Hogyan válhat Statisztikussá 2021-ben

a statisztikusok statisztikai elméleteket és módszereket alkalmaznak a mennyiségi adatok gyűjtésére, elemzésére és értelmezésére. A piackutatásban és a közvéleményben részt vevő vállalatoknak, az olyan területekkel foglalkozó iparágaknak, mint a minőségellenőrzés és a termékfejlesztés, valamint a helyi, állami és szövetségi kormányoknak dolgozhatnak. Az elméleti statisztikusok általában a kutatásban és a tudományos életben találják magukat.

Szerepek, Felelősség a Statisztikus

attól Függően, hogy a tapasztalattal, statisztikusok lehet kérni, hogy:

• Tackle, adatokkal kapcsolatos kihívások, a vezetőség által kijelölt
• Dönt a megfelelő stratégia, hogy összegyűjti az adatokat,
• az adatok kinyerése a már meglévő forrásokból vagy kezdeményez új eljárások (pl. vásárlói felmérések, tudományos kísérletek, a közvélemény-kutatások)
• Elemezni, majd értelmezni az adatokat, hogy a statisztikai eszközök, algoritmusok, modell, szoftver
• Design új statisztikai modellek adatgyűjtési eszközök, ha szükség van
• Azonosítani mintákat, trendek, valamint a kapcsolatok belül adatok
• Jelenlegi statisztikai jelentések, adatok képi, a sokszínű közönség
• Nyújt stratégiai ajánlásokat/jóslatok, majd jelölje ki azt az adatot korlátozások
• megőrzése, illetve továbbfejlesztése statisztikai eszközök, adatbázisok programok
• Rendszeresen figyelemmel kíséri az adatok minősége
• szorosan együttműködik a csapat legfontosabb tagjai és a téma szakértői (pl. számítógépes mérnökök, tudósok, informatikai támogatás)

a felelősségeket általában a munkakörök határozzák meg. Az alacsony szintű statisztikai elemzőket általában standard adatelemzésekkel bízzák meg, és magasabb szintű felügyelők felügyelik őket. A tapasztalt alkalmazott statisztikusok képesek lehetnek projekteket javasolni a menedzsmentnek, új termékeket és folyamatokat fejleszteni, felügyelni a statisztikai csoportokat, és saját kutatásaikon dolgozni.

itt van öt lépés, amelyet érdemes megfontolni, ha érdekli a statisztikus karrier folytatása:

1. szerezzen alapképzést olyan kvantitatív területen, mint a matematika, a közgazdaságtan vagy a számítástechnika.
2. tanfolyamok lineáris algebra, kalkulus, statisztika, valószínűség és felmérés. módszertan. Vegyen részt kapcsolódó kurzusokon olyan érdekes iparágban, mint a gyártás vagy az egészségügy.
3. vegyen számítógépes programozási osztályokat az adatelemző szoftver megismeréséhez.
4. Szerezd meg az első belépő szintű statisztikus munkát.
5. szerezzen mesterképzést.

milyen ember teszi a legjobb statisztikus?

ahhoz, hogy a leghatékonyabb legyen a munkájukban, statisztikusra lehet szükség a feladatok elvégzéséhez, beleértve:

• Azonosítása a jelentősége, illetve reprezentativitása adatok
• annak Meghatározása, hogy az alapul szolgáló modell feltételezések érvényes, az adatok kéznél van
• Előkészítése adatok feldolgozása, módosításával, valamint a súlyozás a nyers adatokat, szervezési információ ellenőrzése pontatlanságok
• Értelmezése, valamint a kommunikáció, az eredmények statisztikai elemzése tehát nem a statisztikusok értem az eredmények

“A legjobb, a statisztikusok nem csak dobja az adatokat egy fekete doboz (pl. neurális hálózat), valamint támaszkodni gépi tanulási algoritmusok segítségével elvégzik helyettük. Ehelyett megértést és intuíciót fejlesztenek ki az általuk elemzett adatokhoz. A legjobb statisztikusok is nagy kommunikátorok. Beszélhetnek ügyfeleikkel és munkatársaikkal egy kísérlet vagy tanulmány minden szakaszában. Lehet, hogy ezek az emberek nem olyan jól ismerik a statisztikákat, de általában szakértők a témában, ezért elengedhetetlen, hogy velük együtt dolgozzanak. A legjobb statisztikusok a feltételezéseken piszkálnak, és nem félnek attól, hogy tévednek. Ahhoz, hogy lássuk, mire gondolok, játssz ezzel az interaktív puzzle-vel A New York Times-tól.”

— Mihail Popov a Wikimedia Foundation (Wmf) adatelemzője, a Wikipedia otthona

melyek a statisztikus létezés legfőbb előnyei és hátrányai?

Popov megosztott ezek a felismerések a szakma:

Profik

Mint egy statisztikus, akkor valószínűleg meg kell adnia a szakértelem csapat dolgozik a legkülönbözőbb területeken, valamint a borvidéki területeken, így lesz, hogy lesz egy mini-szakértő, minden probléma részt. Az agy kreatív, analitikus és társadalmi részeit egyszerre, napi rendszerességgel foglalkoztatja. Az unalmas számokat érdekes történetekké fordítja. Számszerűsíti a bizonytalanságot, és amikor mintákat és kapcsolatokat talál, azt mondhatja: “Ez valódi, ez nem csak véletlen zaj.”Az emberek nagyon jók abban, hogy olyan mintákat lássanak, ahol nincs ilyen, és az Ön feladata, hogy megvédje a vezetőket és a döntéshozókat ezzel szemben.

hátrányok

senki sem tudja, hogy pontosan mit csinálsz (nem az ő hibájuk). A legnépszerűbb válasz, amelyet hallani fog, a következő: “Ugh, utáltam a statisztika tanfolyamot, amelyet egyetemre kellett vennem.”A számítástechnikában dolgozó társaik folyamatosan feltalálják azokat a módszereket, amelyeket már 50 évvel ezelőtt találtak fel és tettek közzé statisztikustársaik.

mi a statisztikus?

a statisztikusok olyan elméleteket és taktikákat használnak, mint a statisztikai modellezés és az adatok manipulálása a problémák megoldására. Gyakran dolgoznak más iparágak mellett, a gyártástól az egészségügyig a mezőgazdaságig, hogy segítsenek a kutatásban és a termékfejlesztésben. Számos statisztikus dolgozik a kutatás és a tudományos élet területén is.

mit csinál egy statisztikus?

a statisztikusok kísérleteket, felméréseket és kérdőíveket készítenek az adatok gyűjtésére. Felméréseket végezhetnek telefonon, postai úton, online vagy személyesen. Véletlenszerű mintavételi módszert alkalmazhatnak, vagy az emberek teljes populációját felmérhetik. Az adatok összegyűjtése után a statisztikusok szoftver segítségével elemzik az eredményeket. Az adatkészletekben trendeket keresnek. Szoftver segít összeroppant nagy adathalmazok, sőt segít megtalálni kapcsolatok vagy minták. Egyes statisztikusok új szoftverek fejlesztésén dolgoznak, hogy megkönnyítsék az adatok ropogását. Miután elemezték az adatokat, a statisztikusok bemutatják megállapításaikat, anomáliák vagy félrevezető adatok elszámolása. Előadások írhatók, diagramok, verbális vagy vizuális, például táblázatok. A Munkaügyi és Statisztikai Hivatal több információt nyújt arról, hogy mit csinál a statisztikus.

A Statisztikussá váláshoz szükséges készségek

milyen fokozatra lesz szükségem?

legalább az adat / statisztikai elemzőknek statisztikai, Alkalmazott Matematikai, számítástechnikai vagy kapcsolódó szakterületre van szükségük. Mivel komplex statisztikai szoftverprogramokkal fog dolgozni, a hard-core matematika és az informatikai tanfolyamok közötti egészséges egyensúly ajánlott.

terv egy diplomás diplomát. A statisztikusokat kereső cégek jellemzően inkább az alkalmazott statisztikában vagy matematikában szerzett mesterfokozatot részesítik előnyben, és erős háttérrel rendelkeznek a választott iparágban (pl. pénzügyek, biokémia, Számítástechnika). Kényelmesen, mi profil mester alkalmazott statisztikai programok.

milyen készségekre lesz szükségem?

műszaki készségek

néhány közös technikai készség a következőket tartalmazza:

• statisztika (pl. hipotézisvizsgálat és összefoglaló statisztika)
• matematika (pl. lineáris algebra, kalkulus és valószínűség)
• gépi tanulási eszközök és technikák
• Szoftvermérnöki készségek (pl. distributed computing, algoritmusok, valamint adatszerkezetek)
• adatbányászat
• Adatok tisztítása, valamint a munging
• Adat vizualizáció, valamint jelentési technikát
• Strukturálatlan adatok technikák
• R és/vagy SAS nyelvek
• SQL adatbázisok, adatbázis lekérdezése nyelvek
• Python (leggyakoribb), C/C++, Java, Perl
• Big data platformok, mint a Hadoop, Kaptár & Disznó
• Cloud eszközök, mint az Amazon S3

észre fogod venni, hogy már visszhangzott a listát az Adatok Tudós profil. A fejlett programozási készségek segíthetnek felkészülni a” hibrid ” statisztikákra/adattudományi munkahelyekre, amelyek most megjelennek a foglalkoztatási oldalakon.

üzleti készségek

néhány közös üzleti készség a következők:

• analitikus problémamegoldás: komplex kihívások azonosítása, a megfelelő matematikai megközelítés/módszerek alkalmazása az idő és az emberi erőforrások maximális kihasználásához.
• logika és érvelés: az adatok és statisztikai módszerek erősségeinek és gyengeségeinek értékelése, a technológia és az adatbányászat új fejleményeinek következményeinek megértése.
• hatékony kommunikáció: Matematikai technikáinak és felfedezéseinek magyarázata a technikai és nem technikai közönségnek.
• iparági ismeretek: a választott iparág működésének megértése, valamint az adatok gyűjtése, elemzése és felhasználása.

mi a helyzet a tanúsítványokkal?

a szakmai tanúsítványok jó kiegészítések lehetnek az önéletrajzában. Kérjen tanácsot mentoraitól, és ellenőrizze az állásajánlatokra vonatkozó követelményeket, hogy megállapítsa, mely rövidítéseket ismerik el és tartják tiszteletben a munkáltatók.

Akkreditált hivatásos statisztikus (PStat®)

Az Amerikai Statisztikai Szövetség (Asa) két szintű akkreditációval rendelkezik. A jelentkezőknek a teljes pstat® akkreditáció igénylése előtt el kell érniük a belépő szintű diplomás statisztikus (GStat) tanúsítványt.

a PStat® tanúsítás szakmai portfólión alapul, nem vizsga. A pályázóknak igazolniuk kell az oktatási hitelesítő adatokat (jellemzően statisztikai végzettséggel vagy kapcsolódó kvantitatív területtel), a munkatapasztalatot és a szakmai fejlődés iránti elkötelezettségüket. Munkamintákra és referenciákból származó támogató levelekre is szükség van.

SAS Hiteles Statisztikai Üzleti Elemző Segítségével SAS 9

Fut SAS, ez akkreditációs kifejezetten célja, hogy szakemberek, akik használni SAS/STAT szoftver magatartás, ugyanakkor egy komplex statisztikai adatok, elemzések (pl. a statisztikusok). A tanúsítási vizsga során a jelentkezőknek bizonyítaniuk kell, hogy ismerik az olyan területeket, mint az ANOVA, a regresszió, a prediktív modellezés és a logisztikai regresszió.

Megjegyzés: További hasznos big data képesítések, nézd meg a tanúsítványok részben a mi Data Scientist profil.

mely készségeket vagy programozási nyelveket használják a statisztikusok leggyakrabban munkájuk során, és miért?

“Az elsődleges nyelv/környezetben dolgozom az R. Vagyunk is nagy rajongói vagyunk a RStudio Fényes (egy webalkalmazás keretrendszer, R), valamint a műszerfal, hogy a csapatok könnyen elérhető napi mutatók, valamint kpi-k. Az R iránti lelkesedésem nem titok, mivel az R Talk podcast társigazgatója és producere vagyok. Az NRP-nél végzett munkám nagy része, valamint a WMF-nél végzett munkám jó része megköveteli, hogy Fájl / szövegfeldolgozó csővezetékeket írjak, így a szkriptelés kulcsfontosságú a munkámhoz. “

” az adatvizualizáció rendkívül hasznos készség a tanuláshoz és karbantartáshoz. A legjobb cselekmény egy történetet mesél el, és arra a következtetésre juttatja a nézőt/olvasót, hogy egyébként legalább egy bekezdést kell elérni a szöveggel. Szeretném hangsúlyozni, hogy mennyire fontos az eredmények értelmezése a nem statisztikusok számára. Egy biológusnak elmondani, hogy mi a túlélési arány a túlélési elemzésből, haszontalan, ha nem értelmezi. … a raw paraméterbecslések használhatatlanok hozzáférhető narratíva (és a kísérő adatvizualizáció) nélkül.”

— Mihail Popov egy elemző a Wikimédia Alapítvány (WMF), itthon a Wikipedia

Munkák Hasonló Statisztikus

Statisztikus vs Adatok Tudós vs Elemző

előfordulhat, crossover között munkaköri leírások statisztikai elemzők adatok elemzők, statisztikusok, valamint az adatok a tudósok. Az Adattudomány csak statisztika egy másik szinten? Ez egy vita tárgya. Míg ezek a mezők az adatokkal foglalkoznak, van néhány finom árnyalat, hogy hogyan.

Data Scientists

Data scientists think outside the structured box. Saját kérdéseket/projekteket hoznak létre, és széles körű eszközöket használnak — amelyek közül csak néhány statisztikai-annak érdekében, hogy egyedi kapcsolatokat alakítsanak ki a nagy adatok között. Számviteli, amikor a technológia, azok, akik szeretnék, hogy hívják magukat adatok tudósok most félelmetes software engineering, gépi tanulás, valamint a prediktív analitika képességeit. A master ‘ s in Data Science program magában foglalja az összes alapjait egy lenne szükség, hogy indítson a karrier, mint egy adat tudós.

statisztikusok

elméletek és módszerek segítségével a statisztikusok nagy adathalmazokat gyűjtenek, elemeznek és jelentenek. A statisztikus az adatok több elméleti aspektusával foglalkozik, beleértve a matematikát és a statisztikai modellezést.

Adatok Elemzők

Adat az elemzők elsősorban az érintett meghatározott feladatok elemzése migrációs minták számító átlagos beszélgetés alkalommal call center ügynökök. Megadják a paramétereket, és mindent megtesznek, hogy összegyűjtsék és elemezzék a hagyományos forrásokból származó információkat. Az SQL-hez hasonló relációs adatbázis-rendszerek növekedésével az adatelemzők nagyobb ellenőrzést gyakorolnak az adatkészletek és a nagy mennyiségű adat felett.

statisztikus Job Outlook

a jövő jól néz ki a statisztikusok számára. A BLS előrejelzése szerint a foglalkoztatás 2019-től 2029-ig 35% – kal növekszik, sokkal gyorsabban, mint az összes foglalkozás átlaga. A vállalkozásoknak, pénzügyi cégeknek, kormányzati szerveknek, gyógyszergyáraknak és kutatócsoportoknak képzett statisztikai szakértőkre van szükségük ahhoz, hogy értelmet kapjanak a nagy adatcunamik.

2021 statisztikus medián fizetések

míg az 2020 adatokat még nem tették közzé, a BLS szerint a statisztikusok medián fizetése $91,160 volt 2019 májusában. Van elég egy sor ez a karrier, a legalacsonyabb 10% kereső kevesebb, mint $52,690, a legmagasabb 10% kereső $146,770. A statisztikusok medián fizetése az oktatás, a tapasztalat, a helyszín és az ipar szintje szerint változik.

a Szakmai Szervezetek Statisztikusok

• Amerikai Statisztikai Társaság (ASA)
• Institute for Operations Research and a Menedzsment Tudományok (TÁJÉKOZTATJA a)
• a Nemzetközi Statisztikai Intézet (ISI)
• Association for Computing Machinery Különleges Érdek Csoport Knowledge Discovery and Data Mining (SIGKDD)

Egyéb Kapcsolódó Karrier

Hasonló karrier lehetőség, hogy a statisztikusok adatait tartalmazzák, kutató, elemző, valamint web fejlesztő. Ezek az iparágak általában adathalmazok, és az ŐSKONCEPCIÓK ismeretét igénylik. Ha érdekli az egyik ilyen karrier megkezdése, fontolja meg egy online tanfolyamot, hogy növelje képességeit.

utolsó frissítés: 2021. február