Quelles méthodes statistiques les statisticiens doivent-ils maîtriser pour faire progresser leur carrière ?

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Les statistiques sont une compétence polyvalente et précieuse qui peut ouvrir de nombreuses opportunités de carrière dans divers domaines. Cependant, pour vous démarquer et faire progresser votre carrière en tant que statisticien, vous devez maîtriser certaines méthodes statistiques avancées qui peuvent vous aider à résoudre des problèmes complexes, à communiquer efficacement et à créer des informations percutantes. Dans cet article, nous discuterons de six méthodes statistiques que les statisticiens devraient maîtriser pour faire progresser leur carrière.

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1 Analyse de régression

L’analyse de régression est une méthode statistique fondamentale et largement utilisée qui permet d’explorer la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. L’analyse de régression peut vous aider à tester des hypothèses, à estimer des paramètres, à prédire les résultats et à évaluer l’effet des interventions. Il existe différents types de modèles de régression, tels que linéaire, logistique, multivarié et non linéaire, qui peuvent convenir à différents types de données et questions de recherche. Vous devez maîtriser l’analyse de régression pour être en mesure de gérer différents scénarios et ensembles de données, et d’interpréter et de présenter vos résultats de manière claire et en toute confiance.

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2 Plan d’expérience

Le plan expérimental est une méthode statistique qui vous aide à planifier, mener et analyser des expériences de manière systématique et efficace. La conception expérimentale peut vous aider à déterminer la meilleure façon de collecter des données, de contrôler les facteurs de confusion, d’optimiser les ressources et de maximiser la validité et la fiabilité de vos résultats. Il existe différents types de modèles expérimentaux, tels que randomisés, factoriels et quasi-expérimentaux, qui peuvent convenir à différents objectifs et contextes de recherche. Vous devez maîtriser la conception expérimentale pour être en mesure de concevoir et d’exécuter des expériences de haute qualité qui peuvent répondre à vos questions de recherche et étayer vos conclusions.

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3 Apprentissage automatique

L’apprentissage automatique est une branche de la statistique qui se concentre sur la création d’algorithmes et de modèles capables d’apprendre à partir de données et d’effectuer des tâches sans instructions explicites. L’apprentissage automatique peut vous aider à découvrir des modèles, à faire des prédictions, à classer des objets et à générer des recommandations. Il existe différents types d’apprentissage automatique, tels que l’apprentissage supervisé, non supervisé et l’apprentissage par renforcement, qui peuvent convenir à différentes caractéristiques de données et objectifs d’apprentissage. Vous devez maîtriser l’apprentissage automatique pour être en mesure d’appliquer et d’adapter diverses techniques et outils, tels que la régression, la classification, le clustering, les réseaux neuronaux et l’apprentissage profond, pour résoudre des problèmes du monde réel et créer de la valeur.

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Brunella D'Anzi

Doctoral Student @ CERN | High Energy Physics
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In my experience, the supervised machine learning is the basic where to start. Build your model and train it by using part of your dataset. Training means to provide the machine learning model both the features and label of each event.The remains part is used to test the model on a never-seen set of events. It should be able to correctly predict the event label.

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4 Statistiques bayésiennes

La statistique bayésienne est un paradigme de la statistique qui utilise les connaissances et les croyances antérieures pour mettre à jour la probabilité des hypothèses basées sur de nouvelles données. Les statistiques bayésiennes peuvent vous aider à intégrer l’incertitude, à traiter les données manquantes, à comparer les modèles et à effectuer des inférences. Il existe différents types de méthodes bayésiennes, telles que l’estimation bayésienne, les tests d’hypothèses bayésiennes et les réseaux bayésiens, qui peuvent convenir à différentes structures de données et tâches analytiques. Vous devez maîtriser les statistiques bayésiennes pour être en mesure d’utiliser et de communiquer le raisonnement probabiliste, et de tirer parti de la puissance et de la flexibilité des approches bayésiennes.

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Khai Xiang Au

Data Scientist at American Express
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Bayesian statistics is particularly useful when there is a need for quantifying the uncertainty of a model outcome/prediction. The essential idea is to treat the moving parts of our model as random variables and assign them some appropriate probability distributions. The uncertainty in these variables accumulate and gets fed into the final model prediction. Then, a suite of methods can be used to ascertain the level of uncertainty in the model outcome. Personally, I believe Bayesian statistics is the best way we have to marry assumptions and data. I am biased, of course.

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Adrian M

They used to say “Adrian, you think too much”
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It’s more about having the toolkit of all methods and being clever about which one to use, when and why. Having said that, I find Bayesian inference the dog’s danglies! So much that I am trying to subtly teach the core principles to my kids as foundations to thinking critically. “Listen baby, if at first you don’t succeed, figure out why, change something, copy success from elsewhere and go again”

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5 Visualisation des données

La visualisation des données est une méthode de présentation des données sous forme graphique ou picturale qui peut améliorer la compréhension et la communication des données. La visualisation des données peut vous aider à explorer les données, à identifier les tendances, à révéler des informations et à raconter des histoires. Il existe différents types de visualisation des données, tels que les diagrammes, les graphiques, les cartes, les tableaux de bord et les infographies, qui peuvent convenir à différentes dimensions de données et à différents publics. Vous devez maîtriser la visualisation des données pour être en mesure de créer et d’utiliser des visualisations efficaces et attrayantes qui peuvent transmettre votre message et persuader vos parties prenantes.

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Patrick S.

Applied Statistician and Lean Six Sigma Consultant
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I totally agree with Tom Bzik's comments. But there should be another category added to the list. I did not see Time Series Analysis as required. It is quite important.

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6 Programmation statistique

La programmation statistique est une compétence consistant à utiliser des langages de programmation et des logiciels pour effectuer des analyses statistiques et des manipulations de données. La programmation statistique peut vous aider à automatiser des tâches, à traiter des données volumineuses et complexes, à mettre en œuvre des méthodes avancées et à produire des résultats reproductibles. Il existe différents types de langages et de logiciels de programmation statistique, tels que R, Python, SAS, SPSS et Stata, qui peuvent répondre à différentes préférences et objectifs. Vous devez maîtriser la programmation statistique pour être en mesure d’utiliser et d’intégrer divers outils et plateformes, et d’améliorer votre productivité et votre créativité.

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7 Voici ce qu’il faut prendre en compte d’autre

Il s’agit d’un espace pour partager des exemples, des histoires ou des idées qui ne correspondent à aucune des sections précédentes. Que voudriez-vous ajouter d’autre ?

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Quentin Gallea, PhD

Causal Analysis for Decision Intelligence | connect with me to learn "The Causal Mindset: Think Causally, Act Wisely" | Senior Advisor, Lecturer and Researcher
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Communication. It is one thing to know the fancy math and models, but without good communication skills nobody listen. I would typically try to avoid any complex terms or math when communicating with non experts. You might feel that you "hide" things but you can always present them if needed. In my opinion, it is a lot of practice and looking for resources like data story telling by Brent Dykes or following LinkedIn account like Christopher Chin.

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Reza Bagheri

Data Scientist at Ipsos
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Time series analysis, variational inference and causal inference are important topics worth learning. In addition, Monte Carlo methods have many practical applications.

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Tom Bzik

Statistical Consulting / Problem Solving
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All of the six statistical themes named are useful in your skills portfolio. Some or all of these are necessary but not sufficient to advance your career in statistics. Career advancement primarily rests upon many non-statistical skill sets. A short list includes: social skills, ability to judge and pick which projects are likely to be career enhancing, ability to explain results in English instead of Statistical-ese, ability to see well beyond the often very narrow reason you were invited to join the team, not cramming the problem into a methodology one is familiar with but does not quite fit, playing well with others, and having the ability and will to understand the problem's context.

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Kylie Taylor

Sr. Data Scientist | Masters in Economics with a focus in Statistics
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Attending conferences that are statistics focused and conferences that are industry specific allow Statisticians to stay current on statistical methods and see opportunities to apply statistics in novel ways to their industry. Conferences can be an excellent source of motivation and learning, these benefits are multiplied when you speak at the conference.

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Ulrich Enagnon Romaric D.

Research Officer | Data professional | Public Policies | Data Analytics | Instructor | Econometrics | Data science | AI Enthusiast | Python | R | STATA | SQL | Power BI | Data > Opinions
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Mastering spatial statistics is also essential. In terms of tools: ● R: Utilize packages such as 'sp', 'spdep', 'rgeos', and 'sf' for spatial data manipulation, visualization, and modeling. ● Python: Leverage libraries like 'geopandas', 'pySAL', 'shapely', and 'rasterio' for spatial data analysis, geoprocessing, and modeling. ● QGIS: An open-source GIS platform for spatial data editing, visualization, and analysis, enhanced with plugins and scripting.

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1 Analyse de régression

2 Plan d’expérience

3 Apprentissage automatique

4 Statistiques bayésiennes

5 Visualisation des données

6 Programmation statistique

7 Voici ce qu’il faut prendre en compte d’autre

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