क्या मुझे सांख्यिकीविद् के रूप में योग्य होने के लिए "सांख्यिकी" में मास्टर डिग्री प्राप्त करने की आवश्यकता है? [बन्द है]


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मैं अपने विश्वविद्यालय से हाल ही में स्नातक हूं और मेरी स्नातक की डिग्री सांख्यिकी में है। मैं वास्तव में सांख्यिकी पसंद करता हूं, और संभवतः एक सांख्यिकीविद् के रूप में एक जीवित बनाने की कोशिश करूंगा। मैं एक मास्टर कार्यक्रम देख रहा हूं और मैं खुद को यह सोचकर रोक नहीं सकता कि क्या मुझे सांख्यिकीविद् बनने के लिए "सांख्यिकी" में मास्टर कार्यक्रम लेने की आवश्यकता है। यदि मैं, उदाहरण के लिए, "शैक्षिक मापन / सांख्यिकी / मूल्यांकन" में मास्टर कार्यक्रम लेता हूं, तो क्या मैं अभी भी उस शैक्षणिक प्रमाणिकता के साथ एक सांख्यिकीविद् हो सकता हूं (यह देखते हुए कि मेरे पास पहले से ही सांख्यिकी में स्नातक की डिग्री है)?

मैंने पाठ्यक्रम पर एक नज़र डाली और शोध में प्रायोगिक डिज़ाइन, प्रतिगमन और बहुभिन्नरूपी विश्लेषण शामिल हैं। मैं नहीं जानता कि क्या उन पाठ्यक्रमों में कुछ गणितीय गणितीय कठोरता है।


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एक सांख्यिकीविद् जिसकी दृष्टि में और किस संदर्भ में है? आंकड़ों में विशेषज्ञता औपचारिक योग्यता का मामला नहीं है। कुछ भूमिकाओं में रोजगार के लिए कुछ प्रमाणन की आवश्यकता हो सकती है; यह बहुत कुछ इस बात पर निर्भर करता है कि स्थानीय और राष्ट्रीय नियम क्या हैं। मुझे नहीं लगता कि यहां कोई सामान्य उत्तर है सिवाय इसके कि अधिक प्रशिक्षण और आपके पास जितनी अधिक योग्यताएं हैं, उतने व्यापक विकल्प जो आपके लिए खुले हैं।
निक कॉक्स

बस आँकड़े नियमित रूप से करते हैं, इसलिए जब आप पर्याप्त बूढ़े हो जाते हैं और थक जाते हैं तो आप स्वचालित रूप से एक सांख्यिकीविद् के लिए अर्हता प्राप्त कर लेंगे। सांख्यिकीविद् एक गणितज्ञ (या जो कोई संख्या का विश्लेषण कर रहा है) उम्र और लिंग से टूट गया।
ttnphns

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एक पीएचडी के बिना डेटा-माइनिंग में नौकरी करने का संभावित डुप्लिकेट, हालांकि वह क्यू कर रहा है एमएल (बनाम "आंकड़े") के संदर्भ में, और एक पीएचडी के बारे में पूछता है (आधिकारिक आँकड़े एमएस प्राप्त करने के बजाय), मुझे लगता है कि उत्तर हैं उसी के बारे में।
गूँग - मोनिका

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"एक सांख्यिकीविद के रूप में योग्य" का क्या अर्थ है?
डेविड रिक्टरबी

नमस्ते, आपकी सभी टिप्पणियों के लिए धन्यवाद। "एक सांख्यिकीविद के रूप में योग्य" कहने से मेरा मतलब था कि एक सांख्यिकीविद् के रूप में नौकरी करना।
जिन-डोमिनिक

जवाबों:


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तकनीकी रूप से, नहीं। आप एक स्नातक के साथ प्राप्त कर सकते हैं, लेकिन ध्यान रखें कि आप उन लोगों के साथ प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं जिनके पास मास्टर या पीएचडी भी होगा। अमेरिकन स्टैटिस्टिकल एसोसिएशन हाल ही में GStat सर्टिफिकेशन के साथ सामने आया है, जो आपको एक नए स्नातक के रूप में अपने bona fides को प्रमाणित करने की अनुमति देगा। सांख्यिकी एक व्यापक अनुशासन है, इसलिए आपको "सांख्यिकी" डिग्री की आवश्यकता नहीं है; आप संचालन अनुसंधान, डेटा विश्लेषण, या जो आपने सूचीबद्ध किया है, प्राप्त कर सकते हैं।

प्रायोगिक डिजाइन, प्रतिगमन, और बहुभिन्नरूपी एक अच्छी नींव की तरह दिखते हैं और आपको योग्य बनाने के लिए प्रतीत होंगे। यह भी ध्यान दें कि सांख्यिकीविदों को कुछ विषय-वस्तु के ज्ञान की आवश्यकता होती है, इसलिए यह वास्तव में अच्छा है कि आप कड़ाई से सांख्यिकी डिग्री कार्यक्रम में नहीं जा रहे हैं, खासकर जब से आपके पास पहले से ही इसमें स्नातक है।


(+1) रॉयल स्टैटिस्टिकल सोसाइटी स्नातक की डिग्री प्राप्त करने के लिए ग्रेडस्टैट का दर्जा देगी। CStat बाद के 5 वर्षों के उपयुक्त प्रशिक्षण और अनुभव पर निर्भर है।
Scortchi - को पुनः स्थापित मोनिका

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मैं कहूंगा कि 'स्टेटिस्टिशियन' या 'डेटा साइंटिस्ट' की वास्तविक औपचारिक नौकरी का शीर्षक रखने के लिए, आमतौर पर एक मास्टर या उससे ऊपर की आवश्यकता होती है। लेकिन वास्तव में एक अलग शीर्षक के साथ उस प्रकार का काम करना, यह पूरी तरह से आवश्यक नहीं है।

वास्तव में, मैंने पाया है कि सभी प्रकार के पृष्ठभूमि के लोग एक कार्य सेटिंग में सांख्यिकीय विश्लेषण करते हैं (हालांकि जरूरी नहीं कि एक सही तरीके से)। लेकिन वास्तव में कई नौकरियां जो मुख्य रूप से हर दिन आँकड़ों का उपयोग करती हैं, उन्हें आमतौर पर मास्टर्स या उससे ऊपर (फार्मास्युटिकल, क्वांटिटेटिव फ़ाइनेंस, इकोनॉमिक्स आदि) की आवश्यकता होती है। इसका बहुत हिस्सा नौकरी पर निर्भर करता है और आप नेटवर्क को नौकरी पाने के लिए बनाते हैं। यदि आप किसी को समझा सकते हैं कि आप नौकरी के लिए पर्याप्त हैं, तो आप नौकरी विवरण में शैक्षिक आवश्यकताओं को बायपास कर सकते हैं। लेकिन यह भी ध्यान रखें कि कुछ कारण जो वे मास्टर्स या इसके बाद के संस्करण पर जोर देते हैं (कम से कम मेरे अनुभव के आधार पर) गणित और स्वतंत्र अनुसंधान का स्तर है जिसे दिए गए पद में स्वतंत्र रूप से काम करने की आवश्यकता होगी।

सौभाग्य!

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