21 profesores líderes de pensamiento en ciencia de datos

El campo de la ciencia de datos continúa creciendo, y con él vienen líderes de opinión que contribuyen a la industria a través de la divulgación y la educación. Muchos de los profesores de ciencia de datos que enseñan hoy en día son líderes en el campo de big data, hablando en conferencias, escribiendo libros e incluso creando desarrollos innovadores de big data. Descubra qué escuelas cuentan con los líderes más influyentes en la industria de la ciencia de datos.

Profesor Distinguido del Presidente de Tecnología de la Información y Gestión

Especialidades: Reingeniería de procesos de negocio, gestión del conocimiento, sistemas empresariales, analítica

Conferencias: Keynote Speaker, 2014 Informa Business Analytics & Operations Research

Libros: Big Data @ TrabajoAnálisis en el trabajoAnálisis empresarialMantenerse al día con los Quants

Profesor Asociado, Ingeniería Mecánica y Aeroespacial

Especialidades: Robótica evolutiva, automatización del diseño, prototipado rápido, vida artificial, autoensamblaje

Notoriedad: Nombrado uno de los Forbes Los científicos de datos más poderosos del mundo

Libros: Fabricado: El nuevo mundo de la impresión 3D

Profesor Toshiba de Artes y Ciencias de los Medios, Director del Laboratorio de Dinámica Humana, Director del Programa de Emprendimiento del MIT Media Lab

Especialidades: Ciencias sociales computacionales, ingeniería organizacional, computación móvil

Notoriedad: Nombrado uno de los Forbes Los científicos de datos más poderosos del mundo en 2014

Proyectos: Física Social

Libros: Física social: cómo se difunden las buenas ideas: las lecciones de una nueva ciencia Señales honestas: cómo dan forma a nuestro mundo

Profesor, Departamentos de Ciencias de la Computación e Ingeniería Eléctrica

Especialidades: Sistemas informáticos distribuidos, bibliotecas digitales, sistemas de bases de datos

Conferencia: IEEE BigData 2013, Uso de Crowdsourcing para el análisis de datos

Proyectos: Proyecto de Biblioteca Digital de Stanford

Libros: Sistemas de bases de datos: El libro completo Implementación del sistema de base de datos

Profesor consultor, Escuela de Ingeniería de Stanford

Especialidades: Ciencias de la gestión e ingeniería

Conferencias: 2014 Informa Conferencia sobre Business Analytics & Investigación de Operaciones

Proyectos: SmartOrg

Libros: La organización inteligente: creando valor a través de la investigación y el desarrollo estratégicos

Elimpacto del big data en nuestras vidas: «Explorar los datos puede ser revelador. Sin embargo, el big data no es tan bueno para la toma de decisiones. Hemos pedido a los ejecutivos que miren hacia atrás en las decisiones importantes para ver cuánto más datos sobre el pasado habrían ayudado, en comparación con mejores juicios sobre el futuro. Obtenemos alrededor del 30% de los datos pasados y el 70% de los mejores juicios. Además, para las grandes decisiones puede ser más importante adaptarse bien y rápidamente a medida que se desarrolla el futuro. Por lo tanto, los buenos datos sobre el presente y el pasado cercano pueden cobrar importancia. El análisis de la decisión puede dirigir las búsquedas de datos a las áreas más beneficiosas. Por supuesto, a veces simplemente jugar con los datos puede producir información valiosa, pero eso es una casualidad».

Profesor Asistente, Ciencias de la Computación

Especialidades: Problemas teóricos y prácticos en la gestión de datos

Proyectos: Brumoso

Profesor de investigación, Google Fellow, cofundador de Udacidad

Especialidades: Robótica, IA

Conferencias: DataBeat 2014

Proyectos: El coche autónomo de GoogleGoogle GlassUdacidad

Libros: Robots probabilísticos Robots: Ciencia y Sistemas I

Recomendación para aprender sobre big data: «Udacity tiene una pista de ciencia de datos construida por la industria. Empresas líderes como Cloudera, Facebook y MongoDB han contribuido con cursos. Aprende de los principales expertos del mundo. Todo el contenido es accesible de forma gratuita, y todos los estudiantes pueden inscribirse en nuestras clases».

Profesor de Astronomía

Especialidades: Astrofísica, Python para ciencia de datos

Conferencias: DataEDGE

Proyectos: wise.io

Profesor de Ciencias de la Computación

Especialidades: Infraestructura y aplicaciones de gestión de datos a gran escala

Conferencias: IEEE BigData 2013, La pila de análisis de datos de Berkeley: presente y futuro

Proyectos: AMPLabMLbaseCrowdDB

Profesor del Canciller, División de Ciencias de la Computación de EECS

Especialidades: Sistemas orientados a datos

Conferencias: DataEDGE

Proyectos: Trifactaflorecerd^p

Decano y Profesor, Facultad de Información

Especialidades: Economía, comunidades internacionales y migración de talento

Conferencias: DataEDGE

Libros: Los nuevos argonautas: ventaja regional en una economía global Ventaja regional: cultura y competencia en Silicon Valley y la Ruta 128

Sobre big data y cómo afecta nuestras vidas: «Los impactos de big data son actualmente visibles en los mundos de las redes sociales, la tecnología, la publicidad y el marketing, y las finanzas. Big data también es muchos campos de ciencia e ingeniería como la física, la biología y la astronomía. Será cada vez más visible en el cuidado de la salud, las escuelas, el gobierno y en una amplia gama de industrias más antiguas, desde automóviles hasta aeroespacial. Prácticamente todas las organizaciones querrán poder trabajar con sus datos. Big data funciona entre bastidores cuando navegamos por la web, usamos las redes sociales e incluso el correo electrónico, ya sea en nuestros dispositivos móviles o computadoras. Big data se está utilizando en nuestras transacciones financieras y en nuestros coches. Está muy extendido, y pronto se volverá omnipresente».

Profesor, División de Ciencias de la Computación

Especialidades: Cloud computing, sistemas distribuidos, redes

Conferencias: DataEDGE

Proyectos: AMPLabMesosChispaBlinkDB

Sobre el mayor impacto de big data en nuestras vidas: «Hoy en día, cada vez más empresas recopilan y utilizan datos para proporcionar mejores servicios a sus usuarios (por ejemplo, Amazon), mejorar la seguridad (por ejemplo, Boeing), mejorar la eficiencia (por ejemplo, General Electric, PG&E), detectar fraudes (por ejemplo, PayPal) y, para bien o para mal, optimizar la orientación de anuncios. En el futuro, continuaremos viendo mejoras en todas estas áreas y, además, veremos grandes avances en nuevas áreas, como la medicina (por ejemplo, la genómica del cáncer), la conservación de la energía y la protección del medio ambiente».

Profesor del Canciller, Departamento de Estadística, Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación

Especialidades: Problemas de datos de alta dimensión, modelado estadístico y análisis de estructuras de datos, aprendizaje automático

Proyectos: EstabilidadAbrazar los desafíos estadísticos en la era de la tecnología de la información

Fundador de Ladrillos de datos, Profesor Asistente en EECS (en el año académico 2014)

Especialidades: Herramientas para computación intensiva en datos a gran escala

Proyectos: ChispaTiburónMesos, otros sistemas para la programación y coordinación de macrodatos

Profesor de Sistemas de Información Gerencial

Especialidades: Análisis de decisiones y riesgos, análisis, modelado de hojas de cálculo, gestión de proyectos / carteras

Conferencias: 2014 Conferencia Informa sobre Business Analytics & Investigación de Operaciones

Sobre el mayor impacto de big data: «En los últimos años, big data estaba encontrando muchos pequeños usos, como averiguar qué anuncio emergente mostrarle en una página web. Más recientemente, se ha utilizado para encontrar eficiencias en los procesos comerciales, lo que tiene un gran impacto en la economía. Big data también juega un papel en la seguridad nacional, por supuesto. No creo que haya tenido un impacto tremendo en las decisiones más importantes que toman las empresas y nuestra sociedad, pero tiene el potencial y debería. Por ejemplo, el debate sobre la reforma de salud involucró muchas conjeturas sobre una amplia gama de temas sobre cuáles serían los impactos probables de varios cambios en el sistema. Las respuestas a muchas de las preguntas que se hicieron o deberían haberse hecho podrían haberse encontrado en los datos existentes que cubren la experiencia de muchos millones de estadounidenses. Esto habría sido posible si se hubieran codificado suficientes circunstancias de cada caso individual y los analistas pudieran extraer y comparar todos los micro experimentos de variaciones de políticas que ocurren todos los días. Me gustaría ver que los métodos de análisis de decisiones en particular se utilicen como una interfaz para grandes decisiones políticas y estratégicas que proporcionarían un marco para identificar e incorporar la información más valiosa para extraer del mar de datos».

Profesor Adjunto, Consultor de Minería de Datos en Elder Research Incorporated

Especialidades: Optimización, minería de datos

Conferencias: 2013 Mundo del análisis predictivo

Proyectos: Investigación de ancianos

Profesor Asistente de Administración de Empresas

Especialidades: Análisis de decisiones multicriterio, toma de decisiones conductuales, gestión de proyectos, innovación y desarrollo de nuevos productos

Conferencias: 2014 Conferencia Informa sobre Business Analytics e Investigación de Operaciones

Profesor Asociado, Departamento de Diseño e Ingeniería Centrados en el Ser Humano

Especialidades: Factores humanos en la interacción por computadora, ciencia de datos, juegos colaborativos

Proyectos: Laboratorio de Colaboración Científica y CreatividadCaída del sol

Recomendación para aprender más sobre big data: «Algunos buenos recursos para aprender sobre big data se pueden encontrar en un plan de estudios de ciencia de datos propuesto que desarrollé junto con el eScience Institute. Estas son las habilidades clave que la investigación de mercado y la experiencia científica nos han enseñado que son fundamentales para la ciencia intensiva en datos. Actualmente también estamos desarrollando pistas de doctorado de big data en múltiples departamentos de la Universidad de Washington».

Profesor Asociado, Ciencias de la Computación e Ingeniería

Especialidades: Gestión de Big Data, gestión de sensores y datos científicos, computación en la nube

Proyectos: MyriaNuageCQMSDatos Eco$y$tem

Sobre cómo el big data está mejorando la ciencia: «Hemos comenzado a colaborar con científicos en el campus de la UW mirando sus desafíos de gestión de datos desde una perspectiva de base de datos. Las herramientas existentes les están fallando, por lo que necesitan nuevas herramientas para ayudarlos a administrar sus conjuntos de datos cada vez más grandes y tener éxito en hacer su ciencia».

Profesor Amazon de Aprendizaje Automático, Profesor Asociado en Ciencias de la Computación e Ingeniería, Profesor Adjunto de Estadística

Especialidades: Aprendizaje automático

Profesor Asociado, Ciencias de la Computación e Ingeniería

Especialidades: Factores humanos en la comprensión de grandes colecciones de datos, sistemas interactivos para la visualización de datos

Proyectos: Documentos basados en datos (D3)WranglerTrifacta

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