Специалист по клиническим данным · Использует данные клинических исследований, исследований и системы здравоохранения для получения надежных данных для более безопасного ухода, исследований и операционных решений.
Чем темнее клетка, тем выше балл по этому показателю.
МеньшеБольше
Последняя проверка Источники и титрыМедиа-кредитыМетодология
В отличие от имиджа «построения моделей искусственного интеллекта», большинство дней тратится на написание SQL-запросов и кода Python для извлечения и очистки данных, выполнение статистических тестов или обучающих моделей, а также перевод результатов в диаграмму или заметку, на основании которой может действовать нетехнический участник. Согласно опросам практиков, очистка и подготовка данных занимают примерно половину или более общего рабочего времени.
Нет. В отличие от медицины или права, здесь не существует лицензии или единой необходимой степени; степень бакалавра или магистра в области статистики, информатики, математики или соответствующей количественной области является наиболее распространенным путем, и сильное портфолио реальных проектов часто имеет большее значение для работодателей, чем точный диплом. Кандидаты наук чаще встречаются на должностях, связанных с тяжелыми исследованиями или прикладным машинным обучением.
Не совсем. Он в значительной степени опирается на статистику — экспериментальный план Фишера, исследовательский анализ Тьюки — но добавляет программирование, разработку баз данных и машинное обучение, которые редко преподают на кафедрах классической статистики. Уильям С. Кливленд предложил этот термин в 2001 году специально для описания этой расширенной, сложной для вычислений версии области, построенной на статистике, а не заменяющей ее.
Суть рутинной работы уже очевидна: инструменты AutoML могут соответствовать и настраивать стандартные модели, а помощники ИИ могут писать SQL-запросы, первые черновики исследовательских диаграмм и шаблонный конвейерный код быстрее, чем человек. Что не было автоматизировано, так это постановка правильного вопроса, оценка того, является ли шаблон значимым или ложным, и принятие на себя ответственности за решение, основанное на результате.
Это сильно варьируется в зависимости от страны и стажа. По оценкам Бюро статистики труда США, средняя годовая заработная плата специалистов по клиническим данным составит примерно 108 000 долларов США в 2023 году, в то время как младшие аналитики часто начинают с уровня около 70 000–95 000 долларов США, а старшие или главные специалисты по клиническим данным в крупных технологических компаниях могут зарабатывать 200 000–400 000 долларов США и более в виде совокупного вознаграждения собственным капиталом.
Аналитик данных обычно отвечает на определенные бизнес-вопросы, используя существующие данные и информационные панели; специалист по клиническим данным строит новые статистические модели и проводит прогнозный анализ, часто на основе более запутанных данных; инженер по машинному обучению извлекает модель из блокнота и заставляет ее надежно работать в масштабе производства. Границы постоянно размываются, и многие люди в течение карьеры перемещаются между всеми тремя.
Популярная культура в основном обходила стороной статистики и обращалась к более драматичным фигурам квантов или алгоритмов — публичный имидж специалиста по клиническим данным в большей степени обязан бейсбольным аналитикам Moneyball и предсказателям кризисов из The Big Short, чем кому-либо, кто делает то, что на самом деле делает изо дня в день работающий специалист по клиническим данным.
Внутри этой области культура основана на конкурентных публичных тестах, невозмутимых статистических шутках и формате документа — карточке модели — который превращает «честность в отношении ограничений вашей модели» в рутинную профессиональную привычку, а не второстепенную мысль.
How much status the profession carried in each era, on a 0–100 scale.
Ранняя статистическая работа выполнялась в основном клерками, реформаторами-любителями и аутсайдерами-самоучками, такими как Найтингейл; полезный и иногда влиятельный, но редко престижный сам по себе.
Пирсон, Фишер и Госсет превратили статистику в академическую дисциплину с собственными журналами и университетскими кафедрами, завоевав уважение ученых, оставаясь при этом почти невидимыми для широкой публики.
По мере распространения мэйнфреймов сотрудники «обработки данных» и статистики рассматривались в основном как важная, но непривлекательная корпоративная поддержка, редко присутствующая в процессе принятия решений руководителями.
Академическое предложение Кливленда в 2001 году не привлекло особого внимания общественности, но премия Netflix за рекомендательный алгоритм в 2006–2009 годах и появление в 2008 году должности «специалист по клиническим данным» в LinkedIn и Facebook начали вскружить головы в технологической отрасли.
Статья Harvard Business Review в октябре 2012 года назвала «самую сексуальную работу» спровоцировавшей бум найма и престижа; к 2020-м годам эта должность разделилась на более специализированные роли и потеряла часть своего особого блеска, хотя оплата и спрос остаются высокими.
В драматургии показано, как Билли Бин из «Окленд Атлетикс» и аналитик Пол ДеПодеста использовали статистический анализ, опираясь на саберметрику Билла Джеймса, чтобы создать конкурентоспособный состав при одном из самых маленьких бюджетов в бейсболе.
Это следует из нескольких аналитиков, которые достаточно внимательно изучили данные ипотечного рынка, чтобы предсказать финансовый кризис 2008 года раньше, чем кто-либо еще поверил этим цифрам.
Математик помогает своему брату, агенту ФБР, раскрывать преступления, используя статистический анализ и распознавание образов, знакомя основную американскую телеаудиторию с прикладной математикой как с следственной работой.
В этом британском сериале-антологии неоднократно представлены профилирование данных и прогнозная оценка, доведенные до тревожных крайностей, особенно в эпизоде 2016 года «Пикирование», формирующем общественное беспокойство по поводу алгоритмического ранжирования людей.
Рассказывает реальную историю Кэтрин Джонсон, Дороти Вон и Мэри Джексон, чернокожих женщин-математиков, чьи ручные расчеты в НАСА легли в основу орбитальных миссий Меркурия в 1962 году до того, как эту работу взяли на себя электронные компьютеры.
Следует за открытием исследователя Массачусетского технологического института Джой Буоламвини о том, что системы распознавания лиц гораздо чаще ошибочно идентифицируют темнокожие лица, превращая технические выводы о предвзятости данных в более широкую общественную оценку алгоритмической справедливости.
Публичные соревнования по машинному обучению, проводимые на Kaggle и запущенные в 2010 году, оценивают участников в видимой таблице лидеров на протяжении всего конкурса, а затем раскрывают окончательные результаты по скрытому набору тестов, когда он закрывается — момент, который конкуренты называют «встряской», поскольку переоснащение общедоступной таблицы лидеров может за одну ночь потерять команду на десятки мест.
Следуя практике, предложенной в статье Маргарет Митчелл и ее коллег из Google в 2018 году, команды все чаще документируют предполагаемое использование модели, данные обучения и известные ограничения в короткой «карточке модели» перед ее отправкой, что рассматривается как профессиональная обязанность, а не как дополнительная опция.
Представление исследовательских результатов путем прокрутки ячеек и диаграмм блокнота Jupyter в реальном времени, а не полированной колоды слайдов, остается стандартным способом, которым клинический специалист по данным делится ранними результатами с коллегами по команде и заинтересованными сторонами.
Ничто из этого не решает старейшее противоречие в этой области: является ли «клиническая наука о данных» действительно новой дисциплиной или старой статистической и вычислительной работой, носящей более рыночное название. Сами практикующие спорят об этом, часто внутри одной команды.
Что осталось неизменным со времен таблиц смертности Граунта 1662 года, так это основной ход: превратить кучу записей в утверждение, на основании которого кто-то может действовать, и быть честным в отношении того, какая часть этого утверждения действительно подтверждается данными.
Защищает системы, данные и людей, обнаруживая, предотвращая и реагируя на цифровые атаки.
AI-resistant 63 🌬️Проектирует, строит и совершенствует ветровые, солнечные, накопительные и сетевые системы, которые превращают возобновляемые ресурсы в надежную электроэнергию.
AI-resistant 72 🦾Разрабатывает машины, которые чувствуют, принимают решения и действуют в физическом мире, где сложной проблемой является не интеллект, а сам мир.
AI-resistant 65 🌿Руководит стратегией, измерениями и отчетностью, которые помогают организациям снизить экологический и социальный ущерб при выполнении деловых обязательств.
AI-resistant 66 🔌Разрабатывает и производит транзисторы внутри каждого компьютера, телефона и оружия, используя настолько точные станки, что их могут эксплуатировать лишь несколько заводов на Земле.
AI-resistant 60 📦Создает системы, которые обучают, развертывают, контролируют и управляют моделями машинного обучения в производстве.
AI-resistant 54Выводит и проверяет математические законы, управляющие материей, энергией, пространством и временем, от одинокой классной доски до статьи о коллайдере частиц, написанной 3000 авторами.
AI-resistant 65 🧬Ученый, который изучает саму жизнь, от того, что Линней давал имена видам вручную, до редактирования геномов с помощью CRISPR, до сих пор проверяет каждую идею на живом организме.
AI-resistant 64 🧪Ученый, который сам создаёт и измеряет материю — от вавилонских духов Таппути до сегодняшних роботизированных лабораторий, и всё же тот, кто решает, что означает спектр.
AI-resistant 70 📊Находит закономерности и строит прогнозные модели на основе данных — должность 2008 года, основанная на трех столетиях подсчета, тестирования и визуализации доказательств.
AI-resistant 38 🔭Ученый, который измеряет Вселенную, от вавилонских глиняных табличек до космических телескопов, все еще решает, какое мерцание данных является открытием.
AI-resistant 70 🧮От вавилонских писцов до медалистов Филдса и доказательства с помощью искусственного интеллекта: профессия, которая превращает сложные вопросы в постоянную уверенность, по одной теореме за раз.
AI-resistant 70 🧿Создает, измеряет и контролирует устройства, использующие квантовые состояния для вычислений, зондирования, связи и исследования материалов.
AI-resistant 78