The Art of Data Science

Steven Levitsky, Daniel Ziblatt·2018·ensayo

Si bien 'The Art of Data Science' se enfoca en la ciencia de datos, trata la importancia de la 'confianza' y la 'verdad' en cómo los sistemas de datos son diseñados y usados. Este libro explora cómo la falta de normas y la erosión de la verdad pueden colapsar sistemas complejos como las democracias, ofreciendo una perspectiva análoga pero en un dominio político, resaltando la fragilidad de los sistemas basados en la confianza.

Paul Watzlawick·1981·filosofia

Kleppmann, en la ciencia de datos, subraya cómo la representación de los datos y los modelos afectan nuestra percepción y comprensión de la realidad. Watzlawick profundiza en este concepto a nivel psicológico y social, mostrando cómo la 'realidad' misma es una construcción, lo cual es fundamental para entender los sesgos inherentes en cualquier sistema de datos y su interpretación.

Nassim Nicholas Taleb·2007·divulgacion

Mientras que Kleppmann aborda la construcción de sistemas de datos robustos y la comprensión de sus limitaciones, Taleb explora las limitaciones inherentes de cualquier sistema predictivo frente a la incertidumbre radical. Ambos autores desafían la noción de que podemos encapsular la realidad compleja en modelos simplificados, compartiendo una profunda desconfianza en la predictibilidad de los sistemas complejos.

Daniel Kahneman·2011·divulgacion

Kleppmann insiste en la necesidad de comprender los sesgos humanos que se codifican en la recopilación y el análisis de datos. Kahneman proporciona la base psicológica para esos sesgos, delineando cómo nuestra propia arquitectura cognitiva puede llevar a interpretaciones erróneas y a la creencia en patrones falsos, algo que Kleppmann implica en la 'verdad' de los datos.

Herbert A. Simon·1969·no ficcion

Aunque Simon es un Premio Nobel, este libro en particular es menos conocido fuera de círculos académicos específicos. Kleppmann habla de 'ingeniería' de sistemas de datos. Simon propone una 'ciencia' para el estudio de sistemas artificiales, incluidos los programas de computadora y las decisiones humanas. Ambos profundizan en la naturaleza de construir y comprender sistemas complejos y artificiales, y cómo interactúan con el entorno.

Ulrich Beck·1986·ensayo

Kleppmann, aunque se centra en la ciencia de datos, toca sutilmente las implicaciones éticas y sociales del uso de datos a gran escala y los riesgos asociados a los sistemas de información. Beck, un sociólogo alemán, analiza cómo la producción de riesgo se ha convertido en un elemento central de la sociedad moderna, una visión que resuena con la necesidad de una comprensión profunda de las consecuencias no intencionadas de los sistemas de datos que propone Kleppmann.

Clifford Geertz·1973·ensayo

'The Art of Data Science' insiste en la interpretación cuidadosa de los datos, viendo las cifras no solo como hechos, sino como representaciones que requieren un contexto y una comprensión más allá de lo superficial. Geertz propone un enfoque metodológico similar para las culturas, argumentando que los fenómenos sociales deben ser 'leídos' e interpretados profundamente, no solo descritos, lo cual es análogo a la forma en que los científicos de datos deben interactuar con sus 'datos culturales' o sus 'datos sociales'.

Darrell Huff·1954·divulgacion

Mientras que Kleppmann aboga por el uso ético y la comprensión de los datos, Huff deconstruye las formas en que se presentan los datos para engañar. El libro de Huff, aunque es un ensayo, tiene una estructura didáctica y directa, con ejemplos claros de cómo la 'presentación' de los datos (gráficos, promedios, porcentajes) puede alterar la verdad de una manera análoga a cómo el diseño de un sistema de datos puede llevar a conclusiones erróneas.