2021年に統計学者になる方法

統計学者は、統計理論と方法を適用して、定量的データを収集、分析、解釈します。 彼らは、市場調査や世論に関わる企業、品質管理や製品開発などの分野に関係する産業、地方、州、連邦政府のために働くことができます。 理論的な統計学者は、通常、研究や学界で自分自身を見つけます。

統計学者の役割と責任

経験のレベルに応じて、統計学者は次のように求められることがあります。

• 経営陣によって割り当てられたデータ関連の課題に取り組む
• データを収集するための適切な戦略を決定する
• 既存のデータからデータを抽出するソースまたは新しい手順を扇動する（例えば 顧客調査、科学実験、世論調査）
• 統計ツール、アルゴリズム、モデル、ソフトウェアを使用してデータを分析し、解釈する
• 必要に応じて新しい統計モデルとデータ収集ツールを設計する
• データ内のパターン、傾向、関係を特定する
• 多様な視聴者のための統計レポートとデータの視覚化を提示する
• 戦略的な推奨事項/予測を提供し、データの制限を強調する
• 統計ツール、データベース、プログラムを開発し、維持する
• 定期的にデータ品質を監視する
• と緊密に連携する 主要なチームメンバーと主題の専門家（例えば、コンピュータエンジニア、科学者、ITサポート）

責任は、通常、役職によって決定されます。 低レベルの統計分析者は、通常、標準的なデータ分析を任され、より高いupsによって監督されます。 経験豊富な応用統計学者は、経営陣にプロジェクトを提案し、新製品やプロセスを開発し、統計チームを監督し、独自の研究に取り組むことができます。統計学者としてのキャリアを追求することに興味がある場合は、次の5つのステップを検討してください。

:数学、経済学、コンピュータサイエンスなどの定量的な分野で学士号を取得します。

1. 数学、経済学、コンピュータサイエンスなどの定量的な分野で学士号
2. 線形代数、微積分、統計、確率と調査のコースを取ります。 方法論。 製造業またはヘルスケアのような興味の企業の関連のコースを取りなさい。
3. データ解析ソフトウェアに慣れるために、コンピュータプログラミングのクラスを取ります。
4. あなたの最初のエントリーレベルの統計学者の仕事を取得します。
5. 修士号を取得します。

どのような人が最高の統計学者を作るのですか？

自分の仕事で最も効果的であるためには、統計学者は、以下のようなタスクを完了する必要があるかもしれません:

• データの関連性と代表性を特定する
• 基礎となるモデルの仮定が手元のデータに対して有効かどうかを判断する
• 生データを調整して重み付けし、情報を整理し、不正確さをチェックすることにより、処理用のデータを準備する
• 統計分析の結果を解釈し、通信することにより、非統計学者が結果を理解できるようにする

“最高の統計学者は、データをブラックボックス（ニューラルネットワークなど）に投げ込むだけでなく、データを信頼することができる。彼らのために自分の仕事をするための機械学習アルゴリズムに。 代わりに、彼らは分析しているデータの理解と直感を発達させます。 最高の統計学者はまた、偉大なコミュニケーターです。 彼らは、実験や研究のすべての段階を通じて、クライアントや協力者と話すことができます。 これらの人々は統計に精通していないかもしれませんが、通常は主題の専門家であるため、一斉に作業することが重要です。 最高の統計学者は、仮定を突いて突き出し、間違っていることを恐れていません。 私が何を意味するかを確認するには、ニューヨーク-タイムズからこのインタラクティブなパズルで遊ぶ。”

—ミハイル-ポポフウィキメディア財団（WMF）のデータアナリスト、ウィキペディアの家

統計学者であることのトップの長所と短所は何ですか？

ポポフは、彼の職業についてのこれらの洞察を共有しました：

長所

統計学者として、あなたはおそらく、あなたが関与している各問題 あなたは日常的に同時にあなたの脳の創造的、分析的、社会的な部分に従事しています。 退屈な数字を面白い話に翻訳します。 あなたは不確実性を定量化し、パターンや関係を見つけると、”これは本当です、これは単なるランダムなノイズではありません。”人間は何もないパターンを見るのが得意であり、あなたの役割はそれに対して指導者や意思決定者を守ることです。

Cons

誰もあなたが正確に何をしているのか分かりません（彼らのせいではありません）。 あなたが聞く最も人気のある応答は、”うわ、私は大学で取らなければならなかった統計コースを嫌っていました。”コンピュータサイエンスの仲間は、50年前にあなたの仲間の統計学者によってすでに発明され、出版されている方法を常に発明しています。

統計学者とは何ですか？統計学者は、問題を解決するために統計モデリングやデータ操作のような理論と戦術を使用します。

統計学者は、問題を解決するために統計モデ 彼らは多くの場合、研究や製品開発を支援するために、製造業から医療、農業に至るまで、他の産業と一緒に働いています。 多くの統計学者はまた、研究や学界の分野で働いています。

統計学者は何をしていますか？

統計学者は、データを収集するための実験、調査、アンケートを設計します。 彼らは、オンラインまたは人で、郵送を通じて、電話で調査を行うことができます。 彼らは、無作為抽出法を使用したり、人々の集団全体を投票することができます。 データが収集されると、統計学者はソフトウェアを使用して結果を分析します。 彼らは彼らのデータセット内の傾向を探します。 ソフトウェアは、大規模なデータセットをクランチするのに役立ち、さらには関係やパター 統計学者の中には、データの処理を容易にするための新しいソフトウェアの開発に取り組んでいる人もいます。 彼らはデータを分析したら、統計学者は、異常や誤解を招くデータを考慮し、彼らの調査結果を提示します。 プレゼンテーションは、表などの口頭または視覚的な、チャート、書かれたことができます。 労働統計局は、統計学者が何をするかについてのより多くの情報を提供しています。

統計学者になるために必要なスキル

どのような学位が必要ですか？最低でも、データ/統計アナリストは、統計、応用数学、コンピュータサイエンスまたは関連分野の学士号を必要とします。 あなたは複雑な統計ソフトウェアプログラムで作業されますので、ハードコア数学とITコースの間の健全なバランスが推奨されます。

大学院の学位のための計画。 統計学者を探している企業は、通常、応用統計または数学の修士号を取得し、選択した業界（金融、生化学、コンピュータ工学など）で強力な背景を持つことを 便利なことに、私たちは応用統計プログラムのマスターをプロファイどのようなスキルが必要ですか？

技術的なスキル

いくつかの一般的な技術的なスキルが含まれます:p>

• 統計（仮説検定や要約統計など）
• 数学（線形代数、微積分、確率など）
• 機械学習ツールと技術
• ソフトウェアエンジニアリングスキル（例 データの可視化とレポート技術
• 非構造化データ技術
• Rおよび/またはSAS言語
• SQLデータベースとデータベースクエリ言語
• Python（最も一般的な）、C/C++Java、Perl
• Hadoop、Hive&Pig
• amazon s3のようなクラウドツール

データサイエンティストのプロファイルからリストがエコーされていることがわかります。 高度なプログラミングスキルは、現在の雇用サイトに表示される”ハイブリッド”統計/データサイエンスの仕事のためにあな

ビジネススキル

いくつかの一般的なビジネススキルが含まれます：

• 分析的な問題解決：複雑な課題を特定し、適切な数学的アプローチ/方法を採用して、時間と人的資源を最大限に活用する。
• 論理と推論：データと統計的方法の長所と短所を評価し、技術とデータマイニングにおける新しい開発の意味を理解する。
• 効果的なコミュニケーション: 技術的および非技術的な聴衆にあなたの数学的技術と発見を説明します。
• 業界の知識：選択した業界がどのように機能し、データがどのように収集、分析、利用されているかを理解する。

認証はどうですか？

プロの認定は、あなたの履歴書に良い追加かもしれません。 あなたの指導者に助言を頼み、どの頭字語の雇用者が確認し、尊重するか定めるために仕事のリストの条件を点検しなさい。

認定専門統計学者（PStat®）

アメリカ統計協会（ASA）は、認定の二つのレベルを持っています。 候補者は、完全なPStat®認定を申請する前に、エントリーレベルの大学院統計学者（GStat）認定を取得する必要があります。

PStat®認定は、試験ではなく、プロのポートフォリオに基づいています。 申請者は、教育資格（通常は統計学または関連する定量的分野の大学院の学位）、職務経験、および専門能力開発へのコミットメントの証明を提供する必 作品のサンプルや参考文献からの支持文字も必要です。

SAS Certified Statistical Business Analyst Using SAS9

SASが運営するこの認定は、SAS/STATソフトウェアを使用して複雑な統計データ分析を行い、解釈する専門家統計学者を明示的に 認定試験では、候補者はANOVA、回帰、予測モデリング、ロジスティック回帰などの分野に関する知識を証明する必要があります。

注：より有用なビッグデータの資格については、私たちのデータサイエンティストのプロフィールの認定セクションをチェックしてく

統計学者が仕事で最も頻繁に使用するスキルやプログラミング言語とその理由は何ですか？私たちはRStudioのShiny（R用のwebアプリケーションフレームワーク）の大ファンでもあり、それをダッシュボードに使用して、チームが毎日の指標やKpiに簡単にアクセ 私はRトークポッドキャストの共同ホストとプロデューサーですので、Rのための私の熱意は秘密ではありません。 NRPでの多くの仕事とWMFでの仕事のかなりの部分では、ファイル/テキスト処理パイプラインを書く必要があるため、スクリプトが私の仕事の鍵です。 “

“データの可視化は、学び、維持するために非常に有用なスキルです。 最高のプロットは、物語を伝え、それ以外の場合は、テキストに到達するために少なくとも一つの段落を取る結論に視聴者/読者を導きます。 そして、私は非統計学者に結果を解釈できることがいかに重要であるかを強調したいと思います。 あなたがそれを解釈しなければ、あなたの生存分析からのハザード比が何であるかを生物学者に伝えることは役に立たない。 …生のパラメータ推定値は、アクセス可能な物語（および付随するデータの可視化）なしでは役に立たない。”

—ミハイル-ポポフウィキメディア財団（WMF）のデータアナリスト、ウィキペディアのホーム

統計学者に似たジョブ

統計学者対データサイエンティスト対データアナリスト

統計アナリストとデータアナリスト、統計学者、データサイエンティストのジョブ記述の間のクロスオーバーを見つけることができます。 データサイエンスは別のレベルの統計に過ぎませんか？ これはいくつかの議論の対象です。 これらのフィールドはすべてデータを処理しますが、方法については微妙なニュアンスがあります。

データ科学者

データ科学者は、構造化されたボックスの外側を考えます。 彼らは、ビッグデータ間のユニークな接続を確立するために、独自の質問/プロジェクトを作成し、ツールの広い範囲を使用しています—そのうちのいくつか 技術の急増を考慮すると、データ科学者と自称したい人は、今や強力なソフトウェアエンジニアリング、機械学習、予測分析スキルを持っているかもし データサイエンスプログラムの修士課程は、データサイエンティストとしてのキャリアを開始するために必要なすべての基本をカバーしています。

統計学者

理論と方法を使用して、統計学者は大量のデータセットを収集、分析、報告します。 統計学者は、数学や統計モデリングを含むデータのより理論的な側面を扱っています。

データアナリスト

データアナリストは、主に、移行パターンの分析からコールセンターエージェントの平均会話時間の計算まで、設定されたタスクに関 彼らはパラメータを与えられ、従来の情報源からの情報を収集し分析するために最善を尽くします。 SQLのようなリレーショナルデータベースシステムの台頭により、データアナリストはデータセットと大量のデータをより詳細に制御できます。

統計学者の仕事の見通し

将来は統計学者のためによさそうです。 BLSは、雇用が35から2019に2029％成長すると予測しており、すべての職業の平均よりもはるかに高速です。 企業、金融会社、政府機関、製薬会社、研究グループは、ビッグデータの津波を理解するために資格のある統計専門家を必要としています。BLSによると、2020年のデータはまだ発表されていませんが、統計学者の給与の中央値は2019年5月に91,160ドルでした。 このキャリアにはかなりの範囲があり、最低の10％がearning52,690未満を獲得し、最高の10％がearning146,770を獲得しています。 統計学者の給与の中央値は、教育、経験、場所、業界のレベルによって異なります。

統計学者のための専門機関

• アメリカ統計協会（ASA）
• Operations Research and The Management Sciences（INFORMS）
• 国際統計研究所（ISI）
• 知識発見とデータマイニングに関するコンピュー….. これらの産業は、一般的にデータが重く、STEMの概念の知識が必要です。 これらのキャリアのいずれかで始めることに興味がある場合は、あなたのスキルを高めるためにオンラインコースを受講することを検討してくださ

  最終更新日：2021年2月