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Daniela Witten
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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.
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Biografía y educación
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]
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Investigación y carrera
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Contexto
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]
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Reconocimiento público
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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