想要进入统计编程领域但缺乏行业经验？我们与几位背景各异的统计程序员进行了交流，发现成功之路并非只有一条。相反，获得职位取决于你的可转移技能、技术专长、解决问题的能力以及你在过程中建立的专业网络。
历史上，许多统计程序员来自数学、制药、技术和甚至农学等领域。拥有统计编程的正式学位并不是必需的——最重要的是分析能力、编码专长和对临床试验过程的深刻理解。
是什么吸引专业人士进入统计编程领域？对于许多人来说，它提供了稳定性、职业发展机会以及参与有影响力的医疗创新的机会。无论是从生物统计学、软件工程还是更广泛的STEM领域转型，开发编程专长——尤其是在统计分析系统（SAS）、R、Python、人工智能（AI）和机器学习（ML）方面——可以为顺利过渡到临床编程角色铺平道路。
R、Python、AI和ML在统计编程中的崛起
传统上，SAS在临床编程中占据主导地位，但随着公司探索将R、Python和AI驱动的分析整合进来，这种格局正在发生变化。例如，监管机构如FDA现在接受基于R的提交，使其在SAS之外变得越来越有价值。此外，Python的多功能性使其在自动化工作流程、处理大型数据集以及将AI和ML模型集成到临床研究中非常有用。
此外，AI和ML在临床试验中的应用也在扩展，包括用于患者招募的预测建模、数据质量检查中的自动异常检测以及高级生物标志物发现。制药和生物技术公司也在利用AI驱动的洞察来优化试验效率，使这些领域的知识变得非常有价值。
构建合适的技能组合
当今行业中，统计程序员需要构建一个全面的技能组合，包括：
- 精通SAS：SAS仍然是监管提交和临床数据分析中的主要工具。
- 精通R和Python：这些开源语言在统计建模、探索性数据分析、数据操作、数据可视化和ML应用中越来越受欢迎，特别是在临床研究中。
- 熟悉AI和ML：了解AI和ML概念及其在临床试验中的应用可以提供竞争优势。特别是，关于AI和ML在医疗保健中的应用课程可以帮助填补编程和数据科学之间的空白。
- 了解CDISC标准：理解临床数据交换标准协会（CDISC）的标准，如研究数据表格模型（SDTM）、分析数据模型（ADaM）、Define.xml和电子病例报告表格（eCRT）包提交，对于涉及监管合规和提交的临床程序员至关重要。
- 生成临床研究的表格、列表和图表（TLFs）的能力：这是统计程序员的核心职责之一。
- 实际项目经验：通过创建TLFs、SDTMs和ADaMs并探索开源数据集来获得经验。
为了最大限度地提高进入该领域的机会，还可以考虑获得SAS认证。这是验证技能并在行业内获得信誉的好方法。
最后，成功的统计程序员通常将他们的成长归功于早期职业生涯中的强大导师。如果你是招聘经理，投资于指导计划可以显著提高员工保留率和参与度。对于新程序员来说，找到一位导师可以加速学习和职业发展。
面试准备
在掌握了上述技术技能之后，下一步是准备面试。以下是一些方法：
- 练习实际的编码问题。PHUSE、PharmaSUG和Kaggle等网站提供了很好的练习材料。
- 准备“软技能”问题。雇主会寻找解决问题的能力、团队合作和沟通技巧。
- 保持行业趋势更新。关注临床研究中AI和ML的进展，以展示你的前瞻性思维。
获得统计编程职位
在寻找统计编程职位时，寻找那些可以让你成长和扩展技能的组织。许多程序员从合同研究组织（CROs）或生物测量服务提供商开始，他们在多个项目中获得实践经验。这些角色为临床试验编程打下了坚实的基础，并允许专业人员在不同治疗领域发展专长。
未来展望
统计程序员的角色正在超越传统的临床编程。随着AI和ML在生命科学领域的持续影响，适应并学习这些先进技术的专业人士将处于行业创新的前沿。公司越来越寻求具有混合技能的人才——既了解监管合规、临床试验数据、统计方法，又掌握新兴技术如AI和ML。
如果你正考虑转向统计编程角色，现在是时候投资你的技能，扩展你对SAS以外的知识，并拥抱R、Python、AI和ML的力量。对医疗保健和临床研究中数据驱动型专业人才的需求不断增长，使得统计编程成为一个高度回报且面向未来的角色。
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