Introdução - Carreiras em Estatística
Neste tópico, vamos aprender sobre carreiras em estatística. Como ouvimos sobre as tecnologias de big data e como os dados de diferentes fontes são reunidos para formar grandes armazéns de dados. Mas o que fazer com eles? Apenas a coleta de dados é suficiente? Quem dará as idéias do que realmente está acontecendo com os dados? "Estatísticos" são aqueles que podem examinar os dados e obter insights convertendo-os em informações.
Algumas das melhores maneiras de realmente saber como os estatísticos funcionam podem ser vistas em alguns filmes, como "Imitation Game", de Alan Turing, e "Money Ball".
Os estatísticos são os tomadores de decisão no mundo real quando se trata de dar tiros como investir ou não na empresa ABC? Quem venceria as eleições? Qual seria o preço do petróleo? Qual seria o preço da passagem aérea? Etc
Educação necessária para construir carreiras em estatística
- Um estatístico deve ter um diploma de bacharel ou mestrado para construir carreiras em estatística, matemática, engenharia, economia ou ciência da computação.
- Um estatístico deve ter boas mãos no SQL (Structured Query Language) para obter os dados necessários para análise (geralmente a análise (Análise de dados explicativos da EDA) é feita em um pequeno conjunto de dados).
- Um estatístico moderno também deve ter fortes habilidades de codificação, que podem ser usadas para projetar novos algoritmos no caminho. Python ou R (esses são os softwares abertos disponíveis) são os idiomas preferidos (o R é basicamente usado para estatísticas), por outro lado, o SAS é uma versão licenciada.
- Um estatístico deve ter boas habilidades de comunicação oral e escrita e de resolução de problemas.
- Um estatístico deve ter a capacidade de comunicar resultados e descobertas a outros não estatísticos e a capacidade de influenciar outros.
- Um estatístico deve ter uma abordagem prática e estratégica do trabalho e um alto nível de precisão aos detalhes.
- Um estatístico deve ser capaz de cumprir prazos e trabalhar com equipes ou sozinho.
Responsabilidades das Carreiras em Estatística
- Um estatístico deve poder consultar os clientes para discutir quais dados serão coletados e quantos dados serão necessários.
- Um estatístico deve ser capaz de projetar experimentos, conduzir ensaios com dados ou gerar perguntas para pesquisas para produzir os dados necessários.
- Um estatístico deve ser capaz de interpretar os dados e garantir que as decisões que ele / ela toma não sejam baseadas apenas em intuições.
- Um estatístico deve ser capaz de apresentar seus resultados a gerentes seniores, autoridades reguladoras ou clientes, solicitando assim as principais decisões com base em resultados e aconselhando os formuladores de políticas e autoridades governamentais.
- Um estatístico deve ser capaz de realizar pesquisas, geralmente como parte de uma equipe e escrever relatórios ou artigos para publicação.
Carreira em Estatística
Existem duas maneiras, uma é a maneira tradicional e a outra é a maneira moderna recente.
- Um diploma de bacharel em matemática seria uma coisa ideal para começar da maneira tradicional.
- Então, após o diploma de bacharel, um programa de mestrado na mesma área ou área relacionada em estatística.
- Seria bom procurar um Ph.D. programa se alguém seguir a maneira tradicional de fazer sua carreira em estatística.
- Estágios e outras oportunidades de carreira se abrem depois que você faz o mestrado e faz 2-3 estágios aumentaria sua chance de conseguir o emprego dos seus sonhos.
- Depois disso, é bom ir e ter um emprego completo em período integral.
A maneira mais moderna é fazer um micro curso em ciência de dados e participar de hackathons que abrirão oportunidades para pessoas com formação não matemática.
Áreas de aplicação estatística
Atualmente, as carreiras em estatística são usadas em todos os campos e aqui estão alguns deles.
Vejamos alguns deles em detalhes:
- No campo do setor educacional, para fornecer projeções de futuros números de alunos, que permitirão mudanças na taxa de natalidade e avaliarão o número de professores que serão necessários no setor.
- No campo da medicina, para projetar experimentos para avaliar os efeitos de medicamentos e efeitos colaterais associados, ou para projetar, implementar e analisar estudos clínicos.
- No campo do meio ambiente, colete dados para monitorar os níveis de poluição do ar e manter um olho nos níveis de gases tóxicos.
- No campo da alimentação, os pesquisadores coletam dados para medir a toxicidade dos aditivos alimentares e recomendam quais itens devem ser incluídos na produção de alimentos.
Por exemplo, ácido fólico na panificação;
- No campo da pesquisa de mercado, para prever a demanda por produtos e serviços, crie um experimento para melhorar a qualidade dos produtos.
- No campo da política, as estatísticas podem ser realmente úteis para obter o sentimento do povo e prever os resultados.
- No transporte e na logística, as estatísticas podem ser usadas para prever a oferta e a demanda de regiões específicas para acumular ou reduzir os estoques.
Salário (dados dos EUA e não dados específicos da Índia)
A tabela abaixo representa os salários dos diferentes cargos sob os quais os estatísticos estão envolvidos em empresas e sua classificação salarial
| Titulo do trabalho | Salário |
| Estatístico I | $ 51.698 - $ 53.658 |
| Estatístico II | $ 68.235 - $ 71.230 |
| Estatístico III | $ 74.256 - $ 77.203 |
| Estatístico IV | $ 92.585 - $ 94.115 |
| Estatístico V | $ 114.897 - $ 116.544 |
| Economista (Corporativa II) | $ 108.924 - $ 110.789 |
| Economista (Corporativa III) | US $ 125.394 - US $ 127.187 |
Conclusão ou Perspectivas de Carreira
Todo mundo procura um emprego bem remunerado e o que faz as estatísticas se destacarem é que elas podem se unir aos pontos do problema e fornecer uma solução notável com base na intuição, mas apoiada em razões lógicas reais dos dados.
As estatísticas também podem ser aplicadas à vida pessoal de alguém, por exemplo, alguém pode estar interessado em investimentos, como fundos mútuos, e ele pode aplicar suas habilidades estatísticas e ganhar um bom dinheiro com isso.
Com o advento do aumento de tecnologias como IA (Inteligência Artificial) e técnicas de aprendizado de máquina, as estatísticas se tornam um curso central (espinha dorsal) dessas tecnologias. Hoje em dia ou em um futuro próximo, pode-se chamar estatístico como o "Deus dos Dados".
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