¿Qué especialización estadística me recomiendan?

Answer 1

Es extraño que estemos hablando del problema de la reproducibilidad (Progreso en la reproducibilidad) mientras que, simultáneamente, se están poniendo de moda métodos menos rigurosos, por ejemplo, un nuevo impulso hacia diseños bayesianos, ‘extrapolación’, aprendizaje automático, etc., etc. (este artículo es un buen ejemplo: ¿Por qué? el ‘estándar de oro’ de la investigación médica ya no es suficiente, también: https://www.sciencedirect.com/sc…). Estos enfoques tienen sus méritos, pero el ensayo controlado aleatorio se ubica en la cima de la jerarquía de evidencia y, a pesar de todos sus esfuerzos, por ejemplo, coincidencia de puntaje de propensión, aleatorización mendeliana, métodos variables instrumentales, etc., los epidemiólogos no han podido canjear los datos de observación; es inherente, no puedes obtener bolsos de seda de las orejas de la cerda. Hay innumerables ejemplos de esto, elijo uno al azar: cardiopatía isquémica, influenza y vacunación contra la influenza: un estudio prospectivo de casos y controles (he leído mejores ejemplos más recientemente). Por lo tanto: especialícese en bioestadística y ensayos clínicos y no se deje llevar por las últimas palabras de moda. Las autoridades reguladoras continuarán insistiendo en los ensayos clínicos y, por lo tanto, si está familiarizado con esta metodología, seguirá siendo empleable. No lo he investigado y tal vez estoy equivocado, pero ‘análisis de big data’ parece una nueva marca de minería de datos. La minería de datos era lo más imaginativo hace 15 años (editar: ¿La medicina está hipnotizada por el aprendizaje automático? | Pensamiento estadístico)

Answer 2

Me uní al programa de doctorado en Estadística con una mentalidad clara de trabajar en Estadística Financiera / Econometría dado que esa era la especialización en mi Maestría. Sin embargo, las cosas generalmente no salen según lo planeado y estoy tratando de encontrar un camino intermedio.

No creo que pueda responder la pregunta por completo, pero puedo darle algunos consejos que podrían ayudar:

1. La estadística como sujeto es adaptativa en sus herramientas. Hay tantos de ellos que se pueden aplicar en diversas situaciones con ligeras modificaciones. Debería centrarse más en aprender estos y luego pasar a los exclusivos de su especialización.
2. El dilema más común que he encontrado al seleccionar los cursos es ir a un curso en el que estoy realmente interesado o tomar una clase en la que estoy moderadamente interesado pero que tiene un muy buen instructor. Usualmente hice lo primero, pero a veces siento que hacer lo último habría ayudado más.
3. Puede optar por cualquiera de estos: elija una especialización y luego la escuela más adecuada o elija una escuela y se especialice en algo por lo que la escuela es famosa. Es una elección porque le di más importancia a elegir una buena escuela / departamento que a centrarme en la especialización.
4. Perspectivas laborales: Ambas especializaciones tienen excelentes perspectivas laborales. Teniendo en cuenta el mercado laboral en Estados Unidos, daría una ventaja a las bioestadísticas. Pero, de nuevo, un Máster no determina en última instancia el campo en el que trabajaría. Siempre puede cambiar. Esta es una de las ventajas de ser un estadístico.
5. Tome clases de computación / big data. Esto en sincronía con mis primeras aplicaciones de todo el punto y deseable para prospectos de trabajo.

¡Espero que esto ayude!

Answer 3

Tengo muy poca experiencia en cualquiera de los campos, pero le daré mi mejor oportunidad.

Debe elegir el campo que utiliza las técnicas que más le interesan y analiza los datos a los que está más conectado de forma intuitiva. Solía ​​trabajar en consultoría ambiental, que aunque está muy lejos de la verdadera bioestadística, fue suficiente para enseñarme que no pertenezco a un entorno de bioestadística. No tenía la formación académica para conectarme con los datos biológicos o químicos que veía a diario. No me desempeñé terriblemente, pero pronto fue obvio que estaba absorbiendo información a un ritmo mucho más lento que mis colegas, cada uno de los cuales provenía de un entorno apropiado.

Ahora trabajo en finanzas y me resulta mucho más fácil. Entiendo los dólares mucho más intuitivamente que las concentraciones químicas, aunque todavía me estoy acostumbrando al tamaño adecuado de los ingresos. Esta diferencia sola me ha facilitado hacer contribuciones sustanciales y desarrollar una intuición para una visión estratégica. Al menos, eso espero.

Desearía poder contarte más sobre las diferencias en las técnicas y el enfoque estadístico, pero preferiría diferir eso a alguien más experimentado en el campo y la dirección en la que el campo está en tendencia. Simplemente recomendaría que aprendas ampliamente siempre que sea posible y profundices en los temas que encuentres particularmente interesantes y que disfrutes desarrollando el dominio. Aunque a menudo deseo desarrollar un dominio de uno o dos temas, me ha sorprendido más de una vez la necesidad de desempolvar algunos libros de texto antiguos para usar algunas estadísticas que pensé que nunca usaría después de la universidad.