Instituto Berkeley de Ciencia de Datos

El Berkeley Institute for Data Science (BIDS) es un centro neurálgico de investigación y educación dentro de la Universidad de California, Berkeley, diseñado para facilitar la ciencia intensiva en datos y obtener subvenciones para su difusión dentro de las ciencias. ^{[1] [2]} El BIDS se financió inicialmente con subvenciones de la Fundación Gordon y Betty Moore y la Fundación Sloan como parte de una subvención de tres años con institutos de ciencia de datos de la Universidad de Nueva York y la Universidad de Washington . ^{[3] [4] [5]} El objetivo de la iniciativa de las tres universidades es reunir a expertos en el dominio de las ciencias naturales y sociales, junto con expertos metodológicos de la informática, la estadística y las matemáticas aplicadas. ^[6] Saul Perlmutter estableció BIDS en 2013 y renunció como director de la facultad en diciembre de 2023. ^[7] La ​​iniciativa se anunció en un evento de la Oficina de Política Científica y Tecnológica de la Casa Blanca para destacar y promover los avances en el descubrimiento científico impulsado por datos, y es un componente central del plan estratégico de la Fundación Nacional de Ciencias para desarrollar la capacidad nacional en ciencia de datos. ^{[8] [9] [10]}

Grupos de trabajo

Cuando se fundó BIDS en 2013, había seis grupos de trabajo en las tres universidades incluidas en la subvención original Moore/Sloan, conocidos como Moore-Sloan Data Science Environments (MSDSE). ^[11] El objetivo de los MSDSE era abordar los principales desafíos que enfrentan los avances en la investigación intensiva en datos, incluidas las carreras, la educación y la capacitación, las herramientas y el software, la reproducibilidad y la ciencia abierta, el espacio físico e intelectual y los estudios de ciencia de datos. ^[12] Los esfuerzos de estos grupos de trabajo llevaron a la fundación de la Academic Data Science Alliance (ADSA) ^[13] en 2019. BIDS es miembro fundador de la ADSA. ^[14]

Personajes notables

Un objetivo principal del BIDS es construir una comunidad de investigadores en ciencias de datos y de investigadores sénior en todas las disciplinas académicas. Los 23 investigadores actuales constituyen la mayoría del personal en activo del Instituto, que apoya una serie de iniciativas notables (a través del apoyo de los investigadores). La siguiente lista es un subconjunto de los investigadores destacados hasta la fecha:

• Nick Adams, investigador principal del proyecto Deciding Force ^{[15] [16]}
• Fernando Pérez , senior Fellow, creador de Jupyter e IPython ^{[17] [18]}
• Dan Hammer , miembro, Presidential Innovation Fellow y ex científico jefe de datos del World Resources Institute ^{[19] [20]}
• Kathryn Huff , investigadora y autora de Effective Computation in Physics ^{[21] [22]}
• Leonard Apeltsin, Health Innovation Fellow, ^[23] director de ciencia de datos en Anomaly, ^[24] cofundador de Primer.ai ^[25] y autor de Data Science Bookcamp: Five Python Projects ^[26]
• Stéfan Van Der Walt, compañero de computación, autor de scikit-image ^{[27] [28]}
• Laura Waller ^[29]

Referencias

1. Ungerleider, Neal (13 de noviembre de 2013). "La Casa Blanca a las universidades: necesitamos más científicos de datos". Fast Company . Consultado el 25 de octubre de 2015 .
2. Suthaharan, Shan (2015). Modelos y algoritmos de aprendizaje automático para la clasificación de macrodatos: pensar con ejemplos para un aprendizaje eficaz . Springer. pág. 10. ISBN 9781489976413.
3. "NYU es parte de una iniciativa para aprovechar el potencial de los científicos de datos y el big data con el apoyo de las fundaciones Moore y Sloan". Universidad de Nueva York . 12 de noviembre de 2013 . Consultado el 26 de octubre de 2015 .
4. "UW, Berkeley y NYU colaboran en una iniciativa de ciencia de datos por valor de 37,8 millones de dólares". Instituto de eScience de la Universidad de Washington . 7 de noviembre de 2013. Archivado desde el original el 14 de agosto de 2020. Consultado el 26 de octubre de 2015 .
5. Baker, Monya (8 de abril de 2015). «Ciencia de datos: atractivo para la industria». Nature . 520 (7546): 253–255. doi : 10.1038/nj7546-253a . PMID  25859590.
6. "Ejemplos de iniciativas de Big Data y proyectos de financiación". Intercambio de datos para la investigación demográfica . Instituto Nacional de Salud Infantil y Desarrollo Humano Eunice Kennedy Shriver. 2015. Consultado el 26 de octubre de 2015 .
7. "La comunidad BIDS celebra el mandato de Saul Perlmutter como director fundador de la facultad". Berkeley Institute for Data Science (BIDS) (artículo). Berkeley, California. 12 de diciembre de 2023. Consultado el 2 de octubre de 2024 .
8. Lohr, Steve (12 de noviembre de 2013). "Program Seeks to Nurture 'Data Science Culture' at Universities". New York Times . Consultado el 25 de octubre de 2015 .
9. "Data to Knowledge to Action" (PDF) . Oficina de Política Científica y Tecnológica . 12 de noviembre de 2013. Archivado (PDF) desde el original el 28 de enero de 2017 . Consultado el 25 de octubre de 2015 – vía Archivos Nacionales .
10. Johnstone, Iain; Roberts, Fred (18 de julio de 2014). Informe final del subcomité StatSNSF (PDF) . National Science Foundation. Archivado desde el original (PDF) el 5 de marzo de 2016 . Consultado el 5 de noviembre de 2015 .
11. "Archivo MSDSE". Academic Data Science Alliance . Consultado el 2 de octubre de 2024 .
12. "Archivo MSDSE - Temas". Academic Data Science Alliance . Consultado el 2 de octubre de 2024 .
13. "Acerca de ADSA". Academic Data Science Alliance . Consultado el 2 de octubre de 2022 .
14. "Miembros fundadores". Academic Data Science Alliance . Consultado el 2 de octubre de 2022 .
15. Allred, Cathy (17 de septiembre de 2014). "Deciding Force: What we learned from Ferguson" (Fuerza decisiva: lo que aprendimos de Ferguson). Daily Herald . Consultado el 5 de noviembre de 2015 .
16. McMillan, Cecily; Gould-Wartofsky, Michael (17 de septiembre de 2015). "Descriminalizar la disidencia". Al Jazeera America . Consultado el 6 de noviembre de 2015 .
17. "$6 millones para UC Berkeley y Cal Poly para expandir y mejorar software de código abierto para computación científica y ciencia de datos". Business Wire . 7 de julio de 2015 . Consultado el 5 de noviembre de 2015 .
18. Krill, Paul (14 de febrero de 2014). «El fundador de IPython detalla la hoja de ruta para una plataforma informática interactiva». InfoWorld . Consultado el 6 de noviembre de 2015 .
19. Strickland, Eliza (16 de abril de 2014). "Google Earth Engine aporta macrodatos al activismo medioambiental". IEEE Spectrum . Consultado el 5 de noviembre de 2015 .
20. Benderly, Beryl (13 de julio de 2015). «Putting women at the controllers at NASA» (Poner a las mujeres al mando de la NASA). Science . Consultado el 5 de noviembre de 2015 .
21. Scopatz, Anthony; Kathryn, Huff (2015). Computación eficaz en física. O'Reilly Media. ISBN 9781491901595.
22. Lowery, Jack (14 de septiembre de 2014). «Women in Data Science: Kathryn Huff». Centro de Ciencia de Datos . Universidad de Nueva York . Consultado el 6 de noviembre de 2015 .
23. "Instituto Berkeley de Ciencias de Datos". Instituto Berkeley de Ciencias de Datos .
24. "Anomalía - Los pagos de precisión aplicados a la atención sanitaria". Anomalía - Los pagos de precisión aplicados a la atención sanitaria .
25. "De la bioinformática al procesamiento del lenguaje natural con Leonard Apeltsin". James Le .
26. Apeltsin, Leonard (2021). Data Science Bookcamp: cinco proyectos de Python. Manning Publishing. ISBN 9781617296253.
27. Bressert, Eli (2012). SciPy y NumPy: una descripción general para desarrolladores . O'Reilly Media. pág. 43. ISBN 9781449361624.
28. "scikit-image". Índice de paquetes de Python . Consultado el 5 de noviembre de 2015 .
29. "Laura Waller". Instituto Berkeley de Ciencias de Datos .

Enlaces externos

• Sitio web oficial