京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
日前,CDA协会会员们在波士顿举办了一期沙龙活动,2位专家各自就不同领域的数据分析应用进行了分享,并重点探讨了数据分析人才 的培养。
一、嘉宾信息
Jared Christensen是Pfizer的高级研发总监,他在Pfizer工作有6年了。在加入Pfizer之前,他在Wyeth工作了5年,一直到2010年10月Pfizer收购Wyeth为止。Jared于2004年在哈佛公共健康学院完成他的博士研究。
Marie Gayron是Verisk Health公司人群健康部门的研究科学家。她被广为人知,是因为她开发了强大的算法来预测昂贵的事件,确定高风险人群,将数据转化为可执行的报告解决方案,通过自动化和数据可视化来提高流程效率。Marie女士,拥有塞勒姆州立大学理学学士学位和波士顿大学公共健康硕士学位。
二、公司信息
Pfizer Inc.(辉瑞公司)创建于1849年,迄今已有160多年的历史,总部位于美国纽约,是目前全球最大的以研发为基础的生物制药公司。辉瑞公司的产品覆盖了包括化学制药、生物制剂、疫苗、健康药物等诸多广泛而极具潜力的治疗及健康领域,同时其卓越的研发和生产能力处于全球领先地位。
Verisk Analytics Inc.总部位于美国新泽西州泽西城,是与美国房地产和意外保险风险相关的保险精算和保险数据规模最大的集成商。该公司于2009在美国上市。
三、 活动总结
1) 数据科学家职位
在美国,数据科学工作是薪资最高的工作之一;并且,对于在某一特殊领域(如:健康医疗、金融等)拥有实质性知识的数据科学家需求量极高。然而事实情况是,现有的博士或者硕士课程,难以满足巨大的数据科学家人才培养缺口;但是这也为教育或培训项目提供了一个培养数据科学家的机会。
2) 流行的统计软件
无论是在制药公司还是医疗保健公司,SAS依然是数据管理、分析和制作报告的常用统计软件。同时,在实践中需要熟悉数据库语言(SQL)。
3) 流行的统计技术
在制药公司,大部分的统计工作是关于进行临床试验。因此,学习掌握基本的设计和进行临床试验的原则(如:计算样本的大小和重要性)是必不可少的技能。如今,序列设计和贝叶斯自适应设计正在扮演更加重要的角色。
4) 非统计专业
如果你在学校没有学习过统计学课程,但是想要成为一名数据科学家,那最好学习一些基本的统计学知识和SAS编程语言。一个入门的好方法就是,加入一家咨询公司或者CRO,从而在不同行业中积累数据分析经验。尽管一些工作岗位要求统计学或者生物统计学博士学位,但是没有上述学位的一些人也能够拥有较强的数据分析技能。
5) 数据分析培训项目
在数据分析领域提供一些培训课程会是一件很有益的事情。然而,不同的行业需要不同的数据分析技能,课程设计应该考虑到这一点。咨询公司里面的数据科学工作会看重面试者的证书拥有情况,大的制药公司需要统计学相关学位。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21