📊The Greats

Mais conhecida como a fundadora da enfermagem moderna, Nightingale foi também uma estatística pioneira que utilizou a visualização de dados para convencer o governo britânico de que o mau saneamento, e não os ferimentos de batalha, estava a matar a maioria dos soldados na Guerra da Crimeia, e tornou-se a primeira mulher eleita membro da Royal Statistical Society.

“Um gráfico bem desenhado pode mudar a política governamental mais rapidamente do que os mesmos números numa tabela alguma vez o farão.”

Trabalhando como químico e estatístico para a cervejaria Guinness em Dublin, Gosset desenvolveu a distribuição t e o teste t para resolver um problema muito prático - julgar a qualidade de pequenas amostras de cevada - e publicou sob o pseudônimo de 'Estudante' porque a Guinness proibia os funcionários de publicarem sob seus próprios nomes.

“Um método desenvolvido para resolver um problema prático e restrito pode sobreviver ao seu propósito original por mais de um século.”

Estatístico indiano-americano que, aos 25 anos, derivou o limite de Cramér-Rao e o teorema de Rao-Blackwell - dois dos resultados mais utilizados na teoria de estimativa estatística - e mais tarde ajudou a construir o Instituto Indiano de Estatística da Índia antes de uma longa carreira em universidades americanas.

“Um resultado único e precisamente comprovado no início de uma carreira pode durar mais do que décadas de modas posteriores de um campo.”

Matemático e estatístico americano que co-inventou o algoritmo Fast Fourier Transform, inventou o box plot e argumentou em seu artigo de 1962 'The Future of Data Analysis' que a análise de dados reais deveria ser reconhecida como sua própria disciplina científica distinta da estatística matemática.

“Observe os dados com seus próprios olhos, usando ferramentas simples desenhadas à mão, antes de confiar em qualquer modelo construído a partir deles.”

Estatístico do Bell Labs que cunhou 'ciência de dados' como o nome para uma disciplina estatística ampliada em um artigo de 2001, e inventou separadamente técnicas de visualização e suavização de dados amplamente utilizadas, incluindo o método de regressão local LOESS.

“Nomear e propor formalmente os limites de um campo na forma impressa pode moldar a forma como as universidades se organizam em torno dele anos mais tarde.”

Liderou a equipe de dados do LinkedIn, onde ele e seu colega Jeff Hammerbacher definiram de forma independente o cargo de 'cientista de dados' por volta de 2008, co-escreveram o influente artigo da Harvard Business Review de 2012, nomeando-o como 'o trabalho mais sexy do século 21', e mais tarde atuou como o primeiro cientista-chefe de dados dos EUA sob o presidente Obama.

“O cargo certo pode moldar a forma como toda uma profissão é recrutada, quase tanto quanto o trabalho em si.”

Tornou-se o cientista-chefe do bit.ly em 2009, uma das primeiras pessoas a manter o cargo publicamente, usando os enormes dados de fluxo de cliques do serviço de encurtamento de links para estudar o que se espalha online, e mais tarde fundou a startup de pesquisa de aprendizado de máquina Fast Forward Labs.

“Um produto de infraestrutura mundano pode funcionar como um dos conjuntos de dados de pesquisa mais ricos disponíveis, se alguém pensar em olhar.”