Mennyire érné meg ökonometriából ledoktorálni?

Ha nem akarsz később az egyetemen maradni, akkor nem igazán éri meg. Nyilván kevesebb nem leszel tőle, de ugyanazt az időt, pénzt energiát a szakmai fejlődésedbe ölve sokkal sikeresebb tudsz lenni.

"Doktorit nem számítják munkatapasztalatnak?" - Attól függ, mit akarsz csinálni. Ha valamelyik kutatóintézethez mész vagy egyetemen belül maradsz, akkor számít, ha nem, akkor nem. Jelzem, logikusan nem, hiszen valóban nincs releváns piaci tapasztalatod az adott szakterületről.

Az előző válaszok elnézést a kemény szavakért, nem posztom névtelenül az interneten ugatni, de teljesen fogalmatlanok, én ennek a szöges ellentettjét tapasztalom a banki szektorban -ahol egy econometrics PhD a leghasznosabb lehet.

Valódi elemzők között, Manageri szinten nagyon gyakori, hogy valaki releváns PhD-val jön, és értékelik ezt, a legalacsonyabb beosztású PhD akivel találkoztam, egy AVP volt, ahol már br 1.2 körüli fizuk mennek.

Melyik egyetem amúgy?

Csatlakozom a 7-eshez. Én data scientistként dolgozom egy olyan csapatban, amelynek az automatizált ökonometria az egyik fő profilja. Az ügyfeleink nagyrészt controlling, pénzügyi osztályok, akiknek előrejelzéseket és más érdekes projekteket csinálunk.

Az való igaz, hogy magához a munkavégzéshez nem kell doktori fokozat, elég "csak" egy jobbféle statisztika vagy adattudomány mesterszak. A szűkebb csapatomban 3 PhD-s, 2 doktorandusz és kb. 5-6 matematika, statisztika, adattudomány mesterszakos van. A csapatvezetőnk azonban konkrétan egy ökonometria professzor egyetemen.

A mi csapatunk alkamazott kutatást is végez, algoritmusokat programozunk és tesztelgetünk friss tudományos publikációk alapján, illetve saját algoritmust is fejlesztünk. A csapat OKR-jei között kutatási célok is szerepelnek.

Ennyi bevezető után: nagyon sokat ér egy PhD ebben a szakmában – saját magadnak, amennyiben magában a programozásban is jó vagy. A programban eltöltött idő nem számít munkaidőnek, de nem számít hátránynak sem, utána pedig utánégetővel tolod a karrieredet. Ha van rá lehetőséged, mindenképpen PhD-zz belőle, és közben pedig ezerrel képezd magad data scientistnek, tanulj meg rendesen programozni Pythonban, és tanuld meg a legfontosabb könyvtárakat (idősorelemzéshez pl. sktime, darts, prophet stb.).

8. "Amit autodidakta módon, munka közben vagy akár egyéb tanfolyamokon is lényegesen gyorsabban és egyszerűbben meg lehet szerezni"

Életemben nem láttam még olyat, aki autodidakta módon rendesen megtanulta volna akárcsak a statisztika alapjait, nemhogy haladóbb statisztikai témaköröket mint például GLM-ek, MCMC, szochasztikus modellek, vagy akár haladóbb idősorelemzést. Persze meg lehet tanulni egyes alap dolgokat, de ez nagyon távol áll attól, amire egy jól képzett statisztikus vagy adattudós képes.