¿Qué habilidad debe tener un estadístico? Cosas Personales

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Rasgos de un estadístico exitoso

No hace falta decir que un estadístico exitoso debe tener fuertes habilidades analíticas y técnicas. Claramente, necesita conocer y comprender las estadísticas; después de todo, este es el valor agregado que usted brinda de manera única. La mayoría de los estadísticos tienen títulos de maestría, pero algunos, especialmente aquellos que planean ingresar a la academia, obtienen doctorados. Aún otros podrían tener, al menos inicialmente, solo un título universitario. Qué tan lejos llevar su entrenamiento depende en gran medida de la carrera profesional específica que espera seguir.

También debe ser capaz de comprender y aplicar rápidamente conceptos técnicos complejos y examinar, absorber y cuestionar cuidadosamente lo que se le presenta. Las matemáticas proporcionan la base de la teoría de la estadística. Necesitas las matemáticas y ser bueno en eso. En la escuela, se le enseñará los fundamentos y aspectos esenciales de la metodología estadística. En el trabajo, a menudo tiene que doblar o extender un método particular para abordar el problema en cuestión. Esto frecuentemente requiere fuertes habilidades matemáticas.

La agilidad en la computadora es una habilidad técnica adicional importante para los estadísticos exitosos. Además, deberá comprender rápidamente el área de aplicación en la que se involucra. Por lo tanto, la capacidad de aprender rápidamente los fundamentos de un campo y estar familiarizado con él lo ayudará enormemente. Y ser un estudiante A, aunque lejos de garantizar su éxito, seguramente será útil cuando esté buscando trabajo.

Aunque las habilidades analíticas y técnicas sólidas son críticas, por sí solas están lejos de ser suficientes para garantizar el éxito como estadístico. También se necesitan varias habilidades personales fuertes.

Una mentalidad proactiva

Merriam-Webster define proactivo como actuar en previsión de futuros problemas, necesidades o cambios. La llamada “democratización de las estadísticas”, que da como resultado que los estadísticos de hoy sean relevados de muchas actividades rutinarias de cálculo de números, y el entorno dinámico hacen que sea esencial que los estadísticos sean proactivos, y también lo hacen más fácil. Debe buscar oportunidades de mejora e identificar, evaluar y comunicar su rol y contribuciones potenciales. Esto a menudo requiere un pensamiento innovador.

Una vez en un proyecto, una mentalidad proactiva lo empujará a mirar las cosas de manera integral y a buscar aspectos importantes de los problemas y formas útiles y novedosas de abordarlos para lograr los mejores resultados posibles.

Persistencia

Los conceptos estadísticos, debido a que tienden a ser “diferentes” de la norma del pensamiento determinista, a menudo requieren refuerzo en momentos estratégicamente seleccionados antes de que se arraiguen. Una vez en un proyecto, a menudo se necesita la acción de otros para que usted pueda hacer contribuciones significativas. Por ejemplo, normalmente tiene que confiar en socios de trabajo para proporcionar datos existentes o para recopilar nueva información.

Debe persistir en conducir hacia lo que cree que es lo mejor para el proyecto y la organización, no darse por vencido fácilmente cuando está convencido de que está en el camino correcto. Al mismo tiempo, debe apreciar la delgada línea entre la persistencia (o tenacidad) y la obstinación. Debe escuchar con atención para comprender por qué los demás podrían pensar que lo que usted defiende no funcionará o no será práctico, y considere modificar sus ideas mientras sigue logrando sus objetivos principales.

Una actitud realista

Debe centrarse tanto en los requisitos inmediatos del proyecto como en los objetivos a largo plazo de la organización y no dejar que los problemas marginales lo desvíen. Citando a nuestro colega Roger Hoerl, “la mejor solución de negocios es más importante que la mejor solución estadística, y usted necesita saber la diferencia”.

Puede parecer genial probar un nuevo método que aprendió en la escuela, que escuchó recientemente o que incluso desarrolló usted mismo, pero debe hacerlo solo en la medida en que sea relevante y útil para el problema en cuestión. Puede, por ejemplo, determinar que los datos disponibles son inadecuados para satisfacer las necesidades inmediatas del proyecto y se sienten tentados a aplicar modelos avanzados con la esperanza de que esto pueda proporcionar un rescate. Pero su tiempo y esfuerzos podrían invertirse mejor en trabajar para obtener datos mejorados.

Todos obtenemos satisfacción de un trabajo bien hecho. Sin embargo, en un entorno orientado a resultados, puede ser perfeccionista solo hasta cierto punto. El costo y las consideraciones prácticas dictan qué tan lejos llevar un proyecto. Aquellos que no estén satisfechos hasta que hayan conducido un problema a su solución óptima final deben aprender cómo ajustar su pensamiento para acomodar las necesidades prácticas de los problemas que enfrentan.

Rasgos de un estadístico exitoso