📊The Greats

Plus connue comme fondatrice des soins infirmiers modernes, Nightingale fut aussi une statisticienne pionnière qui utilisa la visualisation de données pour convaincre le gouvernement britannique que la mauvaise hygiène, et non les blessures de guerre, tuait la plupart des soldats en Crimée, et devint la première femme élue Fellow de la Royal Statistical Society.

“Un graphique bien conçu peut changer une politique gouvernementale plus vite que les mêmes chiffres dans un tableau.”

Chimiste et statisticien à la brasserie Guinness à Dublin, Gosset développa la loi t et le test t pour résoudre un problème très concret — juger la qualité de petits échantillons d'orge — et publia sous le pseudonyme « Student » parce que Guinness interdisait à son personnel de publier sous son propre nom.

“Une méthode construite pour résoudre un problème étroit et concret peut survivre à son objectif d'origine de plus d'un siècle.”

Statisticien indo-américain qui, à 25 ans, dériva la borne de Cramér–Rao et le théorème de Rao–Blackwell — deux des résultats les plus largement utilisés en théorie de l'estimation statistique — et contribua plus tard à construire l'Indian Statistical Institute avant une longue carrière dans des universités américaines.

“Un seul résultat rigoureusement démontré tôt dans une carrière peut survivre à des décennies de modes ultérieures du domaine.”

Mathématicien et statisticien américain co-inventeur de l'algorithme de transformée de Fourier rapide, inventeur du diagramme en boîte, et auteur de l'article de 1962 « The Future of Data Analysis » arguant que l'analyse de données réelles devrait être reconnue comme discipline scientifique distincte des statistiques mathématiques.

“Regarder les données de ses propres yeux, avec des outils simples dessinés à la main, avant de faire confiance à un modèle construit à partir d'elles.”

Statisticien des Bell Labs qui inventa « data science » comme nom d'une discipline statistique élargie dans un article de 2001, et inventa séparément des techniques de visualisation et de lissage largement utilisées, dont la méthode de régression locale LOESS.

“Nommer et proposer formellement les frontières d'un domaine par écrit peut façonner la façon dont les universités s'organisent autour de lui des années plus tard.”

A dirigé l'équipe data de LinkedIn où lui et son collègue Jeff Hammerbacher adoptèrent indépendamment l'intitulé « data scientist » vers 2008, co-écrivit l'influent article de 2012 de la Harvard Business Review le qualifiant de « sexiest job of the 21st century », et servit ensuite comme premier Chief Data Scientist des États-Unis sous le président Obama.

“Le bon intitulé de poste peut façonner la façon dont toute une profession se recrute, presque autant que le travail lui-même.”

Devint la chief scientist de bit.ly en 2009, l'une des premières personnes à porter publiquement l'intitulé, utilisant les données massives de clics du service de raccourcissement de liens pour étudier ce qui se propage en ligne, et fonda plus tard la startup de recherche en apprentissage automatique Fast Forward Labs.

“Un produit d'infrastructure banal peut aussi servir de l'un des jeux de données de recherche les plus riches disponibles, si quelqu'un pense à les regarder.”