Biografía Seth Stephens-Davidowitz

Biografía Seth Stephens-Davidowitz

¿Quién es Seth Stephens-Davidowitz?

Seth Isaac Stephens-Davidowitz es un científico de datos, economista y autor de Estados Unidos. Es colaborador del New York Times, ex científico de datos de Google y ex profesor invitado en la Escuela Wharton de la Universidad de Pensilvania.

En su libro Todo el mundo Miente, mostró los resultados de estudiar las busquedas que hacemos cuando creemos que nadie esta mirando. Para ello ultilizó datos de Google Trends, así como datos de Wikipedia y Facebook, para obtener información en tiempo real sobre los pensamientos y creencias de las personas que pueden ser reacios a admitir públicamente. Tiene diplomas de las universidades de Stanford y Harvard y gracias a su libro Todo El Mundo Miente, es un autor de bestsellers del New York Times.

¿Qué es el Big Data? 

Big data se refiere a un gran volumen de datos, de tal magnitud, que la mente humana difícilmente puede comprenderlo. El big data es todo grupo de datos para los que se requiere poder computacional para reconocer patrones. 

Utilizar los datos recopilados correctamente es esencial para refinar nuestra visión del mundo. Los datos nos proporcionan el material para confirmar o refutar nuestras corazonadas. Nos ayudan a identificar patrones y predicciones más precisos que la experiencia personal por sí sola. Pero todo esto solo es cierto si somos capaces de hacerlo de forma efectiva, y evitamos caer en sesgos cognitivos. Por ejemplo, uno de los peligros que existe con el big data, es que casi cualquier cosa puede “ser cierta”, si jugamos con la estadística, por lo que es importante confirmar si nos estamos dejando llevar por el sesgo de confirmación o por algún error estadístico. 

Cómo usar la ciencia de datos

La ciencia de datos, o data science, es una herramienta de gran utilidad, no por la cantidad de datos recopilados, sino el tipo de datos y la posibilidad de revelar patrones o hacer predicciones. 

Google es un ejemplo de ello. El motor de búsqueda de Larry Page, fundado en 1998, se convirtió en un gigante no porque fueran capaces de recopilar datos. Más bien, lo que distingue a Google es que los datos recopilados se pueden usar de forma eficiente. 

Antes de Google, cuando escribíamos “Daniel Goleman” en un motor de búsqueda, obteníamos páginas web que contenían la frase con más frecuencia, por lo que varios de ellos seguramente serían irrelevantes, o no tan buenos como nos gustaría. Los algoritmos Google se basaban en “relevancia”, definida al principio el número de enlaces de otros sitios hacia el resultado. 

El enfoque de Google es un buen ejemplo de cómo podemos hacer predicciones basadas en los datos que tenemos, incluso si estos datos a simple vista no miden lo que buscamos. Por ejemplo,  podríamos usar el big data con datos de Google para hacer un seguimiento de la propagación de alguna enfermedad, y eso es lo que hizo el ingeniero de Google Jeremy Ginsberg. Demostró que las búsquedas en Google relacionadas con la gripe, como “síntomas de la gripe”, permiten hacer un seguimiento de la propagación de la enfermedad en distintas áreas geográficas.

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