Hyppää sisältöön

Matematiikan ja tilastotieteen asiantuntijat

Osaamiset

Alle on listattu yleisimmät ammattialaan liittyvät osaamiset: alakohtaiset, melko alakohtaiset ja laajasti sovellettavat osaamiset.

Paina osaamisen nimeä ja tutustu sen lähiosaamisiin eli muihin aiheeseen liittyviin osaamisiin.

Tutustu myös kattavampaan listaan ammattialan osaamisista Power BI -raportilta Osaamistarpeet ammattialoittain.

Osaamiset on koottu työpaikkailmoituksista ja OpenAI:n suuren kielimallin datasta.

Alakohtaista

esiintyy 1 alalla
Lineaarisen algebran taidot
Lähiosaamiset
päättelyn ja todennäköisyyden tuntemus, määrällisen datan keräys- ja analysointikyky, matemaattisen mallinnuksen osaaminen, stokastisten prosessien periaatteiden ymmärtäminen, tilastollisten ohjelmistojen käyttötaito, peliteorian ymmärtäminen, aikasarja-analyysin osaaminen, tilastomatematiikan työkalujen käyttötaidot, pääkomponenttianalyysi, differentiaali- ja integraalilaskennan osaaminen, tensorilaskennan ymmärrys, tilastollisen analyysin taidot, ekoonometrinen mallintamiskyky, numeerisen analyysin osaaminen
Aikasarja-analyysin osaaminen
Lähiosaamiset
bayesilaisen tilastotieteen taidot, stokastisten prosessien tuntemus, monte carlo -simulaatioiden hallinta, sovelletun tilastotieteen taidot, matemaattinen analyysin taidot, tilastollisia menetelmiä hyödyntävien tutkimusprojektien hallinta, mallinnuksen ja simuloinnin osaaminen, toiminnan optimointitaidot, tieteellisen tutkimusmetodologian hallinta, aineistonkeruu-metodologian tuntemus
Stokastisten prosessien tuntemus
Lähiosaamiset
monte carlo -simulaatioiden hallinta, luottoriskien mallintamistaidot, ekonometristen mallien hallinta, bayesilaisen tilastotieteen taidot, matemaattinen analyysin taidot, päättelyn ja todennäköisyyden tuntemus, biomatematiikan soveltamistaidot, riskienhallinnan ja arvioinnin taidot, aktuaarialaskennan ja -teorian tuntemus, talousmatemaattisten mallien luomisen taidot
Aikasarja-analyysin taidot
Lähiosaamiset
tilastollisen mallinnuksen osaaminen, tilastollisen päättelyn ymmärtäminen, määrällisen tutkimuksen osaaminen, koneoppimisen perusteiden ymmärrys, data mining -tekniikoiden hallinta, r-ohjelmoinnin osaaminen, r-tilasto-ohjelmiston käytön osaaminen, matemaattisen mallinnuksen taidot, minitab-ohjelmiston käyttötaidot
Data mining -tekniikoiden hallinta
Lähiosaamiset
optimointialgoritmien ymmärtäminen, monimuuttuja analyysin osaaminen, tilastollisen mallinnuksen osaaminen, aikasarja-analyysin taidot, ennakoivan analytiikan taidot, koneoppimisen perusteiden ymmärrys, big data -työkalujen hallinta, tilastollisten ohjelmistojen käyttötaito, big data -analytiikan osaaminen, datan visualisoinnin asiantuntemus
Regressioanalyysin taidot
Lähiosaamiset
määrällisen tutkimuksen osaaminen, tiedonkeruumenetelmien hallinta, pivot-taulukkojen käyttöosaaminen, tilastollisten hypoteesien testausosaaminen, syy-seuraussuhteiden ymmärtäminen, ekonometrisen mallinnuksen taidot, sas-ohjelmointiosaaminen, ekonometrian tuntemus, data mining -tekniikoiden hallinta, todennäköisyysteorian soveltaminen
Tilastollisen mallinnuksen osaaminen
Lähiosaamiset
aikasarja-analyysin taidot, data-analyysin hallinta, koneoppimisen perusteiden ymmärrys, tilastollisen analyysin taidot, data mining -tekniikoiden hallinta, hypoteesitestauksen metodien tuntemus tieteellisessä tutkimuksessa, monimuuttuja analyysin osaaminen, määrällisen tutkimuksen osaaminen, kokeellisten suunnittelumenetelmien tuntemus, matemaattisten teorioiden tuntemus
Hypoteesitestauksen metodien tuntemus tieteellisessä tutkimuksessa
Lähiosaamiset
koneoppimisen perusteiden ymmärrys, data-analyysin hallinta, tilastollisen mallinnuksen osaaminen, määrällisen tutkimuksen osaaminen, r-ohjelmoinnin osaaminen, regression analyysin asiantuntemus, tilastollisten hypoteesien testausosaaminen, differentiaali- ja integraalilaskennan osaaminen, git-versionhallinnan osaaminen
Tilastollisia menetelmiä hyödyntävien tutkimusprojektien hallinta
Lähiosaamiset
päättelyn ja todennäköisyyden tuntemus, bayesilaisen tilastotieteen taidot, algebrallisten rakenteiden tuntemus, logistisen regression menetelmien hallinta, mitta- ja integraaliteorian tuntemus, kyselylomakkeiden suunnittelu, tietokantojen suunnittelu ja hallinta, sekventiaalisen analyysin perusteiden hallinta, toimeenpanevan datanhallinnan taidot, tilastollisen analyysin menetelmien hallinta
Todennäköisyysteorian soveltaminen
Lähiosaamiset
operaatiotutkimuksen tekniikoiden hallinta, datakeräystekniikoiden tuntemus, määrällisen tutkimuksen osaaminen, koneoppimisen algoritmien tuntemus, tilastollisten ohjelmistojen käyttötaito, aikasarja-analyysin taidot, regressioanalyysin taidot, tilastollisten graafien luomistaidot

Melko alakohtaista

esiintyy 2-5 alalla
Datan visualisointitaidot
Lähiosaamiset
data-analyysin ja -käsittelyn taidot, mallinnuksen ja simuloinnin osaaminen, toimeenpanevan datanhallinnan taidot, aineistonkeruu-metodologian tuntemus, data-analyysin hallinta, tilastollisen mallinnuksen osaaminen, ennakoivan analytiikan taidot, koneoppimisen perusteiden ymmärrys, bayesilaisen tilastotieteen taidot
Excel-ohjelmiston hallinta
Lähiosaamiset
data-analyysin hallinta, taloudellisen mallinnuksen taidot, tilastollisen analyysin taidot, python-koodaustaidot, pivot-taulukkojen käyttöosaaminen, algoritmien kehittämisen taidot, datan visualisoinnin asiantuntemus, ennakoivan analytiikan taidot, tietokannanhallinnan taidot, sql-kyselytaidot

Laajasti sovellettavissa

esiintyy yli 5 alalla

Ei osaamisia tässä luokassa

Alan osaamisen yleiskuva

Pallokaavio näyttää alan kysytyimmät osaamiset ja niiden lukumäärän datassa. Mitä suurempi pallo on, sitä enemmän osaamista on kysytty. Pallon väri kertoo, onko osaaminen alakohtainen (oranssi), melko alakohtainen (vaaleanpunainen) vai laajemmin sovellettava (sininen).

Huomaathan, että alan koko vaikuttaa osaamisten lukumäärään. Suurilla aloilla työpaikkailmoituksia julkaistaan paljon, jolloin osaamisten kysyntä on suurempaa. Vähän työllistävillä aloilla määrä voi olla pieni, vaikka osaaminen olisikin alalla olennainen.

Datalähteet

Ammattialojen osaamiset on louhittu työpaikkailmoituksista ja Open AI:n suuren kielimallin datasta. Suuri kielimalli on mukana, koska vähän työllistävillä ja yrittäjävaltaisilla aloilla työpaikkailmoitusten määrä on niin pieni, että niiden perusteella muodostettu alan osaamistarpeiden tilannekuva ei olisi luotettava.

Osaamisdata päivittyy vuosittain. Uusin data on vuodelta 2026. Tarkemmin datalähteet on kuvattu sivulla Datalähteet.