🧫Los grandes

Más conocida como la fundadora de la enfermería moderna, Nightingale fue también una estadística pionera que usó la visualización de datos para convencer al gobierno británico de que la mala higiene, no las heridas de batalla, mataba a la mayoría de los soldados en la guerra de Crimea, y se convirtió en la primera mujer elegida miembro de la Royal Statistical Society.

“Un gráfico bien diseñado puede cambiar la política gubernamental más rápido de lo que jamás lo harán las mismas cifras en una tabla.”

Trabajando como químico y estadístico para la cervecería Guinness en Dublín, Gosset desarrolló la distribución t y la prueba t para resolver un problema muy práctico —juzgar la calidad de pequeñas muestras de cebada— y publicó bajo el seudónimo 'Student' porque Guinness prohibía a los empleados publicar con su propio nombre.

“Un método construido para resolver un problema práctico estrecho puede sobrevivir a su propósito original por más de un siglo.”

Estadístico indio-estadounidense que, a los 25 años, dedujo la cota de Cramér-Rao y el teorema de Rao-Blackwell —dos de los resultados más usados en la teoría de estimación estadística— y más tarde ayudó a construir el Instituto Estadístico Indio antes de una larga carrera en universidades estadounidenses.

“Un solo resultado, demostrado con precisión al principio de una carrera, puede sobrevivir a décadas de modas posteriores de un campo.”

Matemático y estadístico estadounidense que coinventó el algoritmo de la Transformada Rápida de Fourier, inventó el diagrama de caja, y argumentó en su artículo de 1962 'The Future of Data Analysis' que analizar datos reales debería reconocerse como una disciplina científica propia, distinta de la estadística matemática.

“Mira los datos con tus propios ojos, usando herramientas simples dibujadas a mano, antes de confiar en cualquier modelo construido a partir de ellos.”

Estadístico de Bell Labs que acuñó 'ciencia de datos clínicos' como el nombre para una disciplina estadística ampliada en un artículo de 2001, e inventó por separado técnicas de visualización de datos y suavizado muy usadas, incluido el método de regresión local LOESS.

“Nombrar y proponer formalmente por escrito los límites de un campo puede dar forma a cómo se organizan las universidades en torno a él años más tarde.”

Dirigió el equipo de datos de LinkedIn, donde él y su colega Jeff Hammerbacher adoptaron de forma independiente el título de trabajo 'científico de datos clínicos' hacia 2008, coescribió el influyente artículo de 2012 en Harvard Business Review que lo llamó 'el trabajo más sexi del siglo XXI', y más tarde ejerció como el primer Director de Ciencia de Datos Clínicos de EE. UU. bajo el presidente Obama.

“El título de trabajo adecuado puede dar forma a cómo se recluta a toda una profesión, casi tanto como el propio trabajo.”

Se convirtió en científica jefe de bit.ly en 2009, una de las primeras personas en ostentar públicamente ese título, usando los enormes datos de clics del servicio de acortamiento de enlaces para estudiar qué se difunde en línea, y más tarde fundó la startup de investigación en aprendizaje automático Fast Forward Labs.

“Un producto de infraestructura mundano puede funcionar a la vez como uno de los conjuntos de datos de investigación más ricos disponibles, si alguien piensa en mirarlo.”