Quelles compétences en matière de données et de statistiques sont actuellement en forte demande et où sont-elles en forte demande?


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J'ai un travail à faire l'analyse de données en finance. Mon travail actuel est tel que je n'ai pas beaucoup d'exposition aux choses qui se passent dans le reste de mon industrie ou dans d'autres industries. J'ai une bonne connaissance des statistiques bayésiennes.

Je voudrais me maintenir commercialisable, donc je suis curieux de savoir quelles compétences en données et statistiques sont actuellement en forte demande et où. Le monde du logiciel regorge de données, donc je m'attendrais à ce qu'ils aient vraiment besoin de statisticiens, mais j'ai l'impression qu'ils ne sont pas très demandés.

Un de mes amis a suggéré que l'industrie du logiciel avait principalement besoin de compétences en «mégadonnées», et non de compétences statistiques en soi.

Quelles compétences en matière de données et de statistiques sont actuellement en forte demande et où sont-elles en forte demande?


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Cela devrait-il être CW? De plus, je trouve cette question intéressante, même si je crains qu'elle ne soit assez localisée (plus dans le temps qu'autre chose). Malheureusement, je ne suis pas sûr d'avoir des suggestions sur la façon de le reformuler potentiellement pour éviter cela.
Cardinal

Oui, cela devrait, mais je ne pense pas que je puisse le faire (sauf si je ne le vois pas). Oui, cela a du sens, j'aimerais pouvoir le rendre moins local.
John Salvatier

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Ce n'est pas nécessairement trop localisé si les réponses (qui ne sont pas apparues depuis plus de deux ans maintenant) ne le sont pas. Les compétences qui sont actuellement en forte demande peuvent non seulement être actuellement en forte demande. J'imagine que les réponses moins localisées seraient de toute façon plus populaires (si elles apparaissaient).
Nick Stauner

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Je suggère d'aller vous-même sur les emplois Monster ou stackexchange, et de discuter avec vos professeurs de votre programme, ainsi qu'avec les diplômés récents ou nouveaux. Il est possible que le travail de vos rêves n'existe même pas encore.
RegressForward

Réponses:


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Un de mes amis a suggéré que l'industrie du logiciel avait principalement besoin de compétences en «mégadonnées», et non de compétences statistiques en soi.

Tout en étant partiellement d'accord avec le commentaire de votre ami, je voudrais souligner que dans n'importe quelle industrie, les outils Big Data sont choisis, uniquement si tous les V sont satisfaits.

Je travaille en tant que responsable de la science des données dans une entreprise leader du support client. Ici, je fais du piratage de données à la fois pour le produit et pour la croissance de l'entreprise.

J'utilise principalement des techniques d'analyse de séries chronologiques pour la prédiction de désabonnement et l'analyse des ventes. Cela comprend également l'analyse comportementale des clients, de la concurrence et de l'industrie.

Côté produits, nous utilisons un éventail de techniques à partir de l'analyse des sentiments à l'aide de LSTM, d'algorithmes de recommandation, etc.

Mais l'objectif principal réside dans l'analyse des séries chronologiques. Le workflow général serait:

  1. Nettoyage et moulage des données.
  2. les analyses exploratoires et explicatives qui impliquent l'identification de la saisonnalité, des tendances et des cycles. Il faut donc explorer les corrélations, les auto-corrélations et plusieurs statistiques univariées et bivariées; avec un tracé étendu comprenant les courbes de dispersion, AFC, PAFC.
  3. Vient maintenant la partie prévision, où différents modèles sont testés les uns les autres, en prenant sérieusement en considération l'étape - 2.

Outils utilisés par moi: R, Python et Excel parfois.

Et même le mélange de science des données et de piratage de la croissance s'est avéré faire de la magie dans le domaine du marketing. Ainsi, la demande de statisticiens et de nerds mathématiques resterait telle quelle; et ne va décliner nulle part dans un avenir proche; en particulier lorsque des startups axées sur le client fleurissent à travers le monde.


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Un lieu inattendu où ces compétences sont en forte demande: les RH. Je me suis retrouvé au département des ressources humaines pour une entreprise technologique avant-gardiste par hasard après avoir obtenu une maîtrise en mathématiques appliquées. Il s'avère que de nombreuses entreprises commencent à s'intéresser à la façon dont les statistiques et l'analyse des données peuvent les aider. Parce que l'analyse des ressources humaines en est à ses balbutiements par rapport à des domaines bien explorés comme la finance, cela implique souvent des choses relativement basiques comme les tests de signification et la régression OLS. En ce moment, je travaille sur un modèle prédictif d'attrition des employés utilisant les risques proportionnels de Cox. Le domaine est en plein essor et il y a une tonne d'opportunités d'avoir un impact significatif sur des problèmes importants tout en exerçant un certain degré de licence créative. Les RH sont également un excellent endroit pour apprendre comment les entreprises sont structurées et comment construire votre carrière.


Cela peut être un nouveau domaine pour les statisticiens , mais il existe un domaine existant appelé psychologie industrielle et organisationnelle qui étudie des choses comme la façon de prédire quel candidat fera un meilleur travail pour l'entreprise.
gung - Rétablir Monica
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