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Línea 6: Según la [[Bureau of Labor Statistics\|Oficina de Estadísticas Laborales]] (BLS) de los Estados Unidos, a partir de 2014, 26,970 puestos de trabajo se clasificaron como estadísticos en los Estados Unidos. De estas personas, aproximadamente el 30 por ciento trabajó para gobiernos (federales, estatales o locales).<ref name="bls">{{Cita web\|url=https://www.bls.gov/ooh/math/statisticians.htm\|título=Statisticians\|fechaacceso=30 May 2017\|autor=Bureau of Labor Statistics, US Department of Labor\|apellido=Bureau of Labor Statistics, US Department of Labor\|sitioweb=Occupational Outlook Handbook}}<code>\|autor=</code> y <code>\|apellido=</code> redundantes ([[Ayuda:Errores en las referencias#redundant parameters\|ayuda]]) [[Categoría:Wikipedia:Páginas con referencias con parámetros redundantes]]</ref> A partir de mayo de 2016, el salario medio para los estadísticos en los Estados Unidos es de $ 80,500.<ref name="bls"></ref> Además, hay un número considerable de personas que usan estadísticas y análisis de datos en su trabajo pero tienen puestos que no son estadísticos, como [[Actuaría\|actuarios]], [[Matemáticas aplicadas\|matemáticos aplicados]], [[Economista\|economistas]], científicos de datos, analistas de datos (análisis predictivo), analistas financieros, [[Psicometría\|psicometristas]], [[Sociología\|sociólogos]], [[Epidemiología\|epidemiólogos]] y [[Psicología cuantitativa\|psicólogos cuantitativos]].<ref>{{Cita web\|url=http://stats.bls.gov/oco/ocos045.htm\|título=Statisticians\|autor=Bureau of Labor Statistics, US Department of Labor\|apellido=Bureau of Labor Statistics, US Department of Labor\|sitioweb=Occupational Outlook Handbook\|urlarchivo=https://web.archive.org/web/20110514232329/http://stats.bls.gov/oco/ocos045.htm\|fechaarchivo=14 May 2011}}<code>\|autor=</code> y <code>\|apellido=</code> redundantes ([[Ayuda:Errores en las referencias#redundant parameters\|ayuda]]) [[Categoría:Wikipedia:Páginas con referencias con parámetros redundantes]]</ref><ref>{{Cita web\|url=http://www.bls.gov/oco/ocos045.htm\|título=Statisticians\|fechaacceso=3 ~~October~~de octubre de 2007\|autor=Bureau of Labor Statistics, US Department of Labor\|apellido=Bureau of Labor Statistics, US Department of Labor\|sitioweb=Occupational Outlook Handbook\|urlarchivo=https://web.archive.org/web/20071001105634/http://stats.bls.gov/oco/ocos045.htm\|fechaarchivo=1 ~~October~~de octubre de 2007}}<code>\|autor=</code> y <code>\|apellido=</code> redundantes ([[Ayuda:Errores en las referencias#redundant parameters\|ayuda]]) [[Categoría:Wikipedia:Páginas con referencias con parámetros redundantes]]</ref>Los estadísticos se incluyen con las profesiones en diversas clasificaciones ocupacionales nacionales e internacionales.<ref>{{Cita web\|url=http://www.ilo.org/public/english/bureau/stat/isco/docs/resol08.pdf\|título=International Labour Organisation (ILO) International Standard Classification of Occupations (ISCO) ISCO-08 classification structure\|fechaacceso=29 ~~January~~de enero de 2017}}</ref><ref>{{Cita web\|url=http://www23.statcan.gc.ca/imdb/p3VD.pl?Function=getVD&TVD=122372&CVD=122374&CPV=21&CST=01012011&CLV=2&MLV=4\|título=Canadian National Occupational Classification (NOC) 2011 21 - Professional occupations in natural and applied sciences\|fechaacceso=29 ~~January~~de enero de 2017}}</ref> Según el BLS, "se prevé que el empleo total crezca un 33% entre 2016 y 2026, mucho más rápido que el promedio para todas las ocupaciones. Las empresas necesitarán que estos trabajadores analicen el creciente volumen de datos digitales y electrónicos".<ref>{{Cita web\|url=https://www.bls.gov/ooh/math/mathematicians-and-statisticians.htm\|título=Mathematicians and Statisticians : Occupational Outlook Handbook: : U.S. Bureau of Labor Statistics\|fechaacceso=~~2018-02-~~28 de febrero de 2018\|sitioweb=www.bls.gov\|idioma=en-us}}</ref> En los Estados Unidos, la mayoría del empleo en el campo requiere una [[maestría]] en estadística o un campo relacionado o un [[Philosophiæ doctor\|doctorado]]. "El trabajo típico incluye colaborar con científicos, proporcionar modelos matemáticos, simulaciones, diseñar experimentos aleatorios y planes de muestreo aleatorios, analizar resultados experimentales o de encuestas, y pronosticar eventos futuros (como las ventas de un producto)".<ref>{{Cita web\|url=http://bulletin.imstat.org/2014/10/ims-presidential-address-let-us-own-data-science/\|título=IMS Presidential Address: Let us own Data Science, 1 October 2014, News of the Institute of Mathematical Statistics\|fechaacceso=29 ~~January~~de enero de 2017}}</ref> == Véase también ==

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