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Daniel MarínBorja TosarIsabel CorderoFrancis VillatoroHéctor Socaslior shamir científico de datosciencia de datos universidad michiganastronomía biología medicina descubrimientosinvestigación lior shamir humanidades artedescubrimientos de lior shamircontribuciones versus descubrimientosperspectiva amplia interdisciplinarlior shamir descubrimientos basados en datosanálisis de datos por lior shamiríndice h30 investigador israelí estadounidenseLior ShamirUniversidad de Tel AvivEstados UnidosUniversidad Tecnológica de MichiganHéctor SocasFrancis VillatoroCoffee Break: Señal y RuidoAstronomíaMedicinaPsicologíaBiología Marina
Lior Shamir científico de datos
Con
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Héctor Socas presenta a Lior Shamir, un científico de datos israelí-estadounidense que trabaja en la Universidad Tecnológica de Michigan, destacando su amplio currículum y sus aplicaciones de ciencia de datos en diversas disciplinas.
…Yo lo que veo es que estamos acumulando, o sea, que el ritmo al que se acumulan los candidatos a premio Ruido me parece sensiblemente mayor que el ritmo al que se acumulan los candidatos a premio Señal. Yo ahí sí veo una simetría, ahí sí veo un desequilibrio. Bueno, entonces, vamos a ver, vamos por partes, esto viene de un investigador, una persona en concreto, se llama Lior Shamir, es de origen israelí, por lo menos estudió en la Universidad de Tel Aviv pero ha hecho toda su trayectoria profesional en Estados Unidos, hizo el doctorado en 2006 y trabaja en la Universidad Tecnológica de Michigan y es una persona un poco curiosa, es un investigador con un currículum razonable y está viendo aquí en la página web de la universidad resulta que él se define como científico de datos, su trabajo doctoral es en ciencia computacional y dice que ha hecho descubrimientos, a lo que le gusta es aplicar ciencia de datos a diferentes áreas de la ciencia en las cuales con muchos datos se pueden hacer avances, dice que ha hecho descubrimientos en diferentes áreas como Astronomía, Biología, Medicina, Humanidades, Arte, Música, Psicología, Biología Marina y más. Y más. Descubrimientos, o sea, no es que digas tú, bueno, he hecho contribución, he hecho que, a ver, yo siempre abogo por la, en fin, que está bien que la gente, que sea interdisciplinar, que abramos los horizontes, que tengamos una perspectiva amplia de las cosas, ¿no? Pero que un individuo haga descubrimientos, no estamos hablando de aportaciones, de contribuciones, de poner un granito de arena, sino descubrimientos en todos esos campos, por lo menos, no sé, suena un poco a científico Soberbio, pero bueno, no lo conozco personalmente. ¿Está pensando en invitarlo al podcast? Ya estamos tardando. Literalmente pone Data Driven Discovery, o sea, descubrimientos basados en datos, o sea, que lo que está es aplicando lo mismo a muchos tipos de datos. Y cada vez que hace un análisis, pues lo que le salga es un descubrimiento. Exacto, eso es lo que suena, lo que dice aquí. Bueno, en fin, eso es un poco; vamos a no hacer tampoco falacia dominant, pero es por contar un poco la persona, porque esto es una cosa de una persona. El artículo este en concreto del que vamos a hablar es un artículo científico; digo que es un investigador con un prestigio, un currículum razonable, ciento y pico publicaciones, un índice H30 y pico, o sea. Y este, como digo, ha salido un paper suyo en Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, en el cual afirma que las galaxias rotan preferentemente en una dirección respecto a la otra. Y además no es nuevo, ya tiene una trayectoria de muchos años,…
Significado #1 · Palabras #1
Héctor Socas presenta a Lior Shamir, un científico de datos israelí-estadounidense que trabaja en la Universidad Tecnológica de Michigan, destacando su amplio currículum y sus aplicaciones de ciencia de datos en diversas disciplinas.
Habla: Héctor SocasSignificado #1 · Palabras #1lior shamir científico de datosciencia de datos universidad michiganastronomía biología medicina descubrimientosinvestigación lior shamir humanidades artedescubrimientos de lior shamircontribuciones versus descubrimientosperspectiva amplia interdisciplinarlior shamir descubrimientos basados en datosanálisis de datos por lior shamiríndice h30 investigador israelí estadounidense…Yo lo que veo es que estamos acumulando, o sea, que el ritmo al que se acumulan los candidatos a premio Ruido me parece sensiblemente mayor que el ritmo al que se acumulan los candidatos a premio Señal. Yo ahí sí veo una simetría, ahí sí veo un desequilibrio. Bueno, entonces, vamos a ver, vamos por partes, esto viene de un investigador, una persona en concreto, se llama Lior Shamir, es de origen israelí, por lo menos estudió en la Universidad de Tel Aviv pero ha hecho toda su trayectoria profesional en Estados Unidos, hizo el doctorado en 2006 y trabaja en la Universidad Tecnológica de Michigan y es una persona un poco curiosa, es un investigador con un currículum razonable y está viendo aquí en la página web de la universidad resulta que él se define como científico de datos, su trabajo doctoral es en ciencia computacional y dice que ha hecho descubrimientos, a lo que le gusta es aplicar ciencia de datos a diferentes áreas de la ciencia en las cuales con muchos datos se pueden hacer avances, dice que ha hecho descubrimientos en diferentes áreas como Astronomía, Biología, Medicina, Humanidades, Arte, Música, Psicología, Biología Marina y más. Y más. Descubrimientos, o sea, no es que digas tú, bueno, he hecho contribución, he hecho que, a ver, yo siempre abogo por la, en fin, que está bien que la gente, que sea interdisciplinar, que abramos los horizontes, que tengamos una perspectiva amplia de las cosas, ¿no? Pero que un individuo haga descubrimientos, no estamos hablando de aportaciones, de contribuciones, de poner un granito de arena, sino descubrimientos en todos esos campos, por lo menos, no sé, suena un poco a científico Soberbio, pero bueno, no lo conozco personalmente. ¿Está pensando en invitarlo al podcast? Ya estamos tardando. Literalmente pone Data Driven Discovery, o sea, descubrimientos basados en datos, o sea, que lo que está es aplicando lo mismo a muchos tipos de datos. Y cada vez que hace un análisis, pues lo que le salga es un descubrimiento. Exacto, eso es lo que suena, lo que dice aquí. Bueno, en fin, eso es un poco; vamos a no hacer tampoco falacia dominant, pero es por contar un poco la persona, porque esto es una cosa de una persona. El artículo este en concreto del que vamos a hablar es un artículo científico; digo que es un investigador con un prestigio, un currículum razonable, ciento y pico publicaciones, un índice H30 y pico, o sea. Y este, como digo, ha salido un paper suyo en Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, en el cual afirma que las galaxias rotan preferentemente en una dirección respecto a la otra. Y además no es nuevo, ya tiene una trayectoria de muchos años,…
Francis Villatoro reflexiona sobre la productividad del trabajo científico en astronomía y plantea una pregunta sobre si es más productivo cuando hay competencia o cuando un investigador retiene los datos obtenidos.
Habla: Francis VillatoroPalabras #19productividad trabajo científico astronomíacolaboraciones en la astronomía actualdatos retenidos investigador tiempo telescopio…de formación de la galaxia, estados de formación de los sistemas binarios y las combinaciones de las órbitas, con los análisis de datos de los espectros. Tienes que combinar a mucha gente trabajando con lo que es muy difícil que no se trabaje en colaboración. Yo creo que la mayor parte de la astronomía hoy en día se produce en colaboraciones. Entonces, ¿qué es más productivo?: los campos en los que hay una gran competencia por hacer algo con los datos o los campos en los que tú tienes retenidos los datos porque tú has sido, entre comillas, el que has pagado por ello porque has conseguido que te den el tiempo de telescopio para obtener esos datos? Yo no lo sé, no se sabría decir qué es más productivo, pero sí es cierto que casi todo se hace en colaboración. Yo, en astronomía, porque por ejemplo si me preguntáis temas de simulación o de matemática aplicada, cambiaría mi opinión. Pero en astronomía yo…