統計学における修士プログラムについて考慮すべきこと

大学院の入学シーズンです。私（および私のような多くの学生）は現在、どの統計プログラムを選択するかを決定しようとしています。

1. 統計学を研究している皆さんが、統計学の修士課程について検討することを示唆していることは何ですか？
2. （おそらく学校の評判に関して）学生が犯すよくある落とし穴や間違いはありますか？
3. 雇用に関しては、応用統計に焦点を当てるべきか、応用統計と理論統計の組み合わせに注目すべきでしょうか？

編集：ここに私の個人的な状況に関するいくつかの追加情報があります：私が現在検討しているすべてのプログラムは米国にあります。より応用的な側面に焦点を合わせ、「応用統計学」の修士号を授与する者もいれば、「統計学」の理論コースとグラント学位を授与する者もいます。私は個人的に、ある業界で別の業界で働くつもりはありません。私はプログラミングのバックグラウンドがあり、たとえば、ゲノミクスやバイオインフォマティクス業界よりもテクノロジー業界を少しよく知っています。しかし、私は主に興味深い問題のあるキャリアを探しています。

編集：質問をより一般的に適用できるようにしました。

統計学の修士プログラムに関する一般的な考えと推奨事項のやや鈍いセットを以下に示します。それらのいくつかはそのように聞こえるかもしれませんが、私は彼らが論争的であることを意図していません。

私はあなたが後で産業に入るためにターミナルマスターの学位に興味があり、潜在的に博士号を追求することに興味がないと仮定するつもりです。ただし、この返信を信頼できるものとして受け取らないでください。

以下は、私自身の経験からのアドバイスのいくつかのポイントです。最も重要だと思われるものから最も大まかに注文しました。プログラムを選択するときに、以下のポイントのいくつかを考慮して、それぞれを比較検討することができます。

1. 個人的にあなたのために最良の選択をするようにしてください。そのような決定には非常に多くの要因があります：地理、個人的な関係、仕事とネットワークの機会、授業、教育と生活の費用など。最も重要なことは、これらのそれぞれを秤量し、あなた自身の最善の判断を試みる。あなたは最終的にあなたの選択の結果、ポジティブとネガティブの両方で生きる人であり、 あなたはあなたの全体の状況を評価する立場にある唯一の人です。それに応じて行動します。

2. あなたの時間を共同で管理することを学びます。あなたは私を信じないかもしれませんが、雇用主はあなたの人格、他の人と協力する能力、そして彼らがあなたの生の技術スキルを気にするよりも効率的に働く能力をもっと気にするでしょう。統計では、特に非統計学者と通信する場合、効果的な通信が重要です。複雑なプロジェクトを管理し、着実に進歩させる方法を知ることは非常に重要です。選択した機関で、構造化された統計コンサルティングの機会（存在する場合）を活用します。

3. 同族の領域を学びます。多くの修士号および博士号を取得した統計学、業界および学界の最大の弱点は、多くの場合、主題に関する知識がほとんどないことです。その結果、分析しようとしている問題の根本的なメカニズムの理解が不足しているため、「標準」統計分析が使用されることがあります。したがって、同族の分野で専門知識を開発することは、統計的にも専門的にも非常に豊かになる可能性があります。しかし、これの最も重要な側面は学習そのものです：主題の知識を取り入れることが不可欠であることに気づく問題を正しく分析します。語彙と基本的な知識に精通していることは、コミュニケーションを大いに助けることができ、統計学者でない同僚があなたを持っているという認識を改善します。

4. （大きな）データを扱う方法を学びます。統計を使用する事実上すべての分野のデータセットは、過去20年間で非常に大きくなっています。産業環境では、データの分析よりもデータの操作に多くの時間を費やすでしょう 。有効な分析には、適切なデータ管理手順、健全性チェックなどを学ぶことが重要です。より効率的になればなるほど、「楽しい」ことをするのにより多くの時間を費やすことになります。これは、アカデミックプログラムでは非常に重要視されず、過小評価されているものです。幸いなことに、アカデミックコミュニティで利用できる大きなデータセットがいくつかあります。プログラム内でこれを実行できない場合は、プログラムの外部で時間をかけてください。

5. 線形回帰と関連する線形代数を非常によく学びます。驚くほど多くの修士号と博士号を取得した卒業生が（「トップ」プログラムから）学位を取得していますが、線形回帰またはその仕組みに関する基本的な質問に答えることはできません。この素材を冷たくしておくと、信じられないほどうまくいきます。それはそれ自体重要であり、多くの、より多くのより高度な統計的および機械学習技術への入り口です。

6. 可能であれば、修士レポートまたは論文を作成します。米国のトップ統計部門のいくつかに関連する修士プログラム（通常、博士課程プログラムについてより詳細に評価されています）は、レポートや論文の組み込みから遠ざかっているようです。問題の事実は、純粋にコースベースのプログラムでは、通常、学生が特定の分野で実際の深い知識を開発することを奪うことです。私の見解では、地域自体はそれほど重要ではありませんが、経験は重要です。マスターレポートや論文を作成するために必要な持続性、時間管理、教員とのコラボレーションなどは、業界への移行時に大きな成果を上げることができます。プログラムが広告を掲載していない場合でも、興味がある場合は、入学委員長にメールを送信し、それを可能にするカスタマイズされたプログラムの可能性について尋ねます。

7. あなたが管理できる最も挑戦的なコースワークを取ります。最も重要なことは、コアマテリアルを非常によく理解することですが、できるだけ自分自身に挑戦して時間とお金を賢く使うべきです。学習することを選択した特定のトピックはかなり「役に立たない」ように見えるかもしれませんが、文献との接触を獲得し、新しい困難なことを学ぶように自分自身に挑戦することで、後で業界でそうしなければならないときに簡単になります。たとえば、古典的な統計の背後にある理論のいくつかを学ぶことは、多くの産業統計学者の日常の仕事にはそれ自体ではかなり役に立たないことがわかりますが、伝えられる概念は 非常に有用であり、継続的なガイダンスを提供します。また、あなたが接触する他のすべての統計的方法は、神秘的ではないように見えます。

8. プログラムの評判は、最初の仕事でのみ重要です。学校やプログラムの評判に重点が置かれすぎています。残念ながら、これは人的資源管理者にとって時間とエネルギーを節約するヒューリスティックです。プログラムは、修士課程よりも研究および博士課程ではるかに多く評価されることに注意してください。そのような多くのトップ部門では、ほとんどのリソースが博士課程に費やされているため、MSの学生はしばしば二流の市民のように感じます。

   私が働いた最も優秀な若い統計協力者の一人は、おそらく聞いたこともない小さな外国の大学の博士号を持っています。「トップ」プログラムよりも「ノーネーム」機関で、人々は素晴らしい教育を受けることができます（特に、学部レベルや修士レベルでは、はるかに優れた教育が得られることもあります！）。前者のコアファカルティとのやり取りは、ほぼ確実に行われます。

   履歴書の一番上にある学校の名前は、最初の仕事への扉を開く役割を果たしている可能性が高く、人々はあなたの最も高度な学位が他の人よりもどこから来たのかをもっと気にします。その最初の仕事の後、人々はあなたがテーブルにもたらす経験を実質的にもっと気にします。キャリアフェアや回覧メールなどを通じて多くの興味深い仕事の機会があなたに来る学校を見つけることは大きな見返りがあり、これはトッププログラムでより多く起こります。

個人的な意見：私は個人的には、データとの接触や応用コースの散在を許す幾分理論的なプログラムを好みます。問題の事実は、あなたが修士号を取得することによって単に適切な応用統計学者になるつもりはないということです。それは、毎日のように困難な問題や分析と格闘する時間と経験だけです。

ブランド名（MITなど）で可能な限り最高の学校に入学するか、全体的な最高の取引（州内の授業料でまともな公立学校など）に入学することをお勧めします。私は二流の私立学校でお金を無駄にしません。

ブランド名の学校の見返り。MITのような学校とGWUのような第2層の学校の価格差は、ブランド力の違いを正当化するほど大きくはありません。

一方、ウィリアムやメアリーなどの一部の公立学校は、安価でありながら、まともな教育を提供しています。バークレー対スタンフォードなど、一部のブランドは同等のブランド力さえ持っています。したがって、大幅なコストの違いにより、彼らは最高の私立学校に代わるものです。

薬剤疫学をご覧ください。特に、医薬品の安全性に関連しています。これは非常に興味深い質問がたくさんある非常に新しい研究分野です。