Quais áreas da estatística matemática são altamente empregáveis?

Estou prestes a terminar minhas honras em estatística e realmente quero fazer um doutorado porque acho as estatísticas matemáticas extremamente interessantes. As áreas de pesquisa nas quais eu mais quero fazer doutorado são processos estocásticos e séries temporais.

No entanto, também quero seguir uma carreira no setor privado após meu doutorado. Fiquei imaginando quais áreas da estatística matemática são mais usadas no setor privado e em que tipos de emprego?

Obviamente, não vou fazer doutorado apenas porque é empregável, mas sinto que é definitivamente algo que preciso considerar e, portanto, gostaria de alguns conselhos.

Estou respondendo como alguém que rotineiramente avalia e contrata cientistas de dados.

Como uma pessoa que faz a transição do estudo acadêmico para uma carreira no setor privado, você não será contratado com base nas habilidades específicas que possui. O mundo dos estudos acadêmicos em estatística e o domínio de qualquer conjunto de problemas de uma empresa são vastos demais para serem contratados com base em habilidades específicas definidas com muita precisão.

Em vez disso, você será contratado porque pode demonstrar uma aptidão geral para o pensamento preciso, uma sede e talento para a solução de problemas, uma capacidade de entender e comunicar idéias abstratas e complexas e um conjunto diversificado de habilidades práticas e teóricas.

Então, meu conselho, e eu sou apenas um cara, faça o que você ama e desenvolva uma sede de solução de problemas, nuances e complexidade. Aprenda um conjunto diversificado de habilidades e conheça bem seus fundamentos (melhor que o tópico de pesquisa)

Ah, e aprenda a programar.

Isso faz muito sentido, muito obrigado pela resposta atenciosa. Você recomenda alguma linguagem de programação específica

Pergunta difícil de responder sem ser opinativo.

Minha opinião pessoal é que isso realmente não importa, então aprenda o que você gosta e o motiva a continuar aprendendo. Aprender sua primeira língua muito bem é o grande obstáculo. Após o primeiro aprendizado, outro (e outro e outro) é muito, muito mais fácil, porque você já lidou com os difíceis desafios conceituais.

Mas aprenda bem o idioma , aprenda como o idioma funciona e por que foi projetado da maneira que foi. Escreva um código limpo para o qual você não tenha medo de retornar. Tome código de escrita como uma responsabilidade séria, não uma realidade infeliz. Isso o torna mais gratificante e uma habilidade real que você pode anunciar.

Se você ainda deseja aconselhamento específico, eu ecoaria o @ssdecontrol, preferiria uma linguagem de propósito geral que possa fazer estatísticas em detrimento de uma linguagem de estatísticas que possa (meio) fazer de propósito geral.

Se seu interesse é por habilidades "comercializáveis", eu diria que aprenderá sobre uma variedade de técnicas de modelagem (GLMs, modelos de sobrevivência tanto contínuos quanto discretos, florestas aleatórias, árvores potencializadas) com ênfase na previsão sobre estimativa. Às vezes, as estatísticas matemáticas podem ficar muito atoladas na estimativa de modelos paramétricos, tentando responder a perguntas que se tornam irrelevantes quando o modelo não é literalmente verdadeiro. Portanto, antes de investigar profundamente um problema, considere se ele ainda é interessante e aplicável quando o modelo não é válido, porque nunca será. Você deve encontrar muitas dessas perguntas no campo das séries temporais, se é aí que reside um de seus interesses.

Aprecie também que existem desafios envolvidos na análise de dados do mundo real para os quais uma educação em estatística talvez não o prepare, por isso consideraria complementar sua educação com o estudo de tópicos como bancos de dados relacionais e computação geral. Esses campos também podem ser muito fascinantes e oferecem uma perspectiva atualizada sobre os dados.

Finalmente, como Matthew Drury já apontou, é essencial poder programar. Eu trabalharia para me tornar forte com R e / ou Python e começaria a aprender sobre SQL, que você encontrará inevitavelmente. Muitas empresas ainda usam SAS, mas você realmente quer trabalhar para uma? Uma linguagem compilada como C ou Java também não dói, mas isso não é realmente crítico.

Como alguém que passou sua carreira de pós-doutorado na indústria, eu diria isso.

1. A resposta de Matthew Drury é de primeira linha. As observações de dsaxton sobre previsão x estimativa também são boas.
2. Aprenda a programar usando o que quer que o ajude a terminar a faculdade com velocidade. Fique bom nisso. Uma vez que você é muito fluente em um idioma, os outros são fáceis de entender e você provavelmente pode fazê-lo às custas do seu empregador.
3. As bases de dados não ficarão menores e provavelmente não ficarão mais limpas. Eu previa que as técnicas para lidar com dados gigantescos e confusos / ausentes são uma aposta decente nas próximas duas ou três décadas.

A maioria das respostas atuais são orientadas para "ciência de dados", que é definitivamente uma área altamente empregável. Como o pôster original mencionou um interesse particular em processos estocásticos e séries temporais, outra área da estatística matemática * que pode ser relevante é a estimativa do espaço de estados .

Isso é usado para estimar modelos nos quais o sistema evolui devido ao feedback entre processos (quase) determinísticos altamente estruturados e forçamento estocástico. Por exemplo, a estimativa do espaço de estados é onipresente em veículos autônomos .

(* Essa área geralmente é considerada parte da engenharia ou de outros domínios , mas certamente envolve estatística matemática).

Eu não sugeriria algo radicalmente novo, mas como um profissional de eliminação de dados, gostaria de enfatizar alguns pontos.

1. Todas as habilidades comercializáveis ​​não são apenas um conjunto único de habilidades isoladas, mas também um pacote sincronizado. E por pacote, quero dizer,

2. Um conjunto de habilidades práticas, com proficiência extremamente alta. Como você pode formar um julgamento significativo, dada uma pilha de dados. E para um cara de nível de doutorado (ou para qualquer um que esteja vindo para eles), os empregadores estariam mais interessados ​​em trazer uma correspondência cognitiva do mundo real que você pode trazer com um determinado conjunto de dados. Para esclarecer, como exemplo,

3. O conjunto de habilidades que você pode empregar para a extração de dados da API, gravando codecs e drivers no processo, se você achar o processo inflexível na medida em que você não consiga aproveitar todo o seu potencial. Em seguida, use elementos da análise estatística para uma transformação de dados em informação. Esse processo é tão cru e autêntico que, quanto mais diversificado e profundo for o seu aprendizado, maiores informações você poderá recuperar. Disseram-me uma vez, que o domínio da matemática que pode dar uma resposta ao problema é uma coisa, mas interpretar essa resposta no mundo real é apenas outra habilidade.

4. Por último e extremamente importante, você pode apresentar visualizações de suas conclusões para que todos vejam e entendam sem que alguém que não seja do seu campo relacionado não faça mais do que três perguntas de acompanhamento. E é aqui que você daria sua analogia ao (s) processo (s) do mundo real. É um pouco difícil, mas uma vez dominado, geralmente paga bons dividendos ao longo de sua carreira.

Por tudo isso, do meu ponto de vista, uma dica útil é perguntar-se de maneira consistente enquanto estuda coisas novas sobre como isso pode ser empregado no mundo real. Sim, fica estranho às vezes quando alguém se aprofunda nas abstrações, mas, mesmo assim, é um hábito que vale muito a pena, e muitas vezes separa os superempregáveis ​​dos meramente instruídos. Boa sorte!