生物统计学家

工作日程

• 生物统计学家从事全职工作，遵循常规办公时间。当面临紧迫的截止期限时，可能需要加班。工作场所可能包括研究机构、政府部门或医疗保健公司。

典型职责

• 与医疗保健/生命科学专家合作设计研究和调查
• 根据需要就研究设计、数据管理和结果解释提供咨询
• 为生物研究项目制定时间表和目标
• 审查研究方案并推荐统计分析方法
• 确定临床研究的适当样本量
• 撰写研究方案和分析计划
• 将任务分配给助理或程序员
• 通过调查、实验、档案数据、健康记录或其他来源收集生物学数据。将数据输入安全数据库。
• 运用数据分析算法和统计方法对数据进行分析和解释
• 运用数学模型追踪生物现象的变化
• 监督临床试验以确保数据质量和程序合规性
• 根据数据摘要和分析得出结论并作出预测
• 将研究成果应用于拓展生物学理论或提出新项目
• 为提交给监管机构及其他利益相关方的报告准备统计数据、表格和图表。
• 准备文章以供发表，并准备会议上的演讲

额外职责

• 撰写研究提案和资助申请书
• 参与科学期刊的同行评审
• 参与多学科研究团队，为公共卫生研究作出贡献
• 通过文献阅读、专业交流和继续教育，及时掌握最新进展。
• 教授生物统计学课程或研讨会

软技能

• 分析性
• 批判性思维
• 好奇心
• 决策
• 注重细节
• 逻辑的
• 目标
• 观察力敏锐的
• 持久的
• 问题解决
• 机灵
• 出色的沟通能力
• 团队合作

技术技能

• 解读并呈现生物数据研究结果的能力。生物数据类型包括：

1. 序列（各种物种的DNA和基因组）
2. 图谱（通路数据、遗传图谱、结构化分类体系）
3. 高维数据（基因表达实验）
4. 几何信息（分子结构数据）
5. 标量场与矢量场（化学浓度、电荷、电流通量）
6. 模式（基因、调控序列、蛋白质结构）
7. 约束条件（质量守恒、能量守恒）
8. 图像（电子显微镜和光学显微镜图像、放射影像）
9. 空间信息（空间关系与差异）
10. 模型（描述形态与参数的计算模型）
11. 散文（生物学文献与注释）
12. 陈述性知识（假设与证据）

• 先进的统计方法与建模技术
• 生物信息学与基因组数据分析
• 数据库管理系统
• 数据收集方法、数据分析技术、数据处理与可视化工具
• 机器学习算法
• 编程语言（Python、Julia）
• 临床试验的监管要求与指南
• 统计软件（例如SAS、SPSS）
• 生物学与健康科学中的统计学与数学应用
• 研究设计

1. 描述性研究（病例报告、病例系列）
2. 分析性研究（观察性研究、实验性研究）

• 生存分析、纵向数据分析与多变量分析

• 政府卫生部门
• 医院和医疗系统
• 非政府公共卫生组织
• 制药和生物技术公司
• 大学和研究机构

期望值之所以如此之高，是因为生物统计学要求对复杂的研究发现进行细致入微的分析并准确传达——而研究结果往往牵动着重大利益！尽管生物统计学家可能不会直接接触患者，但他们的工作对卫生政策的制定和患者预后的改善具有深远影响。

生物统计学家在电脑前投入大量时间，进行数据分析并编制详尽报告。有人或许觉得这类工作枯燥乏味，但保持专注并注重细节至关重要。随着先进的新型统计工具和方法不断涌现，该职业还要求从业者持续学习。 

生物统计学领域正因大数据分析、机器学习和人工智能领域的突破性进展而发生变革。这些进步正提升着处理和解读海量数据的能力，从而实现更快、更精准的结论得出。

大规模数据集的应用也正在推动个性化医疗的发展——即根据每位患者的基因构成和健康状况量身定制医疗方案。

在线平台正为生物统计学家提供前所未有的海量健康相关数据，这些数据可用于科研（例如为流行病学研究收集人群健康洞察）。这反过来又提升了全球医疗保健行业对健康趋势和突发事件的理解与管理能力。

被这个职业领域吸引的人通常对STEM学科（科学、技术、工程和数学）有着浓厚兴趣，尤其热衷于运用数学概念解决现实问题。他们可能曾享受过操作计算机的乐趣，热衷于进行精细分析，或曾参与科学展览会和数学社团活动。