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資料來源:
https://onlinedegrees.mtu.edu/software-electrical-engineers-can-benefit-studying-applied-statistics
什麼是應用統計？
應用統計學是數據分析的基礎。隨著對數據的存取比以往任何時候還要多。公司正在尋找若能夠理解這一資訊寶庫，並將其轉化為有意義的數據驅動型領導者。
數據工程師、品質控制分析師和其他與工程相關的專業人員，使用應用統計技術和理論來理解現實世界的數據，解決與生產相關的問題、監控品質控制等。所有工程領域（電機、土木、機械、化工和資工）的專業人員每天都在進行實驗、測試製程和產品，並分析數據。品質保證是工程師角色的關鍵。使用應用統計品質分析，是建立成功的產品、程序或流程的有效方法。
希望在各自領域晉升的工程師可能需要研究應用統計。對於應用統計的深入理解，可以幫助專業人士獲得分析觀察數據所需的知識。在申請一系列高級統計工程師和數據工程師職位時，這些技能十分重要。
擁有應用統計學碩士學位的人在哪裡工作？
在攻讀應用統計學碩士學位後，許多專業人士擔任數據分析師、數據科學家、統計學家等。對於具有應用統計背景的專業人士，跨多個行業的工作機會數不勝數。這包括工程領域。
在電子、化工、航空、污染控制、建築等領域的工程師，使用應用統計來幫助品質保證。例如，他們正在尋找新的方法來最大限度地減少浪費，或者預測產品壽命和潛在問題。從事消費類電子產品的電機工程師在產品設計期間，使用可靠性理論降低產品出現故障或出現問題的風險。
其他工程專業人士使用應用統計數據，來找出利用可持續和可再生能源的方法。工業統計學家使用應用統計來幫助開發和測試新的製造產品，在設計新的汽車零件或軟體程序時，應用統計可以幫助分析每個模型的數據。擁有應用統計專業知識對軟體工程師是有益。因為在設計新軟體產品時可以存取越來越多的數據。具有應用統計學背景的軟體工程師越來越受到歡迎。
這是工程中應用統計的一個強有力的例子。桑迪亞國家實驗室進行了電力電子可靠性分析。收集了現場維護數據並用它來計算可靠性指標。使用應用統計來建立設備故障的高級模型，並能夠將設備故障追溯到特定時間和部件。
這種使用關係數據庫和其他應用統計方法來定義故障和維護之間的關係，對於許多公司是一種節省時間、降低成本的工具。可以估算未來成本，在設備發生故障時提供準確的停機時間。甚至可以在問題發生之前發現問題。
統計學家和數據工程師需要哪些技能？
成功的統計學家、數據工程師或統計工程師需要的第一技能是掌握應用統計學。這些專業人員收集大量數據，並由這些資訊找出如何改進流程、降低成本、提高效率等等。隨著越來越多的公司利用數據領先的力量，他們正在尋找能夠自信地駕馭方向的統計學家。
對應用統計的紮實理解，包括能夠使用先進的統計理論和模型（線性迴歸、預測建模、假設檢定等）。了解數據分析中使用的軟體套件和程式語言（R、Python、Hadoop
和 SAS），精通於幫助將數據發現傳達給關鍵相關者的數據可視化技能。
電機和軟體工程師已經像統計學家一樣思考。他們進行實驗又收集數據，以測試產品在設計和開發過程中的表現。應用統計的研究，向工程專業人士介紹了變數和不確定性的概念。
工程專業的學生通常只學習一兩門應用統計學課程，只了解表面。只對概率概念、隨機變數、假設檢定、信賴區間、線性迴歸和推理等內容進行快速概述。應用統計學碩士學位為工程專業人士提供了對應用統計學理論和方法、高級程式語言和數據可視化技能的更深入、更深入的了解本質是培養統計學家、數據分析師和統計工程師所需的一切。
我適合學習應用統計學嗎？
如果您過去曾考慮過學習應用統計學，那麼關於教育背景的以下陳述可能是正確的：
你想促進你的工程事業。也許您對更高級別的職位感興趣，或者對統計或數據工程師的職位感興趣。也許你在一個以工程學為主的科系學習，你沒有機會深入研究應用統計學，但你知道它可以幫助你成為一名更好的工程師。
工程師很可能已經擁有相當強大的數學背景，但許多高級工程工作都在尋找研究生學位水準。一個加速的、以數學為中心的應用統計學程允許研究者在數據分析中表現出色所需的概念。
你想提高你的數據分析和表達能力，以開闢更多的工作機會。成功的統計學家、數據分析師和數據工程師必須能夠分析數據。他們還必須能夠將這種分析呈現給可能不了解應用統計學的相關者。數據可視化溝通能力通常都包含在應用統計程序中。
你對不斷增長的數據分析和數據科學領域感興趣，但你需要更多的量化技能。軟體工程背景使您能夠了解 R 和Python
等程式語言。而且您可能已經擁有相當紮實的數學背景，這在這裡有幫助。
也就是說，大多數工程科系的學生在系上只學習一兩門統計學課程。通過概率、統計推論和迴歸分析課程，學生將學習成為數據分析角色的應用統計技能。
應用統計學碩士學位課程涵蓋哪些內容？
應用統計學碩士學位課程的核心是定量：課程圍繞著高級應用統計學主題，如線性迴歸、預測建模、迴歸分析、統計計算、時間序列分析和統計數據挖掘。學生使用真實、完整和不完整的數據集來進行實際的數據分析和實驗。
應用統計程式還引入了計算密集統計方法。例如多重採樣和蒙特卡羅模擬。還傾向於將大量時間集中在預測建模上。使用數據挖掘和概率來預測結果。學生將學習如何使用
R、Python、Hadoop 和 SAS 等程式語言和軟體，為他們的數據收集和分析做出貢獻。
學生應該滿懷信心地使用應用統計學課程。以處理大量數據，選擇適合分析數據的統計方法，從理論上證明該選擇的合理性，應用該方法並從中得出適當的結論。他們將熟悉統計研究的設計、實施和分析。能夠開發技術，幫助他們應對真實數據的複雜性和挑戰。並知道如何將他們的結果傳達給非統計學家。
數據分析師和工程師目前的工作機會是什麼？
應用統計碩士學位畢業生可能是數個統計、數據分析和品質分析師相關工作的可靠候選人。工程和應用統計學的背景是一個有利可圖的背景。以下是基於最近線上職位發布的一些機會。
統計工程師
該專業人士擁有工程和應用統計學背景，利用他們的數據分析技能解決製造、生產和業務問題，無論是最佳化生產流程還是改進業務工作流程。（將這個職位想像為數據分析師，但適用於電氣工程或製造業。）
統計軟體工程師
這些專業人員使用他們的應用統計和軟體工程背景來控制和提高軟體最佳作業的品質。當前的職位列表尋找能夠在當前欺詐識別軟體模型上執行統計測試模型，以識別弱點並提出改進建議的候選人。
品質控制工程師/品質控制分析師
這些專業人員通過設計和定義品質測試、收集產品性能數據並努力提出任何問題，或問題的解決方案來確保製造產品的品質。品質控制工程師往往具有工程背景，但應用統計學的高級知識在高級職位是有益。
驗證工程師
驗證工程師管理、檢查、校正和測試高度監管的工程行業的生產過程，例如製藥或醫療設備製造。他們報告並交換他們的發現，以確保生產出最高品質和最安全的產品。例如驗證工程師的當前職位列出可以使用統計模型來分析臨床研究，以幫助製造商業基因治療產品。
數據工程師
這些專業人員更傾向於數據分析和 IT
而不是工程技術，他們致力於確保服務器和應用程序之間的數據流不間斷。他們跟踪公司的數據檢索、存儲和分發流程和作業。需要數據庫管理知識、 SQL和
Hadoop
技能以及通信能力。數據工程師使用他們應用的統計知識來分析大數據，並建立改進數據存取的演算法。具有軟體工程、電腦科學和統計學的背景是理想的。 |
