Нижче наведено кілька порад з мого власного досвіду. Я замовив їх дуже приблизно з того, що, на мою думку, є найважливішим. Вибираючи програму, ви можете зважувати кожну з них, враховуючи деякі пункти нижче.
Постарайтеся зробити найкращий вибір особисто для вас . У такому рішенні бере участь дуже багато факторів: географія, особисті стосунки, можливості роботи та роботи в мережі, курсові роботи, витрати на освіту та проживання тощо. Найголовніше - зважити кожен із них і спробувати використати власне найкраще рішення . Ви є тим, хто врешті-решт живе з наслідками вашого вибору, як позитивними, так і негативними, і
ви єдиний, хто зможе оцінити всю свою ситуацію. Дійте відповідно.
Навчіться співпрацювати та керувати своїм часом . Ви можете мені не повірити, але роботодавець, швидше за все, піклуватиметься про вашу особистість, здатність співпрацювати з іншими та здатність ефективно працювати, ніж вони піклуються про ваші сирі технічні навички. Ефективна комунікація має вирішальне значення в статистиці, особливо при спілкуванні з нестатистами. Знання, як керувати складним проектом та досягти стабільного прогресу, дуже важливо. Скористайтеся структурованими можливостями статистичного консультування, якщо вони існують, у вибраній вами установі.
Вивчіть коньятна область . Найбільша слабкість, яку я бачу у багатьох випускників магістрів та докторів наук зі статистики, як у галузі, так і в наукових колах, полягає в тому, що вони часто мають дуже мало предметних знань. Підсумок полягає в тому, що іноді "стандартні" статистичні аналізи використовуються через нерозуміння основних механізмів проблеми, яку вони намагаються проаналізувати. Таким чином, розвиток певного досвіду в коньяті може бути дуже збагачуючим як статистично, так і професійно. Але найважливішим аспектом цього є саме навчання: усвідомлення того, що включення знань з предметів може бути життєво важливимправильно аналізувати проблему. Компетентність у лексиці та базових знаннях також може значно допомогти у спілкуванні та покращить уявлення, яке мають ваші колеги нестатистики.
Навчіться працювати з (великими) даними . Набори даних практично в усіх галузях, що використовують статистику, за останні 20 років надзвичайно зросли в розмірах. У промислових умовах, ви, ймовірно , витрачати більше часу на маніпулювання даними , ніж ви будете аналізувати
їх. Навчання належним процедурам управління даними, перевірка обґрунтованості тощо має вирішальне значення для правильного аналізу. Чим ефективніше ви ставитеся до цього, тим більше часу будете витрачати на заняття "забавою". Це щось дуже сильно недооцінене та недооцінене в академічних програмах. На щастя, зараз академічній спільноті доступні кілька великих наборів даних, з якими можна грати. Якщо ви не можете цього зробити в межах самої програми, витратьте деякий час на це поза її межами.
Вивчіть лінійну регресію та пов’язану з нею застосовану лінійну алгебру дуже, дуже добре . Дивно, що багато магістрів та аспірантів здобувають ступінь (з «топ-програм»), але не можуть відповісти на основні запитання щодо лінійної регресії або як це працює. Захолодання цього матеріалу буде вам неймовірно добре. Він сам по собі важливий і є воротом для багатьох, багато більш досконалих статистичних та машинних методів навчання.
Якщо можливо, зробіть доповідь магістра або дисертацію. Магістерські програми, пов’язані з деякими з головних відділів статистики США (зазвичай більше оцінюються на їхніх докторських програмах), схоже, віддалилися від включення доповіді чи дисертації. Справа в тому, що програма, що базується на курсах, зазвичай позбавляє студента розвивати будь-яку реальну глибину знань у певній галузі. На мою думку, сама територія не так важлива, але досвід є. Наполегливість, управління часом, співпраця з викладачами тощо, необхідні для підготовки доповіді магістра або дипломної роботи, можуть сильно окупитися при переході до галузі. Навіть якщо програма не рекламує програму, якщо ви іншим чином зацікавлені в ній, надішліть електронну пошту в приймальне крісло і запитайте про можливість налаштованої програми, яка це дозволяє.
Візьміть найскладніші курсові роботи, якими ви зможете керувати . Хоча найголовніше - це зрозуміти основний матеріал дуже, дуже добре, ви також повинні розумно використовувати свій час і гроші, намагаючись поставити собі під сумнів якомога більше. Конкретна тема, яку ви вирішите вивчити, може здатися досить "марною", але отримати контакт з літературою і поставити перед собою завдання дізнатися щось нове і складне полегшить, коли вам доведеться це зробити пізніше в галузі. Наприклад, вивчення деяких теорій, що стоять за класичною статистикою, виявляється досить марним саме по собі для щоденної роботи багатьох промислових статистиків, але поняття, що передаються,
надзвичайнокорисні та надають постійні вказівки. Це також зробить всі інші статистичні методи, з якими ви контактуєте, здаватися менш загадковими.
Репутація програми має значення лише для вашої першої роботи . Занадто великий акцент робиться на репутацію школи чи програми. На жаль, це евристика часу та енергозбереження для керівників людських ресурсів. Майте на увазі, що програми оцінюються набагато більше за їх науковими та докторськими програмами, ніж їхні магістерські програми. У багатьох таких вищих відділеннях студенти-MS часто опиняються трохи схожими на громадян другого класу, оскільки більша частина ресурсів витрачається на докторські програми.
Один з найяскравіших молодих статистичних співробітників, з якими я працював, має докторський ступінь з невеликого закордонного університету, про який ви, мабуть, ніколи не чули. Люди можуть здобути чудову освіту (іноді набагато кращу, особливо на рівні бакалаврату та магістратури!) У «безіменних» закладах, ніж у «топ» програмах. Вони майже гарантовано отримують більше взаємодії з базовим викладачем на колишньому.
Назва школи у верхній частині вашого резюме , ймовірно, буде грати роль у тому, щоб отримати вас у двері для вашої першої роботи, і люди будуть більше дбати про те, звідки прийшов ваш найвищий ступінь, ніж де хто інший. Після цього першого робочого дня люди значно більше дбають про те, який досвід ви принесете до столу. Пошук школи, де багато цікавих можливостей роботи приходить до вас через ярмарки кар’єри, розповсюджені електронні листи тощо, може мати велику виплату, і це відбувається більше у топ-програмах.