachdenkt.”