가하는 방법 통계 2021 년

통계에 적용한 통계적 이론 및 방법의 수집,분석하고 해석 정량 데이터입니다. 그들은 작업에 대한 기업에서 관련 시장조사 및 여론 산업에 대한 관심으로 지역 등과 같은 품질을 제어하고 제품을 개발하고,지역에 대한 주 및 연방 정부를 설립하였습니다. 이론적 통계 학자들은 일반적으로 연구 및 학계에서 스스로를 찾습니다.

역할과 책임의 통계

에 따라 그들의 수준의 경험,통계 요청 받을 수 있습니다:

• 해결 데이터와 관련된 과제에 할당된 관리하여
• 결정에 따라 적합한 전략을 데이터를 수집
• 데이터를 추출하는 데에서 기존의 원본이나 선동하는 새로운 절차(예를들면 고객 설문조사,실험,여론 조사)
• 데이터 분석 및 해석을 사용하여 통계적 도구,알고리즘,모델과 소프트웨어
• 새로운 디자인을 통계적 모델과 데이터 수집 도구를 필요한 경우
• 패턴을 식별, 트렌드와 관계 내에서 데이터
• 현재 통계 보고서 및 데이터 시각화를 위한 다양한 관객
• 전략적인 권고 사항/예측을 강조 표시한 모든 데이터한 제한 사항
• 을 개발하고 유지하는 통계적 도구를 데이터베이스와 프로그램
• 정기적으로 모니터링 데이터 품질
• 과 긴밀하게 작동 키 팀 구성원이고 주제 전문가는(예를 들어 컴퓨터 엔지니어,과학자,이 지원)

책임은 일반적으로 지시에 의해 직. 낮은 수준의 통계 분석가는 일반적으로 표준 데이터 분석의 임무를 맡고 더 높은 업의 감독을받습니다. 경험이 적용된 통계할 수 있는 제안 프로젝트 관리,새로운 제품을 개발 및 프로세스 감독은 통계 팀과 작품에는 자신의 연구이다.

다음은 통계 학자로서의 경력을 추구하는 데 관심이 있다면 고려해야 할 다섯 가지 단계입니다:

1. 수학,경제 또는 컴퓨터 과학과 같은 양적 분야에서 학사 학위를 취득하십시오.
2. 선형 대수학,미적분학,통계학,확률 및 설문 조사 과정을 수강하십시오. 방법론. 제조 또는 의료와 같은 관심있는 산업에서 관련 과정을 수강하십시오.
3. 데이터 분석 소프트웨어에 익숙해지기 위해 컴퓨터 프로그래밍 수업을 듣습니다.
4. 첫 번째 엔트리 레벨 통계 학자 직업을 얻으십시오.
5. 석사 학위를 취득하십시오.

어떤 사람이 최고의 통계학자를 만드나요?

자신의 업무에서 가장 효과적이기 위해서는 통계 학자가 다음을 포함한 작업을 완료해야 할 수도 있습니다:

• 를 식별하는 관련성과의 대표성 데이터
• 지 여부를 결정하는 기본 모델의 가정에 유효한 데이터에서는 손
• 준비를 위한 데이터 처리를 조정하여 그리고 무겁게 하는 원시 데이터 조직한 정보와 확인에 대한 부정확성
• 해석과 통신의 결과는 통계 분석 그래서 비 통계학자들은 이해할 수 있는 연구 결과

“최고의 통계를 던지지 말라 그들의 데이터를 블랙 박스(예를들면,신경 네트워크)에 의존하고 기계 학습 알고리즘을 자신의 작업을 수행한다. 대신,그들은 분석하고있는 데이터에 대한 이해와 직감을 개발합니다. 최고의 통계 학자는 훌륭한 커뮤니케이터이기도합니다. 그들은 실험이나 연구의 모든 단계를 통해 고객 및 공동 작업자와 이야기 할 수 있습니다. 그 사람들이 되지 않을 수 있습니다 잘 통계에 있지만 일반적으로 주제에 대해 전문가의 문제,그래서 그것은 매우 중요 그들과 함께 일을 한다. 최고의 통계 학자들은 가정을 찌르고 찌르며 잘못 될 것을 두려워하지 않습니다. 내가 의미하는 바를 보려면 뉴욕 타임즈 에서이 대화 형 퍼즐로 놀아 라.”

—Mikhail Popov Wikimedia Foundation(WMF)의 데이터 분석가,Wikipedia 의 본거지

통계 학자로서의 최고 장단점은 무엇입니까?

Popov 공유 이러한 자신의 직업에 대한 통찰력:

프로

통계로,당신은 가능성이 묻을 제공하는 전문가 팀에서 일하는 다양한 분야 및 하위 분야,그래서 당신을 얻을 것이 되는 소형 전문가의 각각에서 문제가 당신에 참여. 당신은 매일 두뇌의 창의적이고 분석적이며 사회적 부분을 동시에 참여시킵니다. 지루한 숫자를 재미있는 이야기로 번역합니다. 을 정량화 불확실 때,그리고 당신이 찾을 수 있는 패턴 및 관계 당신은 말한다,”이것은 현실,이하지 않음.”인간들은 좋은 슈퍼에서 보는 패턴은 아무도 없고,당신의 역할을 방 지도자들과 의사 결정자에 대한니다.

단점

아무도 정확히 무엇을 하지 않는(자신의 잘못). 당신이 듣게 될 가장 인기있는 응답은”우,나는 대학에서 수강해야했던 통계 과정을 싫어했다.”컴퓨터 과학 분야의 동료들은 50 년 전에 동료 통계 학자들에 의해 이미 발명되고 출판 된 방법을 끊임없이 발명하고 있습니다.

통계학자란?

통계학자는 통계 모델링 및 데이터 조작과 같은 이론과 전술을 사용하여 문제를 해결합니다. 그들은 종종과 함께 작업하는 다른 기업에서 제조하여 의료서비스 농업을 돕기 위해 연구와 제품 개발입니다. 많은 통계 학자들은 또한 연구 및 학계 분야에서 일하고 있습니다.

통계 학자는 무엇을합니까?

통계학자는 실험,설문 조사 및 설문지를 설계하여 데이터를 수집합니다. 그들은 전화,우편물,온라인 또는 직접 설문 조사를 실시 할 수 있습니다. 그들은 무작위 표본 추출 방법을 사용하거나 사람들의 전체 집단을 폴링 할 수 있습니다. 데이터가 수집되면 통계 학자는 소프트웨어를 사용하여 결과를 분석합니다. 그들은 데이터 세트 내에서 추세를 찾습니다. 소프트웨어는 큰 데이터 세트를 크런치하는 데 도움이되며 관계 또는 패턴을 찾는 데 도움이 될 수도 있습니다. 일부 통계 학자들은 재정 데이터를보다 쉽게하기 위해 새로운 소프트웨어 개발에 노력하고 있습니다. 일단 그들이 데이터를 분석 한 결과,통계 학자들은 이상이나 오해의 소지가있는 데이터를 차지하는 연구 결과를 제시합니다. 프리젠 테이션은 표와 같은 서면,차트,구두 또는 시각적 일 수 있습니다. 노동 통계국(Bureau Of Labor And Statistics)은 통계 학자가하는 일에 대해 더 많은 정보를 제공합니다.

통계학자가되기 위해 필요한 기술

어떤 학위가 필요합니까?

에서 최소한 데이터/통계적 분석이 필요 학사 학위를 취득에서 통계,응용 수학,컴퓨터 공학 또는 관련 분야이다. 가 될 것이기 때문에 복잡한 통계 소프트웨어 프로그램 사이의 건강한 균형 하드 코어 수학 및 과정을 권장합니다.

대학원 학위 계획. 회사고에 대한 통계는 일반적으로 선호하는 지원자 석사 학위를 보유에서 통계를 적용 또는 수학과 강한 배경에서 자신이 선택한 업계(예:금융,생화학,컴퓨터공학). 편리하게,우리는 응용 통계 프로그램에서 석사 프로필.

어떤 종류의 기술이 필요합니까?

기술 기술

몇 가지 일반적인 기술 기술은 다음과 같습니다:

• 통계(예:가설 검정과 요약 통계)
• 수학(예,선형 대수학,미적분학 및 확률론전공)
• 기계 학습 도구와 기법
• 소프트웨어 엔지니어링 기술(예: distributed computing,알고리즘과 데이터 구조)
• 데이터 마이닝
• 클리닝 데이터와 은폐
• 데이터 시각화 및 보고 기법
• 비정형 데이터 기
• R 및/또는 SAS 언어
• SQL 데이터베이스 데이터베이스 쿼리하는 언어
• Python(가장 일반적),C/C++,Java, Perl
• 빅데이터 플랫폼 Hadoop,하이브&돼지
• 클라우드와 같은 도구 Amazon S3

알 수 있는 에코 목록에서 우리의 데이터 과학자 프로필입니다. 고급 프로그래밍 기술을 도울 수 있을 준비하는”하이브리드”통계/데이터 과학 일제에 나타나는 고용 사이트입니다.

사업 특

몇 가지 일반적인 비즈니스 기술은 다음과 같습니다:

• 해석 문제 해결에 도움 복잡한 과제,고용 권한 수학적 접근법/방법을 만들의 최대 사용 시간과 인간의 자원입니다.
• 논리 및 추론:을 평가하는 강점과 약점의 데이터와 통계적 방법의 의미를 이해하는 새로운 개발에 기술하고 데이터 마이닝.
• 효과적인 커뮤니케이션: 기술 및 비 기술적 인 청중에게 수학적 기술과 발견을 설명합니다.
• 업계 지식:선택한 업계의 기능 방식과 데이터 수집,분석 및 활용 방법을 이해합니다.

인증은 어떻습니까?

전문 인증은 이력서에 좋은 추가 사항 일 수 있습니다. 멘토에게 조언을 구하고 취업 목록 요구 사항을 확인하여 고용주가 인식하고 존중할 약어를 결정하십시오.

공인 전문적인 통계(은 pstat®)

미국의 통계 협회(ASA)는 두 가지 수준의 인증을 받을 수 있습니다. 응시자는 전체 PStat®인증을 신청하기 전에 엔트리 레벨 대학원 통계(gstat)인증을 획득해야합니다.

PStat®인증은 시험이 아닌 전문 포트폴리오를 기반으로합니다. 지원자는 증명을 제공해야 합 교육 자격 증명서(일반적으로 대학원에서 통계작성,학술연구 또는 시장과 관련된 정량적 분야),업무 경험 및 그들의 약속을 전문적인 개발. 참고 문헌의 작업 샘플과 지원 편지도 필요합니다.

SAS 인증을 통계적 사업 분석가가 사용하는 SAS9

실행하여 SAS,이 인증은 명시적으로 전문가를 대상으로 사용하는 SAS/통계 소프트웨어를 실시하고 해석하는 복잡한 통계 데이터 분석(예:통계). 에서 인증 시험,후보자는 증명해야 합니다 그들의 지식의 분야 다음과 같은 분산분석,회귀분석,예측 모델링 및 로지스틱 회귀분석 등을 다룬다.

참고:보다 유용한 빅 데이터 자격을 얻으려면 데이터 과학자 프로필의 인증 섹션을 확인하십시오.

통계학자가 자신의 업무에서 가장 자주 사용하는 기술이나 프로그래밍 언어는 무엇이며 그 이유는 무엇입니까?

“기본 언어/환경에서 작업은 R. 우리는 또한 거대한 팬들의 RStudio 의 빛나는(웹 응용 프로그램을 위한 프레임워크 R)사용에 대한 우리의 대시보드를 제공 팀에 쉽게 액세스는 매일표 및 Kpi. R 토크 팟 캐스트의 공동 주최자이자 프로듀서이기 때문에 R 에 대한 열정은 비밀이 아닙니다. NRP 에서의 많은 작업과 WMF 에서의 좋은 덩어리는 파일/텍스트 처리 파이프 라인을 작성해야하므로 스크립팅이 내 작업의 핵심입니다. “

“데이터 시각화는 배우고 유지하는 데 대단히 유용한 기술입니다. 최고의 줄거리 이야기를 알려줍 및 가이드 뷰어/리더 결론에는 그렇지 않으면 적어도 한 단락으로 도달하 텍스트입니다. 그리고 비 통계 학자에게 결과를 해석 할 수있는 것이 얼마나 중요한지 강조하고 싶습니다. 당신이 그것을 해석하지 않으면 생물 학자에게 당신의 생존 분석에서 위험 비율이 무엇인지 말하는 것은 쓸모가 없습니다. …원시 매개 변수 추정치는 접근 가능한 서술(및 수반되는 데이터 시각화)없이는 쓸모가 없습니다.”

—미하일 Popov 데이터 분석에서 재단(WMF),가정의 Wikipedia

일자리와 비슷한 통계학자

통계 대 데이터 과학자 대 데이터 분석

을 찾을 수 있습 크로스 오버 사이에 작업에 대한 설명을 통계적 분석가 및 데이터 분석,통계 데이터 과학자. 데이터 과학은 다른 수준의 통계 일 뿐입니까? 이것은 몇 가지 논쟁의 주제입니다. 이러한 모든 필드가 데이터를 다루는 동안 방법에 관해서는 미묘한 뉘앙스가 있습니다.

데이터 과학자

데이터 과학자는 구조화 된 상자 밖에서 생각합니다. 그들은 자신을 만들 질문/프로젝트 및 넓은 범위를 사용의 공구—만 일부는 통계—를 확립하기 위해 독특한 사이 연결 빅데이터. 회계에 대한 파동의 기술을하고자하는 사람들을 자신을 호출하는 데이터 과학자들이 이제는 강력한 소프트웨어 엔지니어링,기계 학습 및 예측 분석 기술. 데이터 과학 프로그램에서 석사 하나는 데이터 과학자로 경력을 시작하는 데 필요한 기본 사항을 모두 다룹니다.

통계 학자

이론과 방법을 사용하여 통계학자는 대규모 데이터 세트를 수집,분석 및보고합니다. 통계학자는 수학 및 통계 모델링을 포함한 데이터의 이론적 측면을 더 많이 다룹니다.

데이터 분석가들은

데이터 분석가는 주로 관련된 작업을 설정하에서 분석하는 마이그레이션 패턴을 계산하는 평균 대화의 시간을 전화 센터 에이전트. 그들은 매개 변수가 주어지며 기존의 출처에서 정보를 수집하고 분석하기 위해 최선을 다합니다. Sql 과 같은 관계형 데이터베이스 시스템의 부상으로 데이터 분석가는 데이터 세트와 대량의 데이터를 더 많이 제어 할 수 있습니다.

통계학자의 직업 전망

미래는 통계학자에게 좋아 보인다. BLS 는 모든 직종의 평균보다 훨씬 빠른 2019 년에서 2029 년까지 고용이 35%증가 할 것으로 예측하고 있습니다. 사업,금융 회사,정부 기관,제약 회사 및 연구 그룹을 필요한 자격 통계적 전문가들의 의미를 만들 빅 데이터의 쓰나미가 일어났습니다.

2021 통계학 중간 급여

2020 데이터는 아직 발표되지 않았지만 BLS 에 따르면 통계학 자의 중간 급여는 2019 년 5 월 91,160 달러였습니다. 가장 낮은 10%가 52,690 달러 미만이고 가장 높은 10%가 146,770 달러를 벌어 들인이 경력에는 꽤 범위가 있습니다. 통계 학자에 대한 중간 급여는 교육 수준,경험,위치 및 산업에 따라 다릅니다.

전문적인 조직에 대한 통계학자

• 미국의 통계 협회(ASA)
• 연구소의 작업에 대한 연구와 관리과학과(알)
• 국제 통계 연구원(ISI)
• 협회를 위한 컴퓨팅 기계장치의 특별한 관심의 그룹에 지식을 발견하고 데이터 마이닝(SIGKDD)

기타 관련 Careers

비슷한 경력 옵션이 통계학자 포함한 데이터 과학자,데이터 분석 및 웹 개발자이다. 이러한 산업은 일반적으로 데이터가 많으며 STEM 개념에 대한 지식이 필요합니다. 이러한 경력 중 하나에서 시작하는 데 관심이 있다면 기술을 향상시키기위한 온라인 과정을 수강하는 것이 좋습니다.

최종 업데이트:2021 년 2 월