생물 통계학자

근무 일정

• 생물통계학자는 정규 근무 시간에 풀타임으로 일합니다. 마감 기한이 촉박할 경우 초과 근무가 필요할 수 있습니다. 근무 환경에는 연구 기관, 정부 기관 또는 의료 회사가 포함될 수 있습니다.

일반적인 의무

• 의료/생명과학 전문가와 협업하여 연구 및 설문조사 설계
• 필요에 따라 연구 설계, 데이터 관리 및 결과 해석에 대한 컨설팅 제공
• 생물학적 연구 프로젝트의 타임라인과 목표 설정
• 연구 프로토콜 검토 및 통계 분석 추천
• 임상 연구에 적합한 샘플 크기 결정하기
• 연구 프로토콜 및 분석 계획 작성
• 어시스턴트 또는 프로그래머에게 작업 할당하기
• 설문조사, 실험, 보관 데이터, 건강 기록 또는 기타 출처를 통해 생물학적 데이터를 수집합니다. 안전한 데이터베이스에 데이터 입력
• 데이터 분석 알고리즘과 통계적 접근 방식을 사용하여 데이터를 분석하고 해석합니다.
• 수학적 모델을 사용하여 생물학적 현상의 변화 추적하기
• 임상시험을 모니터링하여 데이터 품질 및 절차 준수 보장
• 데이터 요약 및 분석을 통해 결론을 내리고 예측하기
• 연구 결과를 적용하여 생물학적 이론을 확장하거나 새로운 프로젝트를 제안하세요.
• 규제 기관 및 기타 이해관계자에게 보고할 통계 데이터, 표, 그래프를 준비합니다.
• 컨퍼런스에서 출판 및 발표를 위한 기사 준비

추가 책임

• 연구 제안서 및 보조금 신청서 작성
• 과학 저널의 피어 리뷰에 참여하기
• 다학제 연구팀에 참여하여 공중 보건 연구에 기여하세요.
• 문헌, 전문가와의 교류, 지속적인 교육을 통해 최신 개발 동향을 파악하세요.
• 생물통계학 과정 또는 세미나 교육

소프트 스킬

• 분석
• 비판적 사고
• 호기심
• 의사 결정
• 디테일 지향
• 논리적
• 목표
• 관찰력
• 영구
• 문제 해결
• 수완
• 강력한 의사 소통 기술
• 팀워크

기술 능력

• 생물학적 데이터 결과를 해석하고 제시하는 능력. 생물학적 데이터 유형에는 다음이 포함됩니다:

1. 염기서열(다양한 종의 DNA 및 게놈)
2. 그래프(경로 데이터, 유전자 지도, 구조화된 분류법)
3. 고차원 데이터(유전자 발현 실험)
4. 기하학적 정보(분자 구조 데이터)
5. 스칼라 및 벡터 필드(화학 농도, 전하, 전류 플럭스)
6. 패턴(유전자, 조절 서열, 단백질 구조)
7. 제약 조건(질량 보존, 에너지 절약)
8. 이미지(전자 및 광학 현미경, 방사선 이미지)
9. 공간 정보(공간 관계 및 차이점)
10. 모델(양식 및 매개 변수를 설명하는 계산 모델)
11. 산문(생물학 문헌 및 주석)
12. 선언적 지식(가설 및 증거)

• 고급 통계 방법론 및 모델링 기법
• 생물 정보학 및 게놈 데이터 분석
• 데이터베이스 관리 시스템
• 데이터 수집 방법, 데이터 분석 기법, 데이터 조작 및 시각화 도구
• 머신 러닝 알고리즘
• 프로그래밍 언어(파이썬, 줄리아)
• 임상시험에 대한 규제 요건 및 가이드라인
• 통계 소프트웨어(예: SAS, SPSS)
• 생물학 및 보건 과학 분야의 통계 및 수학 응용 프로그램
• 연구 설계

1. 설명적 연구(사례 보고서, 사례 시리즈)
2. 분석 연구(관찰 연구, 실험 연구)

• 생존 분석, 종단 데이터 분석 및 다변량 분석

• 정부 보건부
• 병원 및 의료 시스템
• 비정부 공중 보건 기관
• 제약 및 생명공학 기업
• 대학 및 연구 기관

생물통계학은 세심한 분석과 복잡한 연구 결과의 정확한 전달을 요구하며, 그 결과에 많은 잠재적 가능성이 달려 있기 때문에 기대치가 높습니다! 생물통계학자는 환자와 직접 대면하지는 않지만, 그들의 업무는 보건 정책의 개발과 환자 치료 결과 개선에 큰 영향을 미칩니다.

생물통계학자들은 컴퓨터에서 많은 시간을 보내며 데이터를 분석하고 철저한 보고서를 작성합니다. 어떤 사람들은 이러한 작업이 지루하다고 생각할 수 있지만, 집중력을 유지하고 세부 사항에 대한 높은 수준의 주의력을 유지하는 것이 중요합니다. 또한 새로운 고급 통계 도구와 방법론이 등장함에 따라 지속적인 학습을 위한 노력이 필요합니다. 

생물통계학 분야는 빅데이터 분석, 머신러닝, 인공 지능의 획기적인 발전으로 인해 변화하고 있습니다. 이러한 발전으로 방대한 양의 데이터를 처리하고 해석하는 능력이 향상되어 더 빠르고 정확한 결론을 내릴 수 있게 되었습니다.

광범위한 데이터 세트의 사용은 또한 각 환자의 유전자 구성과 건강 프로필을 기반으로 한 개인 맞춤형의료 치료에도 힘을 실어주고 있습니다.

온라인 플랫폼은 생물통계학자들에게 전례 없이 풍부한 건강 관련 데이터를 제공하고 있으며, 이를 연구에 활용할 수 있습니다( 역학 연구를 위한 인구 건강 인사이트 수집 등). 이는 다시 전 세계의 건강 동향과 응급 상황에 대한 의료 부문의 이해와 관리를 향상시키고 있습니다.

이 직업 분야에 관심이 있는 사람들은 특히 수학적 개념을 실제 문제 해결에 적용하는 STEM 과목에 관심이 많은 경우가 많습니다. 컴퓨터로 작업하거나 세부적인 분석에 참여하거나 과학 박람회 및 수학 클럽에 참여하는 것을 즐겼을 수도 있습니다.