Historia del Data Science
Category: Autre
mise à jour avec succès: 5 sept. 2019
Breves Acontecimientos acerca de la ciencia de datos
Auteurs
Created byAntonio Labra
Attachments
Les événements
1962
John W. Tukey escribe en 'El futuro del análisis de datos'
" El análisis de datos es intrínsecamente una ciencia empírica"1974
Peter Naur publica 'Encuesta concisa de métodos computacionales' en Suecia y los Estados Unidos.
“Los datos son una representación de hechos o ideas de una manera formal que puede ser comunicada o manipulada por algún proceso”1989
Gregory Piatetsky-Shapiro organiza y preside el primer taller de Descubrimiento del conocimiento en bases de datos (KDD)1994
BusinessWeek publica un artículo de portada sobre ' Marketing de base de datos '
“Las empresas recopilan gran cantidad de información sobre usted, la analizan para predecir la probabilidad de que compre un producto y utilizan ese conocimiento para elaborar un mensaje de marketing para obtenerlo"1977
Tukey publica 'Análisis exploratorio de datos'
"Era necesario hacer más hincapié en el uso de datos para sugerir hipótesis y probar y que el Análisis exploratorio de datos y el Análisis confirmatorio de datos pueden y deben Proceder de lado a lado”1996
Usama Fayyad, Gregory Piatetsky-Shapiro, y Padhraic Smyth escriben los siguiente:
“Históricamente, la noción de encontrar patrones útiles en los datos se le ha dado una variedad de nombres, incluyendo la minería de datos, extracción de conocimiento, descubrimiento de información, recolección de información, arqueología de datos y procesamiento de patrones de datos.
En nuestra opinión, KDD [Descubrimiento de conocimiento en bases de datos]
se refiere al proceso general de descubrimiento de conocimi1997
Se lanza la revista Data Mining and Knowledge Discovery1999
Jacob Zahavi se cita en 'Datos de minería de datos de Nuggets of Knowledge'
“Los métodos estadísticos convencionales funcionan bien con pequeños conjuntos de datos. Sin embargo, las bases de datos de hoy pueden incluir millones de filas y decenas de columnas de datos.
La escalabilidad es un problema enorme en la minería de datos"2001
William S. Cleveland publica 'Ciencia de datos: un plan de acción para expandir las áreas técnicas del campo de la estadística'
”Es un plan para ampliar las áreas principales del trabajo técnico del campo de las estadísticas.
Debido a que el plan es ambicioso e implica un cambio sustancial, el campo modificado se llamará ‘ciencia de datos’ “2001
Leo Breiman publica 'Modelos estadísticos: las dos culturas'
“Existen dos culturas en el uso de modelos estadísticos para llegar a conclusiones a partir de datos.
Los datos son generados por un modelo de datos estocástico dado.
El otro utiliza modelos algorítmicos y trata el mecanismo de datos como desconocido.
Este compromiso ha conducido a teorías irrelevantes, conclusiones cuestionables y ha evitado que los estadísticos
trabajen en una amplia gama de problemas actuales interesantes"2002
Lanzamiento de la revista Data Science Journal.
El alcance de la revista incluye descripciones de los sistemas de datos, su publicación en Internet, aplicaciones y problemas legales ”2005
Thomas H. Davenport, Don Cohen y Al Jacobson publican 'Competing on Analytics ',
un informe del Babson College Working Knowledge Research Center.
Se describe la aparición de una nueva forma de competencia basada en el uso extensivo de análisis, datos y toma de decisiones
basada en hechos2005
El Consejo Nacional de Ciencia publica
"Larga vida de colecciones de datos digitales: Investigación y Educación en la 21 st Century ”2007
El Centro de Investigación de Dataología y Ciencia de Datos se estableció en la Universidad de Fudan, Shanghai, China2009
Dos de los investigadores del centro, Yangyong Zhu y Yun Xiong, publicaron 'Introducción a la Dataología y Ciencia de Datos'.
"Afirman diferentes a las ciencias naturales y sociales, la Dataología y la Ciencia de datos toman datos en el ciberespacio como su objeto de investigación”.2009
Hal Varian, economista jefe de Google, le dice al McKinsey Quarterly:
“Sigo diciendo que el trabajo sexy en los próximos diez años será estadístico. La gente cree que estoy bromeando,
pero ¿quién hubiera imaginado que los ingenieros informáticos hubieran sido el trabajo sexy de los años 90?
La capacidad de tomar datos (poder entenderlos, procesarlos, extraer valor de ellos, visualizarlos, comunicarlos)
será una habilidad muy importante en las próximas décadas"2009
Troy Sadkowsky crea el grupo de científicos de datos en LinkedIn como complemento de su sitio web, datasceintists.com
(más tarde se convirtió en datascientists.net )2010
Hilary Mason y Chris Wiggins escriben en 'Una taxonomía de la ciencia de datos '
“Pensamos que sería útil proponer una posible taxonomía de lo que hace un científico de datos, en orden cronológico:
obtener, frotar, explorar y modelar"2011
Harlan Harris escribe en 'Data Science, Moore’s Law, and Moneyball'
"Nos dimos cuenta de que a medida que nuestras organizaciones crecían, ambos teníamos que descubrir cómo llamar
a la gente de nuestros equipos.
El término que parecía encajar mejor era científico de datos: aquellos que usan tanto datos como ciencia para
crear algo nuevo"2012
Tom Davenport y DJ Patil publican ” Data Scientist: El trabajo más sexy del siglo XXI ” en Harvard Business Review .
Comments