Een Statisticus is een expert op het gebied van statistiek en data-analyse. Ze helpen organisaties bij het identificeren van trends en patronen in gegevens door het toepassen van geavanceerde statistische methoden en technieken.

Hun taken omvatten onder meer:

• Het verzamelen en analyseren van gegevens uit verschillende bronnen.
• Het ontwerpen van experimenten en steekproeven om betrouwbare gegevens te verzamelen.
• Het toepassen van statistische modellen en technieken om inzichten en voorspellingen te genereren.
• Het interpreteren van resultaten en het presenteren van bevindingen aan stakeholders.
• Het samenwerken met andere teams en afdelingen om data-gedreven beslissingen te ondersteunen.

Een typisch functieprofiel van een Statisticus omvat:

• Een relevante academische opleiding, zoals statistiek, wiskunde, econometrie of een gerelateerd vakgebied.
• Ervaring met statistische analyse, data-analyse of data science. Kennis van statistische modellen, methoden en technieken.
• Sterke analytische en probleemoplossende vaardigheden.
• Uitstekende communicatieve vaardigheden, zowel mondeling als schriftelijk, om complexe statistische resultaten op een begrijpelijke manier uit te leggen aan verschillende belanghebbenden.
• Kennis van en ervaring met verschillende statistische software, zoals R, SAS, SPSS, Python of MATLAB.

Statistische Software

Statistici maken veelvuldig gebruik van gespecialiseerde software voor het analyseren van gegevens. Tools zoals R, SAS, SPSS en Stata bieden krachtige functionaliteit voor data-analyse, modelvorming, en diverse statistische toetsen, en zijn industrie-standaarden voor statistisch werk.

Data Visualisatie Software

Om complexe gegevens inzichtelijk te maken en te communiceren met anderen, gebruiken statistici data visualisatie tools zoals Tableau, Power BI of Matplotlib (een bibliotheek voor Python). Deze tools helpen om gegevens op een visueel aantrekkelijke manier te presenteren, waardoor trends, patronen en inzichten gemakkelijker te interpreteren zijn.

Programmeertalen

Statistici gebruiken vaak programmeertalen zoals Python en R voor het schrijven van scripts en het creëren van modellen. Deze talen hebben krachtige bibliotheken voor statistische analyse en zijn uiterst flexibel, waardoor ze zich lenen voor een breed scala aan analytische toepassingen.

Database Management Systemen

Kennis van database management systemen, zoals SQL Server, PostgreSQL of MySQL, is cruciaal voor statistici om gegevens efficiënt op te slaan, te beheren en op te halen. SQL-talen worden vaak gebruikt om met deze databases te communiceren en om gegevens voor analyse voor te bereiden.

Spreadsheet Software

Excel en Google Sheets worden vaak gebruikt voor eenvoudigere analyses en datamanagement. Hoewel ze niet de kracht en flexibiliteit hebben van gespecialiseerde statistische software of programmeertalen, zijn ze toegankelijk en nuttig voor een breed scala aan taken, waaronder het snel verkennen van gegevens of het maken van eenvoudige visualisaties.

Machine Learning Bibliotheken

Bij het werken met geavanceerde analytische projecten kunnen statistici gebruik maken van machine learning bibliotheken zoals Scikit-learn (voor Python) of Caret (voor R). Deze bibliotheken bieden een reeks algoritmen voor voorspellende modellering en geautomatiseerde data-analyse.

Survey Tools

Statistici gebruiken ook enquête-tools zoals Qualtrics, SurveyMonkey, of Google Forms voor het verzamelen van primaire gegevens, bijvoorbeeld bij het uitvoeren van marktonderzoek of het verzamelen van feedback.

Data Warehousing Tools

Gegevensbeheer en -analyse op schaal kan worden uitgevoerd met behulp van data warehousing tools zoals Google BigQuery, Amazon Redshift of Snowflake, waardoor statistici met grote datasets kunnen werken en complexe analyses kunnen uitvoeren.

Een statisticus begint zijn dag vaak met het doornemen van datasets om patronen, trends of afwijkingen te identificeren. Na het opschonen en voorbereiden van de gegevens, past hij/zij geavanceerde statistische methoden toe om betekenisvolle inzichten te verkrijgen. Gedurende de dag werkt de statisticus nauw samen met andere specialisten, zoals data-analisten en onderzoekers, om hypotheses op te stellen en te toetsen. Presentaties en rapportages maken vaak deel uit van zijn/haar takenpakket, waarbij bevindingen worden gecommuniceerd aan niet-technische stakeholders. Bovendien is continue professionalisering belangrijk; de statisticus besteedt tijd aan het bijhouden van de nieuwste statistische methoden en technieken. Tot slot is hij/zij betrokken bij het definiëren van dataverzamelingsmethoden om ervoor te zorgen dat de analyses gebaseerd zijn op kwalitatief hoogwaardige gegevens.

Een Statisticus met enkele jaren ervaring kan een salaris verwachten tussen de € 3.500,- en € 5.500,- per maand, met maxima rond € 7.500,-.

Een carrière als Statisticus biedt tal van groeimogelijkheden. Naarmate je ervaring opdoet en je expertise op het gebied van statistiek verder ontwikkelt, kun je doorgroeien naar meer senior of leidinggevende functies, zoals Senior Statisticus, Statistisch Analist, Data Scientist of zelfs Chief Data Scientist. Je kunt je ook specialiseren in een bepaald domein, zoals biostatistiek, econometrie of psychometrie.

Om succesvol te zijn als Statisticus, is het belangrijk om continu te investeren in je kennis en vaardigheden. Naast een relevante academische opleiding, zijn er diverse certificeringen en cursussen beschikbaar die je kunnen helpen om je expertise op het gebied van statistiek verder uit te breiden. Enkele populaire certificeringen en cursussen zijn:

Certified Analytics Professional (CAP)

Deze certificering richt zich op de vaardigheden en kennis die nodig zijn om succesvol te zijn in de data-analyse en statistiek. Het omvat onderwerpen zoals probleemdefinitie, data-acquisitie, data-analyse en modelvorming.

SAS Certified Statistical Business Analyst

Deze certificering is specifiek gericht op het gebruik van SAS-software voor statistische analyse. Het behandelt onderwerpen zoals het analyseren van gegevens met behulp van SAS, het bouwen van statistische modellen en het interpreteren van resultaten.

Data Science Specialization (Coursera)

Deze online cursusreeks, aangeboden door de Johns Hopkins University, behandelt een breed scala aan onderwerpen met betrekking tot data science en statistiek, waaronder R-programmering, exploratieve data-analyse, statistische inferentie en voorspellende modellering. Door het volgen van deze cursussen en het behalen van certificeringen, toon je aan potentiële werkgevers en klanten dat je over de nodige kennis en expertise beschikt om succesvol te zijn als Statisticus en bij te dragen aan de data-gedreven besluitvorming binnen hun organisatie.

RSS of ASA

Ten slotte is het belangrijk om actief betrokken te blijven bij de statistiek- en data-analyse community en op de hoogte te blijven van de laatste ontwikkelingen, best practices en trends op het gebied van statistiek. Dit kan worden bereikt door lid te worden van brancheorganisaties, zoals de Royal Statistical Society (RSS) of de American Statistical Association (ASA), het bijwonen van conferenties en seminars, en het opbouwen van een professioneel netwerk met andere statistici en professionals in de industrie. Door actief betrokken te blijven, vergroot je niet alleen je kennis en vaardigheden, maar vergroot je ook je zichtbaarheid en kansen op carrièregroei binnen het vakgebied.

Online

Bovendien zijn er tal van online forums, LinkedIn-groepen en andere sociale mediaplatforms waar statistici en professionals op het gebied van data-analyse ervaringen, kennis en inzichten kunnen delen. Deze platforms bieden ook mogelijkheden om te netwerken en contacten te leggen met gelijkgestemde professionals, wat kan leiden tot samenwerkingsmogelijkheden, het delen van best practices en toegang tot nieuwe kansen op de arbeidsmarkt.

Een statisticus speelt een cruciale rol in het vormen van beleidsbeslissingen, wetenschappelijke ontdekkingen en zakelijke strategieën door het verzamelen, analyseren en interpreteren van gegevens. Hun werk heeft directe maatschappelijke relevantie; ze helpen bij het identificeren van trends en patronen in complexe gegevenssets die kunnen leiden tot verbeteringen in de gezondheidszorg, economie, openbaar beleid en tal van andere domeinen. Statistici dragen bij aan een beter begrip van belangrijke kwesties zoals klimaatverandering, epidemieën, onderwijs en misdaadpreventie. Door nauwkeurige en ethische data-analyse versterken ze het bewijsmateriaal voor beleidsmakers en bieden ze inzicht in sociale en economische verschijnselen. Hun vaardigheden bevorderen transparantie, efficiëntie en innovatie, wat essentieel is voor het welzijn van de maatschappij.

Introductie

Sophie is een statisticus met een passie voor de gezondheidszorg. Ze werkt bij een vooraanstaand medisch onderzoeksinstituut en speelt een cruciale rol in klinische studies.

Werkzaamheden

Dagelijks analyseert Sophie gegevens van klinische proeven. Ze gebruikt geavanceerde statistische methoden om te bepalen of een nieuw medicijn of behandelingsmethode effectiever is dan bestaande alternatieven. Haar analyses helpen om onderscheid te maken tussen werkelijke effecten en toevallige variaties.

Impact

Onlangs heeft Sophie's analyse bijgedragen aan de goedkeuring van een nieuw medicijn voor diabetes. Dankzij haar nauwkeurige werk kon het onderzoeksteam aantonen dat het medicijn zowel veilig als effectief was, wat uiteindelijk leidde tot een snellere introductie op de markt.

Conclusie

De rol van een statisticus, zoals Sophie, is onmisbaar in de medische wereld. Met hun deskundige analyses zorgen ze ervoor dat patiënten toegang krijgen tot betere en veiligere behandelingen.

Bekijk hier alle actuele vacatures op DataJobs.nl