Владелец сайта предпочёл скрыть описание страницы. Профессия Статистик в вузах России: где получить профессию Статистик, чем занимаются специалисты (обязанности), зарплаты, перспективы и многое другое о профессии Статистик. Суть профессии врача-статистика Врач-статистик — это аналитический работник, который готовит отчеты для государственных структур о работе тех или иных медицинских учреждений.
День работника статистики в России
Профессия статист Сегодня мы рассмотрим профессию статиста и ее востребованность на рынке труда в различных сферах и странах. Профессия статиста требует навыков в области математики, статистики и компьютерных технологий. Работа статистика состоит из двух основных направлений: сбора данных и анализ, обобщение и интерпретация собранной информации.
День статиста России отмечается 25 июня 2023 года
1. Утвердить прилагаемый профессиональный стандарт "Медицинский статистик". По данным популярного американского сайта профессия статистика устойчиво держится в пятерке лучших по совокупности критериев. Elena Borbat — За 34 года, что тружусь в профессии, статистика изменилась кардинально, — рассказывает Елена Сергеевна. Несомненными плюсами профессии статист являются её перспективность (хороший специалист может с лёгкостью дослужиться до начальника отдела. Минтруд разработал четыре новых профессиональных стандарта по профессиям «Медицинский статистик», «Специалист в области медико-профилактического дела».
Минтруд разработал профстандарт «Медицинский статистик»
А значит, времена, когда предприятиям требовались только слесари, инженеры, начальники участков и операторы станков, уже прошли. HR-служба обнаруживает у себя заявки на поиски таких сотрудников, как дата-сайентист, продуктовый дизайнер и скрам-мастер. Rusbase вместе с командой цифровизации СИБУРа разбирается, что это за новые специалисты, которые появляются на рынке труда и модернизируют промышленность. Как выглядит рабочий день такого специалиста и что нужно, чтобы им стать?
RU в Telegram Профессия: дата-сайентист. Суть работы: анализ данных, выявление в них неочевидных закономерностей и правил, которые обычному человеку сложно найти вручную и грамотно сформулировать. Всем привет!
Меня зовут Саша, и я дата-сайентист вы же сказали протяжным хором «Привет, Саша»? Сейчас я расскажу, как я до этого докатился и что это вообще такое. Дата-сайентист — это тот же аналитик данных , мы чаще называем себя именно так.
Дата-сайентист, конечно, звучит круче, но нас так зовут в простонародье. Это я к тому, чтобы вы не удивлялись, если я дальше буду редко упоминать дата-сайентистов и часто аналитиков. Пусть будут синонимами.
Тем, с кем постоянно общаюсь семья, друзья , я уже объяснил, что это такое. К тому же у большинства моих друзей есть математический бэкграунд, и моя профессия им понятна. Для всех остальных я тот самый «тыжпрограммист» или «тыжайтишник», который в свободное время помогает знакомым настраивать компы и вай-фай.
Заставь искусственный интеллект самообучаться и совершенствоваться — выбирай онлайн-курсы в каталоге курсов по машинному обучению. Кто такой дата-сайентист? Проще всего объяснить на примерах.
Возьмем рынок полипропилена. Есть цены на продукцию, которые формируются на основе каких-то факторов, например, стоимости сырья, курса валют, макроэкономических показателей различных стран или ситуации вокруг заводов-производителей полипропилена. Все это влияет на динамику цены полипропилена, но как именно — непонятно.
Все знают только примерную зависимость, вроде того, что если стоимость нефти растет, то и полипропилен может подорожать, а может и не подорожать, если сыграют еще какие-то факторы. В общем, диванная аналитика на кофейной гуще. Пока не придет дата-сайентист.
Он использует статистику и алгоритмы машинного обучения, чтобы выявить зависимость стоимости полипропилена. Такая информация нужна для того, чтобы спрогнозировать развитие событий и принять бизнес-решение. Например, в результате расчетов можно рекомендовать заводу заранее закупать побольше сырья, если цена на него низкая, чтобы сэкономить, когда его стоимость поползет вверх.
Или предсказать цены на разных рынках, чтобы выбрать, где продать товар выгоднее с учетом остальных факторов, влияющих на прибыль. Вариантов использования прогнозов множество. Другой пример.
Допустим, есть завод, собирающий двигатели.
Углубленные теоретические знания и практические навыки в области статистики и эконометрики, приобретаемые студентами в процессе обучения, позволяют выпускникам решать профессиональные задачи, связанные со статистическим наблюдением, анализом и прогнозированием в экономической, финансовой, маркетинговой, производственно-экономической областях деятельности. С целью овладения указанными знаниями и навыками в учебный план для профиля «Бизнес-аналитика и статистика» включены следующие профильные дисциплины: 1.
Статистика видов экономической деятельности - позволит приобрести студентам статистические теоретические знания и практические навыки применительно к различным видам экономической деятельности. Статистика инноваций в бизнес-структурах и управление проектами. Данная дисциплина позволит уяснить применение сетевых графиков в управлении проектом, научиться составлять графики по данным отдельных действий, применять вероятностные методы в сетевом анализе, уметь сопоставлять основные методы построения сетевых графиков.
Анализ временных рядов и бизнес-прогнозирование. Методы бизнес-прогнозирования являются важным инструментом в процессе принятия решений. Способность составить надежные оценки будущих показателей спроса на товары, стоимости материалов, производственной себестоимости и затрат на рабочую силу обеспечивает предприятиям преимущество в конкурентной борьбе; 4.
Статистический анализ локального рынка товаров и услуг.
Врач-статистик так же, как и везде, собирает данные, определяет статистические показатели, подготавливает справки и отчеты. Какое образование должно быть у врача-статистика Исходя из требований по трудоустройству, на такую должность выбирают только людей с высшим медицинским образованием. Иными словами, вести медицинскую статистику может только врач, специалисты из других непрофильных ведомств здесь не подходят.
Надо сказать, что будущие врачи крайне неохотно идут на такую работу по понятной причине: «Зачем учиться лечить, чтобы потом зарыться в бумажки». Поэтому, если вы решили посвятить себя аналитической работе в медицине, то самым подходящим направлением будет «Медико-профилактическое дело».
Как и в случае с R, путь освоения довольно тернист, и на определенном этапе потребуется писать свои программы.
Разнообразные инструменты помогут справиться с исследовательскими задачами например, инструментарий EEGLab предназначен для анализа данных ЭЭГ. Хотя MatLab будет трудно использовать новичкам, этот пакет предоставляет очень широкие возможности, при условии что вы можете писать код или, по крайней мере, запустить необходимый инструментарий. Microsoft Excel Приложение Microsoft Excel предлагает целый ряд инструментов визуализации и простых в использовании статистических функций, хотя и не является полноценным инструментом статистического анализа. В нем легко работать с числами, подсчитывать сводные итоги и создавать настраиваемые графики.
Это полезные инструменты для тех, кто хочет увидеть, какие данные лежат в основе имеющейся информации. Так как Excel используют многие люди и компании, его можно считать доступным вариантом для начинающих. GraphPad Prism GraphPad Prism дает много возможностей, которые можно применять в самых разных областях, прежде всего в статистике, связанной с биологией. Аналогично SPSS, анализ и сложные статистические вычисления здесь можно автоматизировать с помощью скриптов.
Minitab В пакете программ Minitab доступно множество как базовых, так и довольно сложных статистических инструментов для оценки информации. Аналогично GraphPad Prism, благодаря графическому пользовательскому интерфейсу и скриптам, он может быть доступен как новичкам, так и пользователям, которым нужен более сложный анализ. Инструменты исследователя данных 1. R R — это свободно распространяемый программный пакет для статистических вычислений и их визуализации.
Исходный код языка был впервые опубликован в 1991 году. Python используется для разработки бэкендов, производства компьютеров, математических задач, создания скриптов для систем. Julia Язык Julia изначально создавался для высокопроизводительных вычислений. Julia — это язык программирования с динамической типизацией, который выглядит как скриптовый язык и имеет отличные интерактивные подсказки в среде разработки.
Tableau Tableau — это один из самых быстро развивающихся инструментов визуализации данных в секторе бизнес-аналитики. Это лучший способ преобразования сырых данных в удобные для понимания форматы, не требующий технических знаний и умения программировать. QlikView QlikView — это одна из основных платформ для обнаружения корпоративных данных. От традиционных систем бизнес-аналитики она отличается по целому ряду характеристик.
Как инструмент анализа информации, она всегда визуализирует связи между данными с помощью цвета, а также отображает несвязанную информацию. Прямой и непрямой поиск реализован посредством ввода запросов в заголовках списков. AWS Предлагающая вычислительные мощности, ресурсы базы данных и сервисы доставки содержимого защищенная облачная платформа Amazon Web Services AWS помогает компаниям расширять свой бизнес. Миллионы клиентов уже используют AWS и альтернативы для разработки сложных приложений, обладающих большой гибкостью, масштабируемостью и надежностью.
Spark Apache Spark — это быстрый фреймворк для кластерных вычислений. RapidMiner RapidMiner — технологическая платформа для обработки данных. Она включает функции подготовки данных, алгоритмы машинного и глубокого обучения, средства анализа текста, а также среду прогнозной аналитики. RapidMiner поддерживает все средства машинного обучения, включая подготовку информации, визуализацию результатов, проверку соблюдения требований проектного задания и оптимизацию.
RapidMiner используется в бизнесе, промышленности, в целях обучения и преподавания, быстрого прототипирования и разработки ПО. Databricks Платформа Databricks, объединяющая средства обработки данных и технологическую поддержку бизнеса, создана для специалистов по данным, инженеров и исследователей. Платформа поддерживает весь жизненный цикл машинного обучения: от подготовки информации до тестирования и реализации. Различия в заработной плате Исследования данных не только более востребованы, чем работы статистиков, но и лучше оплачиваются.
8 (343) 290-99-49
Профессия «статистик» имеет некоторые неоспоримые преимущества, о которых Вам полезно знать. Эти же профессии вошли в тройку наиболее высокооплачиваемых профессий — IT-специалист (29%), военнослужащий / работник силовых структур (14%) и медик (10%). — На семинаре в Высшей школе экономики вы рассказывали о том, что профессия статистика за рубежом очень ценная. Профессия Статистик в вузах России: где получить профессию Статистик, чем занимаются специалисты (обязанности), зарплаты, перспективы и многое другое о профессии Статистик. .
Статист — что это за профессия
Профессия статистика является востребованной и перспективной на рынке труда в России. Изначально следует сказать, что статистик – это в первую очередь профессия. Председатель Национального статистического комитета Инна Медведева рассказала на пресс-конференции об уникальности профессии статистика и обрисовала портрет современного. дистанционное обучение по доступной цене, описание специальностей, рейтинг.
Статист — что это за профессия
Специалисты в этой области собирают данные о заболеваемости, смертности, использовании медицинских услуг и эффективности лечения. Они рассчитывают показатели здоровья населения и проводят статистические исследования для выявления тенденций и разработки стратегий улучшения системы здравоохранения. Финансовая статистика Финансовая статистика занимается анализом и интерпретацией данных, связанных с финансами. Специалисты в этой области собирают информацию о доходах, расходах, инвестициях и финансовых результатах компаний и отраслей. Они проводят статистические исследования для выявления тенденций и прогнозирования финансовых показателей. Также финансовые статистики могут заниматься анализом рисков и разработкой финансовых моделей. Социальная статистика Социальная статистика занимается сбором, анализом и интерпретацией данных, связанных с социальными и демографическими явлениями. Специалисты в этой области собирают информацию о населении, образовании, занятости, доходах и других социально-экономических показателях. Они проводят статистические исследования, чтобы оценить социальные тенденции и помочь разработать политики и программы для улучшения социального благополучия.
Маркетинговая статистика Маркетинговая статистика занимается сбором, анализом и интерпретацией данных, связанных с рынками и потребительским поведением. Специалисты в этой области собирают информацию о предпочтениях и поведении потребителей, анализируют данные о продажах и рыночной конкуренции. Они проводят статистические исследования для выявления тенденций в рыночной сфере и помогают компаниям разрабатывать маркетинговые стратегии и принимать решения на основе данных. Экономическая статистика Экономическая статистика занимается сбором, анализом и интерпретацией данных, связанных с экономикой. Специалисты в этой области собирают информацию о производстве, инфляции, безработице, торговле и других экономических показателях. Они проводят статистические исследования для изучения экономических процессов и разработки экономических моделей. Экономическая статистика также может быть использована для оценки эффективности экономической политики и разработки рекомендаций для улучшения экономической ситуации. Это лишь некоторые примеры специализаций в профессии статистика.
Каждая из них требует специфических знаний и навыков, но все они направлены на анализ и интерпретацию данных для принятия важных решений в различных сферах деятельности. Профессия статиста предлагает множество возможностей и требует определенных личных качеств и навыков. Для того чтобы стать успешным статистом, необходимо обладать следующими чертами характера и навыками: Аналитический склад ума Статисту необходимо иметь способность анализировать большие объемы информации, обрабатывать данные и находить закономерности и тренды. Понимание математических и статистических методов анализа является важным качеством для этой профессии. Логическое мышление Точность и внимательность к деталям Коммуникабельность Статисту часто приходится работать в команде или консультировать других специалистов. Поэтому важно иметь хорошие коммуникативные навыки, чтобы эффективно обмениваться информацией и интерпретировать результаты исследования для разных аудиторий. В качестве статиста могут работать люди, которые имеют математическое или статистическое образование. Однако, это не единственный путь для того чтобы стать статистом.
Многие успешные статисты владеют различными навыками исследования, анализа данных и программирования, которые они развивали в процессе работы или самостоятельно осваивали. Существует множество отраслей и областей, где статисты могут найти работу. Некоторые из них включают маркетинг и рекламу, финансы и экономику, медицину и общественные науки. Можно работать в государственных учреждениях, исследовательских центрах, коммерческих компаниях или университетах. Как стать и где получить образование Область статистики предоставляет много возможностей для тех, кто желает заниматься анализом данных, прогнозированием и принятием обоснованных решений на основе числовых фактов. Если вы хотите стать статистом, вам потребуется профессиональное образование и навыки в области статистики. Вот некоторая информация о требованиях к образованию и путях обучения в этой профессии. Требования Высшее образование: Для работы в области статистики требуется высшее образование.
Бакалавриат или специалитет по статистике или смежной области, такой как прикладная математика или экономика, являются обычными требованиями. Компьютерные навыки: Хорошее владение компьютерными навыками, включая программирование и использование специализированного статистического ПО, такого как R или Python, также может быть полезным. Статистические методы и инструменты: Компетенция в статистических методах и инструментах, таких как регрессионный анализ, вероятность и статистическое моделирование, является неотъемлемой частью работы статистика. Пути обучения и специализации Университетское образование: Получение высшего образования в области статистики является наиболее распространенным и рекомендуемым путем для статистов. Многие университеты предлагают программы по статистике на уровне бакалавриата и магистратуры. Выберите образовательное учреждение, которое предоставляет качественное образование в статистике и соответствует вашим интересам и целям. Онлайн-курсы и мастер-классы: Существует множество онлайн-курсов и мастер-классов, которые предлагают обучение статистике. Некоторые из них разработаны ведущими университетами и экспертами в области статистики.
Это может быть неплохим вариантом для тех, кто хочет получить базовые знания или продолжить обучение после университета. Сертификационные программы: В некоторых случаях получение сертификата в статистике может быть полезным дополнением к высшему образованию. Сертификационные программы обычно предлагают интенсивное обучение в определенной области статистики и могут дать вам дополнительные преимущества при поиске работы или продвижении по карьерной лестнице. Образование в области статистики предоставляет широкие возможности для трудоустройства. Вы можете работать в различных секторах, таких как финансы, здравоохранение, государственное управление и многое другое. Кроме того, специализация в определенной области статистики, например, машинное обучение или биостатистика, может открыть для вас дополнительные перспективы и повысить ваши шансы на карьерный рост.
Статистика инноваций в бизнес-структурах и управление проектами. Данная дисциплина позволит уяснить применение сетевых графиков в управлении проектом, научиться составлять графики по данным отдельных действий, применять вероятностные методы в сетевом анализе, уметь сопоставлять основные методы построения сетевых графиков. Анализ временных рядов и бизнес-прогнозирование.
Методы бизнес-прогнозирования являются важным инструментом в процессе принятия решений. Способность составить надежные оценки будущих показателей спроса на товары, стоимости материалов, производственной себестоимости и затрат на рабочую силу обеспечивает предприятиям преимущество в конкурентной борьбе; 4. Статистический анализ локального рынка товаров и услуг. Этот курс позволит овладеть методологией статистического анализа складывающихся на локальном рынке товаров и услуг социально-экономических закономерностей, а также выявления тенденций в развитии тех или иных явлений или процессов в сферах производства и товарного обращения. Статистические методы в страховании бизнес-рисков. Дисциплина даст представление о структуре и основных блоках статистики страхового дела, познакомит с практическими возможностями использования статистических методов в страховании бизнес-рисков для исследования страхового дела на микро-, мезо- и макроуровнях, приоритетными направлениями исследования в данной области в современных условиях.
Углубленные теоретические знания и практические навыки в области статистики и эконометрики, приобретаемые студентами в процессе обучения, позволяют выпускникам решать профессиональные задачи, связанные со статистическим наблюдением, анализом и прогнозированием в экономической, финансовой, маркетинговой, производственно-экономической областях деятельности. С целью овладения указанными знаниями и навыками в учебный план для профиля «Бизнес-аналитика и статистика» включены следующие профильные дисциплины: 1. Статистика видов экономической деятельности - позволит приобрести студентам статистические теоретические знания и практические навыки применительно к различным видам экономической деятельности. Статистика инноваций в бизнес-структурах и управление проектами. Данная дисциплина позволит уяснить применение сетевых графиков в управлении проектом, научиться составлять графики по данным отдельных действий, применять вероятностные методы в сетевом анализе, уметь сопоставлять основные методы построения сетевых графиков. Анализ временных рядов и бизнес-прогнозирование. Методы бизнес-прогнозирования являются важным инструментом в процессе принятия решений. Способность составить надежные оценки будущих показателей спроса на товары, стоимости материалов, производственной себестоимости и затрат на рабочую силу обеспечивает предприятиям преимущество в конкурентной борьбе; 4. Статистический анализ локального рынка товаров и услуг.
Визуальный интерфейс SPSS позволяет комбинировать описательную статистику и результаты параметрического и непараметрического анализа, представленные в графическом виде. В SPSS есть возможность создания скриптов для автоматизации оценок или сложных статистических вычислений. R R — это свободно распространяемый программный пакет, который активно используется в исследованиях поведения человека и других областях. Инструментарий на основе R, упрощающий различные этапы процесса обработки информации, доступен для различных сфер применения. R — это высокопроизводительное ПО, но освоить его не так просто. Кроме того, для его применения потребуются навыки написания кода. Как и в случае с R, путь освоения довольно тернист, и на определенном этапе потребуется писать свои программы. Разнообразные инструменты помогут справиться с исследовательскими задачами например, инструментарий EEGLab предназначен для анализа данных ЭЭГ. Хотя MatLab будет трудно использовать новичкам, этот пакет предоставляет очень широкие возможности, при условии что вы можете писать код или, по крайней мере, запустить необходимый инструментарий. Microsoft Excel Приложение Microsoft Excel предлагает целый ряд инструментов визуализации и простых в использовании статистических функций, хотя и не является полноценным инструментом статистического анализа. В нем легко работать с числами, подсчитывать сводные итоги и создавать настраиваемые графики. Это полезные инструменты для тех, кто хочет увидеть, какие данные лежат в основе имеющейся информации. Так как Excel используют многие люди и компании, его можно считать доступным вариантом для начинающих. GraphPad Prism GraphPad Prism дает много возможностей, которые можно применять в самых разных областях, прежде всего в статистике, связанной с биологией. Аналогично SPSS, анализ и сложные статистические вычисления здесь можно автоматизировать с помощью скриптов. Minitab В пакете программ Minitab доступно множество как базовых, так и довольно сложных статистических инструментов для оценки информации. Аналогично GraphPad Prism, благодаря графическому пользовательскому интерфейсу и скриптам, он может быть доступен как новичкам, так и пользователям, которым нужен более сложный анализ. Инструменты исследователя данных 1. R R — это свободно распространяемый программный пакет для статистических вычислений и их визуализации. Исходный код языка был впервые опубликован в 1991 году. Python используется для разработки бэкендов, производства компьютеров, математических задач, создания скриптов для систем. Julia Язык Julia изначально создавался для высокопроизводительных вычислений. Julia — это язык программирования с динамической типизацией, который выглядит как скриптовый язык и имеет отличные интерактивные подсказки в среде разработки. Tableau Tableau — это один из самых быстро развивающихся инструментов визуализации данных в секторе бизнес-аналитики. Это лучший способ преобразования сырых данных в удобные для понимания форматы, не требующий технических знаний и умения программировать. QlikView QlikView — это одна из основных платформ для обнаружения корпоративных данных. От традиционных систем бизнес-аналитики она отличается по целому ряду характеристик. Как инструмент анализа информации, она всегда визуализирует связи между данными с помощью цвета, а также отображает несвязанную информацию. Прямой и непрямой поиск реализован посредством ввода запросов в заголовках списков. AWS Предлагающая вычислительные мощности, ресурсы базы данных и сервисы доставки содержимого защищенная облачная платформа Amazon Web Services AWS помогает компаниям расширять свой бизнес. Миллионы клиентов уже используют AWS и альтернативы для разработки сложных приложений, обладающих большой гибкостью, масштабируемостью и надежностью. Spark Apache Spark — это быстрый фреймворк для кластерных вычислений. RapidMiner RapidMiner — технологическая платформа для обработки данных.