Vous trouverez ci-dessous plusieurs conseils tirés de mes propres expériences. Je les ai commandés très grossièrement à partir de ce que je pense est le plus important pour le moins. Lorsque vous choisissez un programme, vous pouvez peser chacun d’eux en prenant en compte certains des points ci-dessous.
Essayez de faire le meilleur choix pour vous personnellement . Une telle décision implique de nombreux facteurs: géographie, relations personnelles, opportunités de travail et de réseautage, cours, coûts de l’éducation et de la vie, etc. Le plus important est de peser chacun de vous et de faire preuve de votre jugement . Vous êtes celui qui subit les conséquences de votre choix, tant positives que négatives, et
vous êtes le seul à même d’évaluer votre situation dans son ensemble. Agir en conséquence.
Apprenez à collaborer et à gérer votre temps . Vous ne me croirez peut-être pas, mais un employeur se souciera très probablement de votre personnalité, de votre capacité à collaborer avec les autres et de votre capacité à travailler efficacement, plutôt que de vos compétences techniques brutes. Une communication efficace est cruciale dans les statistiques, en particulier lors de la communication avec des non-statisticiens. Savoir gérer un projet complexe et progresser de manière constante est très important. Tirez parti des possibilités de consultation statistique structurées, le cas échéant, dans l'institution de votre choix.
Apprenez un domaine apparenté . La plus grande faiblesse que je constate dans de nombreux titulaires de master et de doctorat en statistiques, tant dans l'industrie que dans le monde universitaire, est qu'ils ont souvent très peu de connaissances en la matière. Le résultat est que des analyses statistiques parfois «standard» sont parfois utilisées en raison d’un manque de compréhension des mécanismes sous-jacents du problème qu’elles tentent d’analyser. Développer une expertise dans un domaine apparenté peut donc être très enrichissant tant sur le plan statistique que professionnel. Mais l’aspect le plus important est l’apprentissage lui-même: se rendre compte que l’intégration de la connaissance de la matière peut être vital.analyser correctement un problème. Etre compétent dans le vocabulaire et les connaissances de base peut aussi aider grandement à la communication et améliorer la perception que vos collègues non statisticiens ont de vous.
Apprenez à travailler avec de (grosses) données . Les ensembles de données dans pratiquement tous les domaines utilisant des statistiques ont considérablement augmenté en taille au cours des 20 dernières années. Dans un contexte industriel, vous passerez probablement plus de temps à manipuler des données qu'à les analyser
. Apprendre de bonnes procédures de gestion des données, le contrôle de la cohérence, etc. est crucial pour une analyse valide. Plus vous devenez efficace, plus vous passerez de temps à faire des choses "amusantes". C'est quelque chose qui est très fortement sous-estimé et sous-estimé dans les programmes académiques. Heureusement, il existe maintenant de plus grands ensembles de données disponibles pour la communauté universitaire, avec lesquels on peut jouer. Si vous ne pouvez pas faire cela dans le programme lui-même, passez du temps à le faire en dehors de celui-ci.
Apprendre la régression linéaire et l’algèbre linéaire appliquée associée très, très bien . Il est étonnant de voir combien de diplômés de master et de doctorat obtiennent leur diplôme (parmi les meilleurs programmes!), Mais ne peuvent pas répondre aux questions de base sur la régression linéaire ou son fonctionnement. Avoir ce matériau froid vous servira incroyablement bien. Il est important en soi et constitue la passerelle vers de nombreuses autres techniques avancées de statistique et d’apprentissage automatique.
Si possible, rédigez un rapport de maîtrise ou une thèse. Les programmes de maîtrise associés à certains des plus grands départements de statistiques des États-Unis (généralement plus évalués sur leurs programmes de doctorat) semblent avoir abandonné l’incorporation d’un rapport ou d’une thèse. Le fait est qu’un programme purement basé sur des cours prive généralement l’étudiant de tout approfondissement des connaissances dans un domaine particulier. La région elle-même n'est pas si importante, à mon avis, mais l'expérience l'est. La persistance, la gestion du temps, la collaboration avec le corps professoral, etc. nécessaires pour produire un rapport de maîtrise ou une thèse peuvent s'avérer très rentables lors de la transition vers l'industrie. Même si un programme n'en fait pas la publicité, si cela vous intéresse, envoyez un courrier électronique au responsable des admissions et demandez-lui si un programme personnalisé le permet.
Prenez les cours les plus difficiles que vous puissiez gérer . Bien que la chose la plus importante soit de très bien comprendre le matériel de base, vous devez également utiliser votre temps et votre argent à bon escient en vous mettant au défi autant que possible. Le sujet particulier que vous avez choisi d’apprendre peut sembler assez "inutile", mais il vous sera plus facile d’avoir un contact avec la littérature et de vous mettre au défi d'apprendre quelque chose de nouveau et de difficile, plus tard dans l'industrie. Par exemple, l’apprentissage d’une partie de la théorie qui sous-tend les statistiques classiques s’avère relativement inutile en soi pour le travail quotidien de nombreux statisticiens industriels, mais les concepts présentés sont
extrêmement complexes.utile et fournir une orientation continue. Cela rendra également toutes les autres méthodes statistiques avec lesquelles vous entrez en contact moins mystérieuses.
La réputation d'un programme ne compte que pour votre premier emploi . On met trop l'accent sur la réputation d'une école ou d'un programme. Malheureusement, il s'agit d'une heuristique d'économie de temps et d'énergie pour les gestionnaires de ressources humaines. Sachez que les programmes sont davantage jugés par leurs programmes de recherche et de doctorat que par leurs programmes de maîtrise. Dans beaucoup de ces grands départements, les étudiants MS finissent souvent par se sentir un peu comme des citoyens de deuxième classe, car la plupart des ressources sont dépensées dans les programmes de doctorat.
L'un des plus brillants jeunes collaborateurs statistiques avec qui j'ai travaillé est titulaire d'un doctorat d'une petite université étrangère dont vous n'avez probablement jamais entendu parler. Les gens peuvent obtenir une excellente éducation (parfois beaucoup meilleure, en particulier au niveau du premier cycle et de la maîtrise!) Dans des établissements «sans nom» plutôt que dans des programmes «au top». Ils sont presque assurés d'avoir plus d'interaction avec le corps professoral principal des premiers.
Le nom de l'école en haut de votre CV est susceptible d'avoir un rôle en vous obtenant dans la porte pour votre premier emploi et les gens se soucient plus de l' endroit où votre plus avancé est venu de degré que celui où les autres ont fait. Après ce premier emploi, les gens se soucieront beaucoup plus de l'expérience que vous apportez à la table. Trouver une école où de nombreuses opportunités d’emploi intéressantes se présentent à vous par le biais de salons de l’emploi, de courriels distribués, etc. peut être très rentable et cela se produit davantage dans les meilleurs programmes.