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Daniela Witten

Daniela M. Witten es una bioestadística americana. Es profesora y posee una cátedra dotada (endowed chair) Dorothy Gilford de Estadística Matemática en la Universidad de Washington.[1]​[2]​ Su campo de investigación es el uso del aprendizaje automático aplicado a los datos multidimensionales.

Daniela Witten
Información personal
Nacimiento Siglo XX Ver y modificar los datos en Wikidata
Nacionalidad Estadounidense
Familia
Padres Edward Witten Ver y modificar los datos en Wikidata
Chiara Nappi Ver y modificar los datos en Wikidata
Educación
Educada en Universidad de Standford
Tesis doctoral A penalized matrix decomposition, and its applications (2010)
Supervisor doctoral Robert Tibshirani
Información profesional
Área Estadística, Aprendizaje automático
Conocida por An Introduction to Statistical Learning
Empleador Universidad de Washington Ver y modificar los datos en Wikidata
Miembro de Asociación Estadounidense de Estadística
Sitio web faculty.washington.edu/dwitten Ver y modificar los datos en Wikidata
Distinciones Mortimer Spiegelman Award (2019)
National Science Foundation CAREER Award (2013)
Forbes 30 Under 30 (2012, 2013 and 2014)
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Biografía y educación

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Witten estudió matemáticas y biología en la Universidad de Stanford, graduándose en 2005. Permaneció allí durante su posgrado y consiguió el título de máster en estadística en 2006.[3]​[4]​ Le fue concedida la beca Gertrude Mary Cox de la Asociación Estadística americana en 2008.[5]​ Escribió su tesis doctoral, Una descomposición matricial con penalización, y sus aplicaciones, bajo la supervisión de Robert Tibshirani.[6]​[7]​ Trabajó con Trevor Hastie en análisis de correlación canónica.[8]​ En la Universidad de Standford recibió varios premios, incluyendo una beca presidencial y una beca de investigación del National Defense Science and Engineering Graduate Fellowship program.[9]​ Ha sido coautora del libro An Introduction to Statistical Learning, que es ampliamente usado para iniciarse en el campo del aprendizaje estadístico. El libro ganó Premio Ziegel en 2014.[10]​

Investigación y carrera

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Witten aplica el aprendizaje estadístico al tratamiento médico personalizado y la decodificación del genoma.[11]​ Utiliza aprendizaje máquina aprendiendo para analizar conjuntos de dato en neurociencia y genómica.[12]​ Una de sus preocupaciones es la creciente cantidad de datos en biomedicina.[13]​

Fue nombrada profesora dotada en la Universidad de Washington en 2010.[14]​ Fue galardonada con el del NIH en 2011.[15]​ Recibió el premio David P. Byar Young Investigator de la Asociación Estadounidense de Estadística por su trabajo Clasificación penalizada mediante el discriminante lineal de Fisher en 2011.[16]​ Witten contribuyó al informe de 2012 Evolution of Translational Omics de buenas prácticas en llevar la investigación del uso de ómicas para la predicción de los resultados de una clínica.[17]​[18]​ Ganó el Premio Genius de la revista Elle en 2012.[19]​ En 2013 ganó una beca de la Fundación Alfred P. Sloan.[20]​ Su grupo de investigación ha desarrollado una gama de paquetes de software de acceso abierto.[21]​ También ha impartido un seminario del programa Big Data to Knowledge,[22]​ y dio una charla TED en la Universidad de Washington titulada Cancer by Numbers.[23]​

Ganó una beca National Science Foundation CAREER en 2013, lo que le permitió desarrollar nuevos métodos estadísticos para el modelado gráfico.[24]​ Fue becaria del programa PopTech Science Fellow en 2013,[11]​ y nombrada en lista Forbes 30 Under 30 en la categoría de Ciencia y Salud en 2012, 2013 y 2014.[25]​[26]​[27]​ En 2015, Witten recibió el premio Raymond J. Carroll Young Investigator de la Universidad de Texas A&M.[28]​ En 2018 fue nombrada investigadora de la Fundación Simons.[29]​ Es editora asociada del Journal of the American Statistical Association.[30]​

Reconocimiento público

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El trabajo de Witten ha aparecido en las revistas Forbes, Elle y NPR .[31]​[32]​ Ha sido entrevistada sobre big data por la Asociación Estadounidense para el Avance de la Ciencia .[33]​ Fue nombrada en la lista de los 10 científicos que sacuden nuestro mundo por HowStuffWorks.[34]​ En 2018, la Asociación Estadounidense de Estadística la reconoció como una de las mejores mujeres en ciencia de datos.

Witten fue elegida miembro de la Asociación Estadounidense de Estadística en 2020.[35]​

Referencias

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  1. ↑ «Daniela Witten». faculty.washington.edu. 
  2. ↑ «UW Biostatistics People Page». UW Biostatistics People Page. 
  3. ↑ UWTV (12 de septiembre de 2013), UW Four Peaks - Daniela Witten, consultado el 28 de agosto de 2018 .
  4. ↑ «Interview With Daniela Witten · Simply Statistics». simplystatistics.org (en inglés). Archivado desde el original el 29 de enero de 2013. Consultado el 28 de agosto de 2018. 
  5. ↑ Inc., Advanced Solutions International. «Gertrude M. Cox Scholarship». www.amstat.org. Archivado desde el original el 29 de agosto de 2018. Consultado el 28 de agosto de 2018. 
  6. ↑ A penalized matrix decomposition, and its applications (Tesis). Stanford University. 2010. p. stanford.edu. OCLC 667187274. 
  7. ↑ «Daniela Witten | Department of Statistics». statistics.stanford.edu (en inglés). Consultado el 28 de agosto de 2018. 
  8. ↑ Witten, D. M.; Tibshirani, R.; Hastie, T. (17 de abril de 2009). «A penalized matrix decomposition, with applications to sparse principal components and canonical correlation analysis». Biostatistics (en inglés) 10 (3): 515-534. ISSN 1465-4644. PMC 2697346. PMID 19377034. doi:10.1093/biostatistics/kxp008. 
  9. ↑ «Daniela Witten». Women in Data Science (WiDS) Conference 2018 (en inglés). Archivado desde el original el 29 de abril de 2018. Consultado el 28 de agosto de 2018. 
  10. ↑ «2014 Ziegel Award Announcement». Technometrics (en inglés) 58 (1): 152-153. 2 de enero de 2016. ISSN 0040-1706. doi:10.1080/00401706.2015.1105697. 
  11. ↑ a b «Daniela Witten». PopTech. Archivado desde el original el 8 de marzo de 2022. Consultado el 28 de agosto de 2018. 
  12. ↑ Aguiar, Izzy (1 de febrero de 2018). «Getting to Know the Women in Data Science: Daniela Witten». medium.com. Consultado el 28 de agosto de 2018. 
  13. ↑ Stanford University School of Engineering (3 de abril de 2018), Daniela Witten: The Statistical Challenges of Increased Data, consultado el 28 de agosto de 2018 .
  14. ↑ «Daniela Witten | Department of Biostatistics». www.biostat.washington.edu (en inglés). Consultado el 28 de agosto de 2018. 
  15. ↑ «NIH program allows junior investigators to bypass traditional post-doc training» (en inglés). 18 de septiembre de 2015. Consultado el 28 de agosto de 2018. 
  16. ↑ Witten, Daniela M.; Tibshirani, Robert (9 de agosto de 2011). «Penalized classification using Fisher's linear discriminant». Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Statistical Methodology) (en inglés) 73 (5): 753-772. ISSN 1369-7412. PMC 3272679. PMID 22323898. doi:10.1111/j.1467-9868.2011.00783.x. 
  17. ↑ Medicine, Institute of; Policy, Board on Health Sciences; Services, Board on Health Care; Trials, Committee on the Review of Omics-Based Tests for Predicting Patient Outcomes in Clinical (13 de septiembre de 2012). Evolution of Translational Omics: Lessons Learned and the Path Forward (en inglés). National Academies Press. ISBN 9780309224185. 
  18. ↑ Witten, D. M.; Tibshirani, R. (1 de enero de 2013). «Scientific research in the age of omics: the good, the bad, and the sloppy». Journal of the American Medical Informatics Association (en inglés) 20 (1): 125-127. ISSN 1067-5027. PMC 3555320. PMID 23037799. doi:10.1136/amiajnl-2012-000972. 
  19. ↑ «Faculty Profile: Daniela Witten | Department of Biostatistics». www.biostat.washington.edu (en inglés). Archivado desde el original el 7 de abril de 2017. Consultado el 28 de agosto de 2018. 
  20. ↑ «2013 Annual Report». Alfred P. Sloan Foundation. 2013. Consultado el 28 de agosto de 2018. 
  21. ↑ «Publicly-Available Software». faculty.washington.edu. Consultado el 28 de agosto de 2018. 
  22. ↑ BD2K Guide to the Fundamentals of Data Science (17 de febrero de 2017), Supervised Machine Learning, consultado el 28 de agosto de 2018 .
  23. ↑ TEDx Talks (7 de septiembre de 2012), Cancer by Numbers: Daniela Witten at TEDxUofW, consultado el 28 de agosto de 2018 .
  24. ↑ «NSF Award Search: Award#1252624 - CAREER: Flexible Network Estimation from High-Dimensional Data». www.nsf.gov. Consultado el 28 de agosto de 2018. 
  25. ↑ «30 Under 30 - Science & Healthcare - Forbes» (en inglés). Consultado el 28 de agosto de 2018. 
  26. ↑ Forbes (16 de diciembre de 2011), Forbes 30 Under 30 - Success Is In Daniela Witten's DNA, consultado el 28 de agosto de 2018 .
  27. ↑ «Daniela Witten – NIH Director's Blog». directorsblog.nih.gov (en inglés estadounidense). Consultado el 28 de agosto de 2018. 
  28. ↑ «Raymond J. Carroll Young Investigator Award - Dept. of Statistics, Texas A&M University» (en inglés estadounidense). Consultado el 28 de agosto de 2018. 
  29. ↑ «Daniela Witten named Simons Investigator | Department of Biostatistics». biostat.washington.edu (en inglés). Archivado desde el original el 29 de agosto de 2018. Consultado el 28 de agosto de 2018. 
  30. ↑ «Editorial Board EOV». Journal of the American Statistical Association (en inglés) 109 (508): ebi. 2 de octubre de 2014. ISSN 0162-1459. doi:10.1080/01621459.2014.980188. 
  31. ↑ «Daniela Witten | Amstat News». magazine.amstat.org (en inglés estadounidense). Consultado el 28 de agosto de 2018. 
  32. ↑ Gruener, Marcie Sillman, Posey. «How Crunching Big Data Could Save Our Lives» (en inglés). Consultado el 28 de agosto de 2018. 
  33. ↑ «The Big Data Blog, Part II: Daniela Witten» (en inglés). 17 de marzo de 2014. Consultado el 28 de agosto de 2018. 
  34. ↑ «10 Scientists Rocking Our World» (en inglés). 2 de abril de 2012. Archivado desde el original el 29 de agosto de 2018. Consultado el 28 de agosto de 2018. 
  35. ↑ «ASA Fellows list». American Statistical Association. Consultado el 1 de junio de 2020. 
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