StatistikerIn - Naturwissenschaftlich-Technische Statistik

Berufsbereiche: Elektrotechnik, Elektronik, Telekommunikation, IT / Wissenschaft, Bildung, Forschung und Entwicklung
Ausbildungsform: Uni/FH/PH
∅ Einstiegsgehalt: € 2.420,- bis € 2.960,- *
* Die Gehaltsangaben entsprechen den Bruttogehältern bzw Bruttolöhnen beim Berufseinstieg. Achtung: meist beziehen sich die Angaben jedoch auf ein Berufsbündel und nicht nur auf den einen gesuchten Beruf. Datengrundlage sind die entsprechenden Mindestgehälter in den Kollektivverträgen (Stand: Juli 2018). Eine Übersicht über alle Einstiegsgehälter finden Sie unter www.gehaltskompass.at. Die Mindest-Löhne und Mindest-Gehälter sind in den Branchen-Kollektivverträgen geregelt. Die aktuellen kollektivvertraglichen Lohn- und Gehaltstafeln finden Sie in den Kollektivvertrags-Datenbanken des Österreichischen Gewerkschaftsbundes (ÖGB) und der Wirtschaftskammer Österreich (WKÖ).

Berufsbeschreibung

StatistikerInnen arbeiten an der Erfassung von Daten im Rahmen von Experimenten und Versuchsreihen.

In der technischen Statistik setzen sie statistische Methoden ein um die die Fehlerhäufigkeit bei Produktionsvorgängen abschätzen, bevor ein Produkt in die Serienfertigung gelangt. Somit lassen sich die Ausschuss- und Nacharbeitsaufwände besser organisieren.

StatistikerInnen nehmen Stichproben und führen Wahrscheinlichkeitsrechnungen durch. Durch den Einsatz von Untersuchungsmethoden kann zum Beispiel verhindert werden, dass es zu Toleranzüberschreitungen in Fertigungsprozessen kommt. Sie führen auch Prozessfähigkeitsuntersuchungen durch um zu verhindern, dass sich ein Prozess in der Produktion unbemerkt verschlechtert und fehlerhafte Teile produziert werden.

Im Rahmen der Qualitätssicherung nutzen sie statistische Methoden um die mittlere Lebensdauer von Gebrauchsgütern zu bestimmen.

StatistikerInnen übernehmen auch deren Analyse, Auswertung und Interpretation von Daten in unterschiedlichen Bereichen, wie Physik, Chemie und Biomedizin. Sie erfassen z.B. Symptome, Verlauf und Therapie von Krankheitsprozessen. Sie analysieren Zusammenhänge zwischen dem Auftreten von Krankheiten und der sozialen Lage der PatientInnen. Weiters überprüfen sie die Einflüsse von Arbeitsverhältnissen auf die Verteilung verschiedener Krankheiten in der Bevölkerung.

StatistikerInnen können auch beratende Funktionen ausüben.

Siehe auch die Berufe MathematikerIn, Computerlinguistik und InformatikerIn.

 

 

  • Naturwissenschaftliche/ Ökologische Grundlagen, Umweltrecht, Umweltplanung, Entstehung und Bewertung von Altlasten, Wasserver- Abwasserentsorgung/ Gewässerschutz, Abfallwirtschaft, Atmosphärenschutz, Sanierung von Umweltschäden (Altlastensanierung)
    Ziele:
    Die Studierenden sollen in die Lage versetzt werden, anthropogene einflüsse und deren Folgen auf die Biosphäre und damit auf den Menschen mittels wissenschaftlicher Methoden zu erkennen, zu bewerten und in zielgerichtetes Handeln umzusetzen.Im ersten Studienabschnitt gilt es insbesondere, den Studierenden ein fundiertes naturwissenschaftlich-ökologisches Hintergrundwissen zu vermitteln sowie über die rechtlichen und planerischen Instrumente des Umweltschutzeszu informieren.Das Vertiefungsstudium befasst sich überwiegend mit technologischenAnwendungen des praktischen Umweltschutzes, und zwar in den Bereichen Abfallwirtschaft, Bodenschutz, Immissionsschutz, Wasserwirtschaft und Gewässerschutz sowie der Sanierung von Umwelt-schäden.
    Voraussetzungen:
    Abgeschlossenes Hochschulstudium einer natur- oder ingenieurwissenschaftlichen Fachrichtung. Zulassung von Absolventen anderer Fachgebiete möglich.
  • ab 04.10.2022
    Der Certified Six Sigma Black Belt im Wandel der Zeit: Vom Statistiker zur Führungskraft und Projektleiter. Der Black Belt muss heute andere Aufgaben bewältigen als noch vor 15 Jahren. Als Certified Six Sigma Black Belt sind Sie verantwortlich für die erfolgreiche Durchführung von Six Sigma Projekten und berichten direkt ans oberste Management. Die Inhalte des Kurses richten sich nach dem ASQ Six Sigma Body of Knowledge. Lerninhalte Der Black Belt übernimmt Projektmanagementaufgaben und hat eingehende Kenntnisse in der Anwendung der verschiedenen (Lean) Six-Sigma-Methoden. Sie übernehmen das Coaching der Green Belts Sie lernen… -Leadership und Projektmanagement Tools: Pacing and Leading, SMARTe Ziele, Feedback 2.0, Konflikte lösen, GROW Coaching, STAR-Methode - Teams steuern – Das Six Sigma Board zur Teamsteuerung - Change Management - Recap Lean Management Tools: Project Charter richtig aufsetzen, Business Case Berechnung, Prozesskostenrechnung, Risiko Management in Six Sigma Projekten - Projekt Management - Statistische Verfahren: Einführung Grundbegriffe, Skalenniveaus, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Diskrete Verteilungen, Prozessfähigkeit, Prozessmodelle, Statistische Tests, etc. - Design of Experience (DOE) … und viele Beispiele aus anderen Unternehmen aus unserer 20-jährigen Beratungspraxis
    Voraussetzungen:
    Certified (Lean-) Six Sigma Green Belt nach ASQ ® Standard

    Institut:
    Six Sigma College

    Wo:
    Düsseldorferstr. 90 40545 Düsseldorf

    Wann:
    04.10.2022 - 07.10.2022

  • ab 04.10.2022
    Der Certified Six Sigma Black Belt im Wandel der Zeit: Vom Statistiker zur Führungskraft und Projektleiter. Der Black Belt muss heute andere Aufgaben bewältigen als noch vor 15 Jahren. Als Certified Six Sigma Black Belt sind Sie verantwortlich für die erfolgreiche Durchführung von Six Sigma Projekten und berichten direkt ans oberste Management. Die Inhalte des Kurses richten sich nach dem ASQ Six Sigma Body of Knowledge. Lerninhalte Der Black Belt übernimmt Projektmanagementaufgaben und hat eingehende Kenntnisse in der Anwendung der verschiedenen (Lean) Six-Sigma-Methoden. Sie übernehmen das Coaching der Green Belts Sie lernen… -Leadership und Projektmanagement Tools: Pacing and Leading, SMARTe Ziele, Feedback 2.0, Konflikte lösen, GROW Coaching, STAR-Methode - Teams steuern – Das Six Sigma Board zur Teamsteuerung - Change Management - Recap Lean Management Tools: Project Charter richtig aufsetzen, Business Case Berechnung, Prozesskostenrechnung, Risiko Management in Six Sigma Projekten - Projekt Management - Statistische Verfahren: Einführung Grundbegriffe, Skalenniveaus, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Diskrete Verteilungen, Prozessfähigkeit, Prozessmodelle, Statistische Tests, etc. - Design of Experience (DOE) … und viele Beispiele aus anderen Unternehmen aus unserer 20-jährigen Beratungspraxis
    Voraussetzungen:
    Certified (Lean-) Six Sigma Green Belt nach ASQ ® Standard

    Institut:
    Six Sigma College

    Wo:
    Six Sigma College Neu-Ulm An der kleinen Donau 89231 Neu-Ulm

    Wann:
    04.10.2022 - 07.10.2022

  • ab 06.10.2022
    Der Certified Six Sigma Black Belt im Wandel der Zeit: Vom Statistiker zur Führungskraft und Projektleiter. Der Black Belt muss heute andere Aufgaben bewältigen als noch vor 15 Jahren. Als Certified Six Sigma Black Belt sind Sie verantwortlich für die erfolgreiche Durchführung von Six Sigma Projekten und berichten direkt ans oberste Management. Die Inhalte des Kurses richten sich nach dem ASQ Six Sigma Body of Knowledge. Lerninhalte Der Black Belt übernimmt Projektmanagementaufgaben und hat eingehende Kenntnisse in der Anwendung der verschiedenen (Lean) Six-Sigma-Methoden. Sie übernehmen das Coaching der Green Belts Sie lernen… - Leadership und Projektmanagement Tools: Pacing and Leading, SMARTe Ziele, Feedback 2.0, Konflikte lösen, GROW Coaching, STAR-Methode - Teams steuern – Das Six Sigma Board zur Teamsteuerung - Change Management - Recap Lean Management Tools: Project Charter richtig aufsetzen, Business Case Berechnung, Prozesskostenrechnung, Risiko Management in Six Sigma Projekten - Projekt Management - Statistische Verfahren: Einführung Grundbegriffe, Skalenniveaus, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Diskrete Verteilungen, Prozessfähigkeit, Prozessmodelle, Statistische Tests, etc. - Design of Experience (DOE) … und viele Beispiele aus anderen Unternehmen aus unserer 20-jährigen Beratungspraxis
    Voraussetzungen:
    Certified (Lean-) Six Sigma Green Belt nach ASQ ® Standard

    Institut:
    Six Sigma College

    Wo:
    Live Online Seminar

    Wann:
    06.10.2022 - 13.10.2022

  • ab 06.10.2022
    Der Certified Six Sigma Black Belt im Wandel der Zeit: Vom Statistiker zur Führungskraft und Projektleiter. Der Black Belt muss heute andere Aufgaben bewältigen als noch vor 15 Jahren. Als Certified Six Sigma Black Belt sind Sie verantwortlich für die erfolgreiche Durchführung von Six Sigma Projekten und berichten direkt ans oberste Management. Die Inhalte des Kurses richten sich nach dem ASQ Six Sigma Body of Knowledge. Lerninhalte Der Black Belt übernimmt Projektmanagementaufgaben und hat eingehende Kenntnisse in der Anwendung der verschiedenen (Lean) Six-Sigma-Methoden. Sie übernehmen das Coaching der Green Belts Sie lernen… -Leadership und Projektmanagement Tools: Pacing and Leading, SMARTe Ziele, Feedback 2.0, Konflikte lösen, GROW Coaching, STAR-Methode - Teams steuern – Das Six Sigma Board zur Teamsteuerung - Change Management - Recap Lean Management Tools: Project Charter richtig aufsetzen, Business Case Berechnung, Prozesskostenrechnung, Risiko Management in Six Sigma Projekten - Projekt Management - Statistische Verfahren: Einführung Grundbegriffe, Skalenniveaus, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Diskrete Verteilungen, Prozessfähigkeit, Prozessmodelle, Statistische Tests, etc. - Design of Experience (DOE) - … und viele Beispiele aus anderen Unternehmen aus unserer 20-jährigen Beratungspraxis
    Voraussetzungen:
    Certified (Lean-) Six Sigma Green Belt nach ASQ ® Standard

    Institut:
    Six Sigma College

    Wo:
    Düsseldorferstr. 90 40545 Düsseldorf

    Wann:
    06.10.2022 - 13.10.2022

  • ab 08.11.2022
    Überblick über Unsupervised Learning ; Einsatzgebiete und Anwendungen ; Vorstellung und Anwendung einiger Algorithmen: k-means ; UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) ; Hierarchical Clustering ; Density Based Clustering
    Zielgruppe:
    Teilnehmende der QM-Werkstatt Quality Data Science (QM-DS), Six Sigma Spezialist*innen (Green/Black Belt), Statistiker*innen (ST/Qll) sowie Interessierte
    Voraussetzungen:
    Der Besuch der QM-Werkstatt Quality Data Science (QM-DS) wird empfohlen, ist aber nicht Voraussetzung.

    Institut:
    Quality Austria Trainings-, Zertifizierungs und Begutachtungs GmbH

    Wo:
    Wien (virtuell)

    Wann:
    08.11.2022 - 08.11.2022

  • ab 15.11.2022
    Seminar besteht aus 4 Modulen á 1 Tag.<br /> <br /> Dieser DataScience Basislehrgang 2022 bietet sowohl Personen mit IT-Erfahrung, Spezialisten (EntwicklerInnen, DatenbankadministratorInnen, Systemengineers,..), als auch Personen aus dem Fachbereich (StatistikerInnen, BI-SpezialistInnen, Business-AnalystInnen,…) eine umfassende Weiterentwicklung f&uuml;r neue Standards und bietet die Grundlage f&uuml;r eine Entwicklung Richtung DataScience ExpertInnen.<br /> <br /> Dabei werden Fragen beantwortet, die Sie sich in Ihrer T&auml;tigkeit bisher vielleicht noch gar nicht gestellt haben: Was ist der Unterschied zwischen Business Intelligence und DataScience? Wie kann DataScience sinnvoll angewandt werden? Bin ich als DataScientist nun IT-Experte oder Statistiker? <br /> Oder aber auch technische Fragen wie z.B.: Wie funktioniert die Modellierung von Daten? Was ben&ouml;tige ich wenn ich Daten in Systeme integrieren m&ouml;chte? Wie analysiere und visualisiere ich Daten richtig? Und was habe ich bez&uuml;glich Gesetze und Vorschriften dabei zu beachten? <br /> Dieses Seminar wird in Zusammenarbeit solvistas Academy GmbH und mit der ADV-Austrian Digital Value veranstaltet. Aus diesem Grund gibt es auch eine Erm&auml;&szlig;igung f&uuml;r Mitglieder der ADV - Preis f&uuml;r ADV Mitglieder: EUR 1.790,-. Bitte geben Sie bei der Buchung an, wenn Sie ADV Mitglied sind.<br />
    Zielgruppe:
    Dieses Seminar richtet sich an: EntwicklerInnen DatenbankadministratorInnen Systemengineers StatistikerInnen BI-SpezialistInnen Business-AnalystInnen

    Institut:
    ETC - Enterprise Training Center GmbH

    Wo:
    ETC-Wien

    Wann:
    15.11.2022 - 30.11.2022

  • ab 15.11.2022
    Dieser Lehrgang DataScience Foundation Level bietet sowohl Personen mit IT-Erfahrung, Spezialisten (EntwicklerInnen, DatenbankadministratorInnen, Systemengineers,..), als auch Personen aus dem Fachbereich (StatistikerInnen, BI-SpezialistInnen, Business-AnalystInnen,…) eine umfassende Weiterentwicklung für neue Standards und bietet die Grundlage für eine Entwicklung Richtung DataScience ExpertInnen. Dabei werden Fragen beantwortet, die Sie sich in Ihrer Tätigkeit bisher vielleicht noch gar nicht gestellt haben: Was ist der Unterschied zwischen Business Intelligence und DataScience? Wie kann DataScience sinnvoll angewandt werden? Bin ich als DataScientist nun IT-Experte oder Statistiker? Oder aber auch technische Fragen wie z.B.: Wie funktioniert die Modellierung von Daten? Was benötige ich wenn ich Daten in Systeme integrieren möchte? Wie analysiere und visualisiere ich Daten richtig? Und was habe ich bezüglich Gesetze und Vorschriften dabei zu beachten? Dieser Basislehrgang gliedert sich in 4 Module zu je 1 Tag: * DAS-10 Grundlagen DataScience und Strukturierung von Daten (1 Tag) * DAS-20 Grundlagen Datenintegration (1 Tag) * DAS-30 Grundlagen DataAnalytics (1 Tag) * DAS-40 Be a DataArtist / Datenvisualisierung (1 Tag)
    Voraussetzungen:
    Grundlegende IT Kenntnisse

    Institut:
    solvistas Academy

    Wann:
    15.11.2022 - 24.09.2022

  • ab 22.11.2022
    Die Prüfungsinhalte beziehen sich auf den Lehrgang Werkzeuge zur datengestützten Prozess- und Qualitätssteuerung (STPS).
    Voraussetzungen:
    Ausbildung entsprechend dem Lehrgang Werkzeuge zur datengestützten Prozess- und Qualitätssteuerung (STPS)

    Institut:
    Quality Austria Trainings-, Zertifizierungs und Begutachtungs GmbH

    Wo:
    Wien

    Wann:
    22.11.2022 - 22.11.2022

  • ab 07.12.2022
    Die Prüfungsinhalte beziehen sich auf die Lehrgänge; Werkzeuge zur datengestützten Prozess- und Qualitätssteuerung (STPS) ; Modellierung von Prozessen mit Versuchsdaten (QIISV); Modellierung von Zuverlässigkeit (QIIZA)
    Voraussetzungen:
    Ausbildung entsprechend den Lehrgängen Werkzeuge zur datengestützten Prozess- und Qualitätssteuerung (STPS) , Modellierung von Prozessen mit Versuchsdaten (QIISV) , Modellierung von Zuverlässigkeit (QIIZA). Die Zwischenprüfungen STP, QIISVP und QIIZAP sind optional und nicht Voraussetzung für den Antritt zur Prüfung Statistiker*in für Wirtschaft, Industrie und Technik (QIIP).

    Institut:
    Quality Austria Trainings-, Zertifizierungs und Begutachtungs GmbH

    Wo:
    Wien

    Wann:
    07.12.2022 - 07.12.2022

  • 5 überfachliche berufliche Kompetenzen
  • Analytische Fähigkeiten
  • Einsatzbereitschaft
  • Kommunikationsstärke
  • Problemlösungsfähigkeit
  • Teamfähigkeit
  • 13 In Inseraten gefragte berufliche Kompetenzen
  • Softwareentwicklungskenntnisse
  • Analyse von Big Data
  • Artificial Intelligence
  • Data Mining
  • Datenbankentwicklung
  • Maschinelles Lernen
  • Modellentwicklung (Statistik)
  • Neural Networks
  • NLP (IT)
  • Python
  • Simulationssoftware
  • SQL
  • Statistische Datenanalyse