안녕하세요! 현재 미국에서 근무하시는분들이 꽤 많은걸로 아는데 혹시 진로관련되서 질문해도될까요?
저는 생물통계 석사를 하고있는 영주권자입니다.
작년만해도 pharmaceutical 에서 근무환경도 좋고 연봉꽤 좋은거같아 일하고 싶었는데 SAS를 아직도 많이쓰더라고요. SAS를 학교에서도 쓰긴쓰는데 솔직히 부족한게 사실입니다. (R과 파이썬이 더 손에 잘맞음)
그래서 올해들어서 data scientist쪽이 계속 눈에 가더라고요. Data scientist는 파이썬, R, SAS 순이더군요.
1. 실제로 pharma 쪽은 SAS를 인터뷰때 많이 보나요?
2. 코딩을 다 잘하면 좋겠지만 현재 트렌드를 볼때 우선순위를 두신다면 어떤 프로그램을 좀더 파야될까요? 지금 계획은 R, 파이썬, SAS, Sql 순으로 좀더 파려고합니다. (R은 pharma랑 data scientist쪽에서도 많이 보기때문에)
좀 질문이 길었는데 시간되실때 답변해주시면 너무 감사하겠습니다.
첫댓글 임상시험 프로젝트는 99%가 SAS 라고해도 됩니다. Python과 R은 good-to-know 정도입니다. SAS 를 잘 모르면 임상시험 프로젝트 에서 일할수있는 가능성은 거의 없다고 생각하시면 됩니다. 지금 석사 첫해시면 지금부터 열심히 SAS 를 쓰시던가, 아니면 아에 Python과 R을 많이쓰는 data scientist를 생각하셔도 되고요. 제가 카페에 임상시험 프로젝트 에서 일할때 필요한것들을 많이 올려놨으니 참고하시고, 개인적인 질문이 있으면 이메일로 연락 주시기 바랍니다.
답변 너무 감사합니다. 두분야가 쓰는 프로그램이 달라서 저도 약간 딜레마입니다. 마지막학기고, 아직 두분야다 internship을 못해봐서 솔직히 어느곳이 더 맞다고 얘기하기도 그렇고요... 생물통계 전공인데 pharma와 data scientist 두분야다 지원가능하지않나요?
@제프리 마지막학기시면 준비할시간이 별로없군요. 둘다 지원이야 가능하겠지만 가장 중요한 필수적인것를 충족 못시키면 둘다 성공률이 아주 적다고 봅니다.
1. 제약회사 임상시험 프로젝트 - SAS 만이라도 아주 잘알아야합니다. 통계석사보다 SAS를 잘 아는가가 취직하는데 좌우합니다. 통계학학위는 필수가 더 이상아닙니다. 또 임상시험자체와 CDSIC에대해서 어느정도 아는척을 할수있어야 합니다.
2. DS - 한마디로 너무나도 많은분야에서 DS title을 쓰기때문에 어떤 분야에서 일할것인가를 결정하셔야합니다. 많은경우가 통계석사가 필수가 아니고 많은 language를 아셔야하는데 한마디로 옛날 CS 전공자가 데이타를 다룬다고 보셔도 됩니다.
@제프리 그리고 사실 석사프로그램으로서는 biostat이나 stat이나 그리 차이가 없을겁니다. 아마 1-2개의 필수과목이 다른정도. 제가 알기로는 biostat 석사는 R보다는 SAS를 그나마 쓰는것으로 아는데 학교에서 안쓰셨나요?
좀 크게 말하면 임상시험 프로젝트는 controlled data 를 다룹니다. 그야말로 100%의 데이타를 관리해야하고 data point 한두개가 잘못되어도 큰문제가 생길수있기에 sampling이나 확률론같은것은 별로 쓸모가 없고요, DS는 일반적으로 big data processing을 더 해야하기에 데이타를 다루는방법도 다를수있습니다. 자신의 성격이 꼼꼼하고 조금한것자체도 잘 따지는 성격이라면 임상시험이 더 좋을겁니다.