Senior Statistician Marianne Toft Marianne Toft, estadística sénior Marianne Toft es estadística sénior de Novozymes con sede en Dinamarca. Tiene una maestría en ciencia y tecnología de los alimentos, un doctorado en quimiometría y espectroscopia y una maestría en estadística aplicada y aprendizaje automático de la Universidad de Copenhague.
A lo largo de su carrera, Marianne ha ocupado diversos puestos que unen su experiencia en química con la estadística aplicada. Es a esta combinación de habilidades a la que atribuye gran parte de su éxito al trabajar para cerrar la brecha entre los científicos y las estadísticas.
Desde que se unió a Novozymes hace casi 13 años, Marianne ha desempeñado un papel activo en la transformación analítica de la organización y la democratización de los enfoques estadísticos para los expertos en el dominio. Su trabajo abarca una amplia gama de aplicaciones estadísticas que incluyen diseño de experimentos, ANOVA, regresión lineal, modelos mixtos, modelado no lineal, análisis de series temporales, quimiometría y aprendizaje automático en apoyo de todo el negocio global, desde I+D hasta la cadena de suministro.
Meg: Una de las objeciones más comunes que escuchamos de los recién llegados al JMP es que a algunos les preocupa que los enfoques estadísticos suplanten la experiencia en el dominio. ¿Cómo ha cambiado JMP la forma en que los estadísticos colaboran con los expertos en el dominio de Novozymes?
Marianne: En Novozymes, los estadísticos enseñan a los científicos a realizar ellos mismos análisis estadísticos utilizando JMP y los apoyan continuamente para que utilicen el enfoque correcto. Nosotros, los estadísticos, no enseñamos estadística como “dando la única conclusión”, sino más bien como una herramienta que, junto con su experiencia en la materia, le ayuda a tomar mejores decisiones.
Meg: Y a medida que los científicos se vuelven cada vez más expertos en incorporar estadísticas en su trabajo, usted probablemente tendrá la libertad de trabajar en desafíos cada vez más complicados en toda la organización global de Novozymes. ¿A dónde recurre personalmente en busca de inspiración para seguir aprendiendo nuevas formas de utilizar JMP?
Marianne: ¡ He asistido a ocho Discovery Summits en los últimos 10 años! En mi opinión, son LA MEJOR manera de aprender lo que JMP puede hacer, inspirarse en lo que están haciendo otras empresas y conocer las funciones más nuevas cuando se lanzan nuevas versiones. Si a eso le sumamos la posibilidad de hablar con los desarrolladores sobre temas o deseos de software, mi viaje siempre ha valido la pena.
Meg: La gente suele hablar de Discovery Summit como una fuente de inspiración y una oportunidad para agregar valor al profundizar la relación con JMP. Cuénteme más sobre su relación con los desarrolladores de software. ¿Cree que sus comentarios ayudan a influir en las nuevas versiones de JMP?
Marianne: Tuve buenas interacciones con los desarrolladores de software JMP durante Discovery Summits y también logré influir en el desarrollo de la funcionalidad en JMP. Esto es definitivamente algo valioso, y el hecho de que los desarrolladores e incluso los ejecutivos de JMP escuchen a los "usuarios comunes" sorprende a la mayoría de la gente. 
Meg: ¿Qué consejo le darías a alguien que quiera cultivar una cultura analítica más madura en su organización?
Marianne: Creo que hay dos maneras, y cuál es la mejor depende de la organización: o de arriba hacia abajo, que creo que es más difícil, pero más rápido si se tiene éxito, o de abajo hacia arriba, que es más lento pero es una manera más fácil de lograrlo. comenzó.
De arriba hacia abajo significaría lograr que la alta dirección comprenda el valor de la analítica e impulse la cultura analítica. Ascendente significaría empezar a ofrecer formación interna a científicos e ingenieros. A medida que los científicos e ingenieros comiencen a utilizar la analítica y a resolver sus problemas más rápido y mejor y a compartir sus historias, esto se difundirá de forma natural.
Meg: ¿Qué consejo le darías a alguien que recién está comenzando con JMP?
Marianne: Únase a la próxima Discovery Summit, vea transmisiones web en jmp.com , realice la capacitación STIPS , haga preguntas sobre la comunidad JMP y encuentre colegas con ideas afines con quienes discutir sobre estadísticas.
Desarrolle la excelencia analítica en su organización. Descubra cómo: jmp.com/advocate
Gracias por tu perspicacia, @DirtyDataCoLLC . Es interesante pensar en cómo los títulos de trabajo no han reflejado tradicionalmente esa combinación de dominio y experiencia en datos... tal vez lo veamos cambiar en los próximos años a medida que más personas reconozcan lo que Marianne expresó tan bien: que las estadísticas son un herramienta utilizada junto con la experiencia?
Me encanta esta cita,
Nosotros, los estadísticos, no enseñamos estadística como “dar la única conclusión”, sino como una herramienta que, junto con su experiencia, ayuda a tomar mejores decisiones.
Fui considerado un experto en microbiología, desarrollo de fermentación y fabricación de productos biológicos hace unos 20 años. Sin embargo, yo no era una PYME.
Me di cuenta desde el principio que la fluidez en estadísticas, análisis de datos, horas de trabajo, días, semanas, meses y años a través de datos son la única forma de convertirse en un experto en la materia.
Bueno, eso y leer varios periódicos al día, comprar libros de texto actuales y conectar el significado o la importancia práctica con los datos del mundo real.
Sin embargo, sin preguntar, las empresas cambiaron mi título de Director Sr. SME a Director Sr. de Estadísticas y Datos. Entonces, realmente no puedes ganar.
Gracias, disfruté de tus pensamientos.
Robar
www.Dirtydata.co
Excelente artículo y perspectiva.
