ABOUT THE SPEAKER
Sebastian Wernicke - Data scientist
After making a splash in the field of bioinformatics, Sebastian Wernicke moved on to the corporate sphere, where he motivates and manages multidimensional projects.

Why you should listen

Dr. Sebastian Wernicke is the Chief Data Scientist of ONE LOGIC, a data science boutique that supports organizations across industries to make sense of their vast data collections to improve operations and gain strategic advantages. Wernicke originally studied bioinformatics and previously led the strategy and growth of Seven Bridges Genomics, a Cambridge-based startup that builds platforms for genetic analysis.

Before his career in statistics began, Wernicke worked stints as both a paramedic and successful short animated filmmaker. He's also the author of the TEDPad app, an irreverent tool for creating an infinite number of "amazing and really bad" and mostly completely meaningless talks. He's the author of the statistically authoritative and yet completely ridiculous "How to Give the Perfect TEDTalk."

More profile about the speaker
Sebastian Wernicke | Speaker | TED.com
TEDxZurich 2011

Sebastian Wernicke: 1,000 TED Talks in six words

Sebastian Wernicke: 1000 TEDTalks, 6 palabras

Filmed:
702,149 views

Sebastian Wernicke piensa que cada TEDTalk se puede resumir en seis palabras. En TEDxZurich muestra cómo hacerlo incluso usando menos.
- Data scientist
After making a splash in the field of bioinformatics, Sebastian Wernicke moved on to the corporate sphere, where he motivates and manages multidimensional projects. Full bio

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00:15
There's currentlyactualmente over a thousandmil TEDTalksTed habla on the TEDTED websitesitio web.
0
0
4000
Actualmente hay más de 1000 TEDTalks en el sitio de TED.
00:19
And I guessadivinar manymuchos of you here
1
4000
3000
Y supongo que muchos de Uds.
00:22
think that this is quitebastante fantasticfantástico --
2
7000
2000
pensarán que es estupendo...
00:24
exceptexcepto for me. I don't agreede acuerdo with this.
3
9000
2000
salvo yo. Yo no estoy de acuerdo.
00:26
I think we have a situationsituación here.
4
11000
2000
Creo que aquí hay un problema.
00:28
Because if you think about it, 1,000 TEDTalksTed habla,
5
13000
3000
Porque, si lo piensan, 1000 TEDTalks
00:31
that's over 1,000 ideasideas worthvalor spreadingextensión.
6
16000
3000
son más de 1000 ideas que vale la pena divulgar.
00:34
How on earthtierra
7
19000
2000
¿Cómo diablos
00:36
are you going to spreaduntado a thousandmil ideasideas?
8
21000
2000
se pueden divulgar 1000 ideas?
00:38
Even if you just try to get all of those ideasideas into your headcabeza
9
23000
2000
Incluso si intentáramos meternos esas ideas en la cabeza
00:40
by watchingacecho all those thousandmil TEDTED videosvideos,
10
25000
2000
mirando esos 1000 videos de TED,
00:42
it would actuallyactualmente currentlyactualmente take you
11
27000
3000
sólo hacer eso nos llevaría
00:45
over 250 hourshoras to do so.
12
30000
2000
más de 250 horas.
00:47
And I did a little calculationcálculo of this.
13
32000
2000
E hice un cálculo simple.
00:49
The damagedañar to the economyeconomía for eachcada one who does this
14
34000
3000
El daño a la economía por cada persona que lo haga
00:52
is around $15,000.
15
37000
2000
es de unos 15 000 dólares.
00:54
So havingteniendo seenvisto this dangerpeligro to the economyeconomía,
16
39000
3000
Dado este problema para la economía
00:57
I thought, we need to find a solutionsolución to this problemproblema.
17
42000
3000
pensé que debíamos encontrar una solución.
01:00
Here'sAquí está my approachenfoque to it all.
18
45000
2000
Este es mi enfoque al tema.
01:02
If you look at the currentcorriente situationsituación,
19
47000
2000
Si vemos la situación actual
01:04
you have a thousandmil TEDTalksTed habla.
20
49000
2000
tenemos 1000 TEDTalks.
01:06
EachCada of those TEDTalksTed habla has an averagepromedio lengthlongitud
21
51000
2000
La longitud media de cada TEDTalk
01:08
of about 2,300 wordspalabras.
22
53000
2000
es de unas 2300 palabras.
01:10
Now take this togetherjuntos
23
55000
2000
Juntemos ambas cosas
01:12
and you endfin up with 2.3 millionmillón wordspalabras of TEDTalksTed habla,
24
57000
3000
y tendremos 2,3 millones de palabras en las TEDTalks;
01:15
whichcual is about threeTres Bibles-worthBiblias-valor of contentcontenido.
25
60000
3000
el tamaño de unas tres Biblias.
01:18
The obviousobvio questionpregunta here is,
26
63000
2000
La pregunta obvia es:
01:20
does a TEDTalkTEDTalk really need 2,300 wordspalabras?
27
65000
3000
¿Una TEDTalk necesita 2300 palabras?
01:23
Isn't there something shortercorta?
28
68000
2000
¿No se puede acortar?
01:25
I mean, if you have an ideaidea worthvalor spreadingextensión,
29
70000
2000
Digo, si tenemos una idea que vale la pena divulgar,
01:27
surelyseguramente you can put it into something shortercorta
30
72000
2000
seguramente se puede expresar más brevemente
01:29
than 2,300 wordspalabras.
31
74000
2000
que con 2300 palabras.
01:31
The only questionpregunta is, how shortcorto can you get?
32
76000
2000
La pregunta es: ¿cuánto puede acortarse?
01:33
What's the minimummínimo amountcantidad of wordspalabras
33
78000
2000
¿Cuál es la mínima cantidad de palabras
01:35
you would need to do a TEDTalkTEDTalk?
34
80000
2000
necesarias para hacer una TEDTalk?
01:37
While I was ponderingreflexionando this questionpregunta,
35
82000
2000
Mientras pensaba en esta cuestión
01:39
I camevino acrossa través de this urbanurbano legendleyenda about ErnestErnest HemingwayHemingway,
36
84000
3000
encontré una leyenda urbana sobre Ernest Hemingway,
01:42
who allegedlypretendidamente said that these sixseis wordspalabras here:
37
87000
3000
que supuestamente dijo que estas seis palabras:
01:45
"For saleventa: babybebé shoesZapatos, never wornpasado,"
38
90000
3000
"A la venta zapatitos sin usar",
01:48
were the bestmejor novelnovela he had ever writtenescrito.
39
93000
3000
era la mejor novela de su obra.
01:51
And I alsoademás encounteredencontrado a projectproyecto calledllamado Six-WordSeis palabras MemoirsMemorias
40
96000
2000
Y encontré un proyecto llamado "Recuerdos en seis palabras"
01:53
where people were askedpreguntó,
41
98000
2000
donde se pidió a las personas
01:55
take your wholetodo life and please sumsuma this up into sixseis wordspalabras, suchtal as these here:
42
100000
3000
resumir la vida entera en seis palabras, como éstas:
01:58
"FoundEncontró truecierto love, marriedcasado someonealguien elsemás."
43
103000
2000
"Amor verdadero... en otro matrimonio."
02:00
Or "LivingVivo in existentialexistencial vacuumvacío; it sucksapesta."
44
105000
3000
O, "Vivir en el vacío existencial apesta".
02:03
I actuallyactualmente like that one.
45
108000
2000
Me gusta esa última.
02:05
So if a novelnovela can be put into sixseis wordspalabras
46
110000
3000
Entonces, si con seis palabras se escribe
02:08
and a wholetodo memoirmemoria can be put into sixseis wordspalabras,
47
113000
3000
una novela y todo un recuerdo,
02:11
you don't need more than sixseis wordspalabras for a TEDTalkTEDTalk.
48
116000
3000
no hace falta más de seis palabras para una TEDTalk.
02:14
We could have been donehecho by lunchalmuerzo here.
49
119000
2000
Podríamos haber terminado para el almuerzo.
02:16
I mean ...
50
121000
3000
Digo...
02:19
And if you did this for all thousandmil TEDTalksTed habla,
51
124000
2000
Y si hiciéramos lo mismo con las 1000 TEDTalks
02:21
you would get from 2.3 millionmillón wordspalabras down to 6,000.
52
126000
3000
bajaríamos de los 2,3 millones de palabras a 6000.
02:24
So I thought this was quitebastante worthwhilevale la pena.
53
129000
2000
Por eso pensé que esto valía la pena.
02:26
So I startedempezado askingpreguntando all my friendsamigos,
54
131000
2000
Empecé a pedirle a mis amigos
02:28
please take your favoritefavorito TEDTalkTEDTalk and put that into sixseis wordspalabras.
55
133000
3000
que expresaran su TEDTalk favorita en seis palabras.
02:31
So here are some of the resultsresultados that I receivedrecibido. I think they're quitebastante nicebonito.
56
136000
2000
Estos son algunos resultados que recibí. Creo que son bastante buenos.
02:33
For exampleejemplo, DanDan Pink'sRosa talk on motivationmotivación,
57
138000
2000
Por ejemplo, la charla de Dan Pink sobre la motivación
02:35
whichcual was prettybonita good if you haven'tno tiene seenvisto it:
58
140000
2000
que es bastante buena, si no la han visto:
02:37
"Dropsoltar carrotZanahoria. Dropsoltar stickpalo. BringTraer meaningsentido."
59
142000
2000
"Sin garrote, ni zanahoria: aporte sentido".
02:39
It's what he's basicallybásicamente talkinghablando about in those 18 and a halfmitad minutesminutos.
60
144000
3000
De eso habla en los 18 minutos y pico.
02:42
Or some even includedincluido referencesreferencias to the speakersparlantes,
61
147000
2000
Otros mencionan características oratorias
02:44
suchtal as NathanNathan Myhrvold'sMyhrvold's speakingHablando styleestilo,
62
149000
2000
como el estilo de Nathan Myhrvold
02:46
or the one of TimTim FerrissFerriss,
63
151000
2000
o el de Tim Ferriss,
02:48
whichcual mightpodría be consideredconsiderado a bitpoco strenuousagotador at timesveces.
64
153000
3000
que a veces pueden considerarse un poco extenuantes.
02:51
The challengereto here is, if I try to systematicallysistemáticamente do this,
65
156000
3000
El desafío de hacerlo de manera sistemática
02:54
I would probablyprobablemente endfin up with a lot of summariesresúmenes,
66
159000
2000
es que quizá termine con muchos resúmenes
02:56
but not with manymuchos friendsamigos in the endfin.
67
161000
2000
pero con no tantos amigos.
02:58
So I had to find a differentdiferente methodmétodo,
68
163000
2000
Por eso tuve que encontrar un método diferente,
03:00
preferablypreferiblemente involvinginvolucrando totaltotal strangersextraños.
69
165000
2000
preferiblemente involucrando a extraños.
03:02
And luckilypor suerte there's a websitesitio web for that calledllamado MechanicalMecánico Turkturco,
70
167000
3000
Por suerte hay un sitio llamado Mechanical Turk
03:05
whichcual is a websitesitio web where you can postenviar tasksTareas
71
170000
2000
donde se pueden publicar tareas
03:07
that you don't want to do yourselftú mismo,
72
172000
2000
que uno no quiere hacer
03:09
suchtal as "Please summarizeresumir this texttexto for me in sixseis wordspalabras."
73
174000
3000
como "Por favor, resuman este texto en seis palabras".
03:12
And I didn't allowpermitir any low-costbajo costo countriespaíses to work on this,
74
177000
3000
No permití que la tarea se realizara en países de bajo costo
03:15
but I foundencontró out I could get a six-wordseis palabras summaryresumen for just 10 centscentavos,
75
180000
4000
pero descubrí resúmenes de seis palabras por solo 10 centavos
03:19
whichcual I think is a prettybonita good priceprecio.
76
184000
2000
que creo es un precio bastante bueno.
03:21
Even then, unfortunatelyDesafortunadamente,
77
186000
2000
Aún así, por desgracia,
03:23
it's not possibleposible to summarizeresumir eachcada TEDTalkTEDTalk individuallyindividualmente.
78
188000
3000
no es posible resumir cada TEDTalk de forma individual.
03:26
Because if you do the mathmates, you have a thousandmil TEDTalksTed habla,
79
191000
2000
Si hacen la cuenta, hay 1000 TEDTalks,
03:28
the paypaga 10 centscentavos eachcada;
80
193000
2000
se paga 10 centavos cada una;
03:30
you have to do more than one summaryresumen for eachcada of those talksnegociaciones,
81
195000
3000
uno tiene que hacer más de un resumen por cada charla
03:33
because some of them will probablyprobablemente be, or are, really badmalo.
82
198000
3000
porque alguna quizá sea, o son, muy malas.
03:36
So I would endfin up payingpago hundredscientos of dollarsdólares.
83
201000
3000
Terminaría pagando cientos de dólares.
03:39
So I thought of a differentdiferente way
84
204000
2000
Por eso pensé algo diferente;
03:41
by thinkingpensando, well, the talksnegociaciones revolvegirar around certaincierto themestemas.
85
206000
3000
bien, las charlas tratan ciertos temas.
03:44
So what if I don't let people summarizeresumir
86
209000
2000
Y si, en vez de pedirle a las personas
03:46
individualindividual TEDTalksTed habla to sixseis wordspalabras,
87
211000
2000
que resuman las TEDTalks en seis palabras,
03:48
but give them 10 TEDTalksTed habla at the samemismo time
88
213000
2000
les damos 10 TEDTalks al mismo tiempo y les
03:50
and say, "Please do a six-wordseis palabras summaryresumen for that one."
89
215000
3000
pedimos: "Por favor, resuman esto en seis palabras".
03:53
I would cutcortar my costscostos by 90 percentpor ciento.
90
218000
2000
Recortaría los costos en un 90%.
03:55
So for $60,
91
220000
3000
Por 60 dólares
03:58
I could summarizeresumir a thousandmil TEDTalksTed habla
92
223000
2000
podría resumir 1000 TEDTalks
04:00
into just 600 summariesresúmenes,
93
225000
2000
en 600 resúmenes
04:02
whichcual would actuallyactualmente be quitebastante nicebonito.
94
227000
2000
algo que no estaría mal.
04:04
Now some of you mightpodría actuallyactualmente right now be thinkingpensando,
95
229000
2000
Alguno de Uds. podría estar pensando
04:06
It's downrightcompletamente crazyloca to have 10 TEDTalksTed habla summarizedresumido into just sixseis wordspalabras.
96
231000
3000
que francamente es una locura resumir 10 TEDTalks en seis palabras.
04:09
But it's actuallyactualmente not,
97
234000
2000
Pero no lo es
04:11
because there's an exampleejemplo by statisticsestadística professorprofesor, HansHans RoslingRosling.
98
236000
3000
porque hay un ejemplo del profesor de estadística, Hans Rosling.
04:14
I guessadivinar manymuchos of you have seenvisto one or more of his talksnegociaciones.
99
239000
2000
Supongo que muchos de Uds. han visto alguna charla suya.
04:16
He's got eightocho talksnegociaciones onlineen línea,
100
241000
2000
Tiene ocho charlas en línea
04:18
and those talksnegociaciones can basicallybásicamente be summedsumado up into just fourlas cuatro wordspalabras,
101
243000
3000
que pueden resumirse en sólo cuatro palabras
04:21
because that's all he's basicallybásicamente showingdemostración us,
102
246000
2000
porque es eso lo que nos está mostrando:
04:23
our intuitionintuición is really badmalo.
103
248000
2000
"nuestra intuición es pésima".
04:25
He always provesdemuestra us wrongincorrecto.
104
250000
2000
Siempre muestra que nos equivocamos.
04:27
So people on the InternetInternet, some didn't do so well.
105
252000
3000
En Internet algunas personas no lo hicieron bien.
04:30
I mean, when I askedpreguntó them to summarizeresumir the 10 TEDTalksTed habla at the samemismo time,
106
255000
2000
Cuando les pedí que resumieran 10 TEDTalks al mismo tiempo
04:32
some tooktomó the easyfácil routeruta out.
107
257000
2000
algunos tomaron el camino fácil.
04:34
They just had some generalgeneral commentcomentario.
108
259000
3000
Ponían algún comentario general.
04:37
There were othersotros, and I foundencontró this quitebastante cheekyfresco.
109
262000
3000
Había otros que, y esto me pareció bastante descarado,
04:40
They used theirsu sixseis wordspalabras to talk back to me
110
265000
2000
usaban las seis palabras para responderme
04:42
and askpedir me if I'd been too much on GoogleGoogle latelyúltimamente.
111
267000
4000
si había pasado mucho tiempo en Google últimamente.
04:46
And finallyfinalmente alsoademás, I never understoodentendido this,
112
271000
3000
Y finalmente, nunca entendí esto,
04:49
some people really camevino up with theirsu ownpropio versionversión of the truthverdad.
113
274000
3000
algunas personas salieron con una versión propia de la verdad.
04:52
I don't know any TEDTalkTEDTalk that containscontiene this.
114
277000
3000
No conozco ninguna TEDTalk que diga eso.
04:55
But, oh well. In the endfin, howeversin embargo,
115
280000
2000
Pero, bueno. Al final, no obstante,
04:57
and this is really amazingasombroso,
116
282000
2000
esto es lo realmente increíble,
04:59
for eachcada of those 10 TEDTalkTEDTalk clustersracimos that I submittedpresentada,
117
284000
2000
para cada grupo de 10 TEDTalks que envié
05:01
I actuallyactualmente receivedrecibido meaningfulsignificativo summariesresúmenes.
118
286000
2000
recibí resúmenes significativos.
05:03
Here are some of my favoritesfavoritos.
119
288000
2000
Estos son algunos de mis favoritos.
05:05
For exampleejemplo, for all the TEDTalksTed habla around foodcomida,
120
290000
2000
Por ejemplo, para las TEDTalks sobre alimentos,
05:07
someonealguien summedsumado this up into: "FoodComida shapingorganización bodycuerpo, brainssesos and environmentambiente,"
121
292000
2000
alguien lo resumió así: "La comida es cuerpo, mente, ambiente",
05:09
whichcual I think is prettybonita good.
122
294000
2000
que no está tan mal.
05:11
Or happinessfelicidad: "StrivingEsforzarse towardhacia happinessfelicidad =
123
296000
2000
O la felicidad: "Forzar felicidad es
05:13
movingemocionante towardhacia unhappinessinfelicidad."
124
298000
2000
desembocar en infelicidad".
05:15
So here I was.
125
300000
2000
En eso estaba.
05:17
I had startedempezado out with a thousandmil TEDTalksTed habla
126
302000
2000
Comencé con 1000 TEDTalks
05:19
and I had 600 six-wordseis palabras summariesresúmenes for those.
127
304000
3000
y tenía 600 resúmenes de seis palabras.
05:22
ActuallyActualmente it soundedsonaba nicebonito in the beginningcomenzando,
128
307000
2000
Al principio sonaba bien
05:24
but when you look at 600 summariesresúmenes, it's quitebastante a lot.
129
309000
2000
pero luego 600 resúmenes es demasiado.
05:26
It's a hugeenorme listlista.
130
311000
2000
Es una lista enorme.
05:28
So I thought, I probablyprobablemente have to take this one steppaso furtherpromover here
131
313000
4000
Entonces pensé en dar un paso adelante
05:32
and createcrear summariesresúmenes of the summariesresúmenes -- and this is exactlyexactamente what I did.
132
317000
3000
y crear resúmenes de los resúmenes... y así hice.
05:35
So I tooktomó the 600 summariesresúmenes that I had,
133
320000
2000
Tomé los 600 resúmenes que tenía,
05:37
put them into ninenueve groupsgrupos
134
322000
2000
los dividí en nueve grupos,
05:39
accordingconforme to the ratingscalificaciones that the talksnegociaciones had originallyoriginalmente receivedrecibido on TEDTED.comcom
135
324000
4000
de acuerdo a las valoraciones de las charlas en TED.com
05:43
and askedpreguntó people to do summariesresúmenes of those.
136
328000
3000
y le pedí a las personas que las resumieran.
05:46
Again, there were some misunderstandingsmalentendidos.
137
331000
2000
Otra vez, hubo algunos malentendidos.
05:48
For exampleejemplo, when I had a clusterracimo of all the beautifulhermosa talksnegociaciones,
138
333000
2000
Por ejemplo, en el grupo de las charlas hermosas,
05:50
someonealguien thought I was just tryingmolesto to find the ultimateúltimo pick-uprecoger linelínea.
139
335000
3000
alguno pensó que trataba de encontrar la frase suprema.
05:53
But in the endfin, amazinglyespantosamente,
140
338000
3000
Pero al final, sorprendentemente,
05:56
again, people were ablepoder to do it.
141
341000
2000
nuevamente lo lograron.
05:58
For exampleejemplo, all the courageousvaliente TEDTalksTed habla:
142
343000
2000
Por ejemplo, las TEDTalks valientes:
06:00
"People dyingmoribundo," or "People sufferingsufrimiento," was alsoademás one,
143
345000
2000
"personas moribundas" o "personas sufriendo" eran una:
06:02
"with easyfácil solutionssoluciones around."
144
347000
2000
"rodeadas de soluciones fáciles".
06:04
Or the recipereceta for the ultimateúltimo jaw-droppingdejar boquiabierto TEDTalkTEDTalk:
145
349000
2000
O la receta de la TEDTalk más pasmosa:
06:06
"FlickrFlickr photosfotos of intergalacticintergaláctico classicalclásico composercompositor."
146
351000
3000
"Foto-Flickr de compositor clásico intergaláctico".
06:09
I mean that's the essenceesencia of it all.
147
354000
3000
Digo, es la esencia de todas ellas.
06:12
Now I had my ninenueve groupsgrupos,
148
357000
2000
Ahora tenía mis grupos de nueve,
06:14
but, I mean, it's alreadyya quitebastante a reductionreducción.
149
359000
3000
eso en sí ya es una gran reducción.
06:17
But of coursecurso, onceuna vez you are that farlejos, you're not really satisfiedsatisfecho.
150
362000
3000
Pero claro, si ya hemos llegado tan lejos, queremos más.
06:20
I wanted to go all the way, all the way down the distillerydestilería,
151
365000
3000
Yo quería ir al final, llegar al fondo de la destilación,
06:23
startingcomenzando out with a thousandmil TEDTalksTed habla.
152
368000
2000
a partir de 1000 TEDTalks.
06:25
I wanted to have a thousandmil TEDTalksTed habla summarizedresumido into just sixseis wordspalabras --
153
370000
3000
Quería llegar a resumir las 1000 TEDTalks en seis palabras
06:28
whichcual would be a 99.9997 percentpor ciento reductionreducción in contentcontenido.
154
373000
4000
una reducción de contenido del 99,9997%.
06:32
And I would only paypaga $99.50 --
155
377000
3000
Y sólo pagaría 99,50 dólares
06:35
so staypermanecer even belowabajo a hundredcien dollarsdólares for it.
156
380000
3000
estaría así por debajo de los 100 dólares.
06:38
So I had 50 overallen general summariesresúmenes donehecho.
157
383000
2000
Ya tenía 50 resúmenes generales.
06:40
This time I paidpagado 25 centscentavos
158
385000
2000
Esta vez pagué 25 centavos
06:42
because I thought the tasktarea was a bitpoco harderMás fuerte.
159
387000
3000
porque pensé que la tarea era más difícil.
06:45
And unfortunatelyDesafortunadamente when I first receivedrecibido the answersrespuestas --
160
390000
2000
Lamentablemente, cuando recibí las respuestas
06:47
and here you'lltu vas a see sixseis of the answersrespuestas --
161
392000
2000
-aquí verán seis de ellas-
06:49
I was a bitpoco disappointeddecepcionado.
162
394000
2000
quedé un poco decepcionado.
06:51
Because I think you'lltu vas a agreede acuerdo, they all summarizeresumir some aspectaspecto of TEDTED,
163
396000
3000
Porque creo que estarán de acuerdo, todas resumen aspectos de TED,
06:54
but to me they feltsintió a bitpoco blandamable,
164
399000
2000
pero son un poco sosas
06:56
or they just had a certaincierto aspectaspecto of TEDTED in them.
165
401000
3000
o captan sólo un aspecto de TED.
06:59
So I was almostcasi readyListo to give up
166
404000
3000
Estaba a punto de darme por vencido
07:02
when one night I playedjugó around with these sentencesfrases
167
407000
2000
hasta que una noche, jugando con estas oraciones,
07:04
and foundencontró out that there's actuallyactualmente a beautifulhermosa solutionsolución in here.
168
409000
4000
hallé que contienen una solución hermosa.
07:08
So here it is,
169
413000
3000
Y es ésta,
07:11
a crowd-sourcedmultitud de fuentes, six-wordseis palabras summaryresumen of a thousandmil TEDTalksTed habla
170
416000
4000
un resumen colectivo de seis palabras para 1000 TEDTalks
07:15
at the valuevalor of $99.50:
171
420000
3000
por US$ 99,50:
07:18
"Why the worrypreocupación? I'd rathermás bien wonderpreguntarse."
172
423000
2000
"¿Por qué preocuparme si puedo maravillarme?"
07:20
Thank you very much.
173
425000
2000
Muchas gracias.
07:22
(ApplauseAplausos)
174
427000
5000
(Aplausos)

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ABOUT THE SPEAKER
Sebastian Wernicke - Data scientist
After making a splash in the field of bioinformatics, Sebastian Wernicke moved on to the corporate sphere, where he motivates and manages multidimensional projects.

Why you should listen

Dr. Sebastian Wernicke is the Chief Data Scientist of ONE LOGIC, a data science boutique that supports organizations across industries to make sense of their vast data collections to improve operations and gain strategic advantages. Wernicke originally studied bioinformatics and previously led the strategy and growth of Seven Bridges Genomics, a Cambridge-based startup that builds platforms for genetic analysis.

Before his career in statistics began, Wernicke worked stints as both a paramedic and successful short animated filmmaker. He's also the author of the TEDPad app, an irreverent tool for creating an infinite number of "amazing and really bad" and mostly completely meaningless talks. He's the author of the statistically authoritative and yet completely ridiculous "How to Give the Perfect TEDTalk."

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Sebastian Wernicke | Speaker | TED.com