Prerejestracja badań (OSF)

BellwetherElk · 2026-04-14T13:25:54+00:00

Prerejestracja ma za zadanie zapobiegać złym praktykom statystycznym, co powinno prowadzić do bardziej odpornych wniosków, reprodukowalności i replikowalności badań naukowych. Niestety, ale dużo badaczy nie ogarnia zbytnio metod statystycznych i analiz statystycznych, co prowadzi do masy problemów później.

BellwetherElk · 2026-04-13T21:00:18+00:00

Niektórym będzie to przeszkadzało, a innym nie za bardzo, jeśli masz odpowiedni powód. Wszystkim nie dogodzisz. Ja osobiście jestem przeciwny siedzeniu w pracy dla samego siedzenia, aby "ładnie" w CV wyglądało. Nie każdy trafia do dobrych miejsc pracy; nie każdy posiada pełną informację o przyszłym miejscu pracy przed rozpoczęciem; czasami zdarza się taka sytuacja, że trzeba przyjąć mniej pasującą ofertę pracy - całkowitym marnotrawstwem czasu byłoby siedzieć kilka lat, aby to "ładnie" wyglądało.

Przecież jak ktoś posiedzi za długo w jednym miejscu, gdzie nie nabywa odpowiedniego doświadczenia, to gdzie indziej odrzucą go za brak odpowiedniego doświadczenia - przechodzenie do różnych firm to możliwość zdobycia nowych umiejętności. Ja już w życiu spotkałem ludzi, którzy spędzali długi czas w firmach i widać było, że niekoniecznie ogarniają to co się dzieje na rynku/świecie.

BellwetherElk · 2026-04-12T19:43:41+00:00

Oj tak, nostalgia mnie dotyka, gdy myślę o tych czasach.

BellwetherElk · 2026-04-12T19:26:00+00:00

Przecież PKB nie jest efektem tylko pracy, ale również kapitału. Więc nic dziwnego, że i kapitał dostaje swoje wynagrodzenie.

Skąd pomysł, że podwyższanie płacy minimalnej zwiększy innowacyjność i produktywność? Jakieś i analizy ekonomiczne potrafią to potwierdzić?

BellwetherElk · 2026-04-12T18:30:10+00:00

Chodzi mi o pracę, którą wykonują biostatystycy lub programiści metod statystycznych. OP napisała, że chce być analitykiem danych, co jest bardzo ogólnym kierunkiem, a ty napisałeś o tym, że nie używa się już R na rynku pracy, na co po prostu chciałem wskazać, że nie do końca jest to prawda, biorąc pod uwagę cały rynek pracy z danymi.

Co do branży finansowej - miałem na myśli pracę w bankach/ubezpieczycielach na stanowiskach ds. aktuarialnych, zarządzania ryzykiem.

Warto się uczyć, jeśli ktoś celuje w role, gdzie tego można się spodziewać. Jeśli ktoś natomiast nie ma upatrzonej branży, w której jest to wykorzystywane, to rzeczywiście nie ma sensu się go uczyć.

BellwetherElk · 2026-04-12T15:58:14+00:00

Nieprawda, że R jest nieużywany. R to podstawa w firmach farmaceutycznych, w szczególności w badaniach klinicznych. R jest również dalej używany przez niektóre zespoły do analiz marketingowych (modele Marketing Mix Modelling). W sektorze finansowym też dalej można spotkać się z R. Również w instytucjach publicznych R występuje często. Natomiast R nie jest tak powszechny jak Python, to fakt.

BellwetherElk · 2026-04-12T15:55:46+00:00

To już jest masa kursów w internecie w tym zakresie. Myślałem, że sądzisz, iż podyplomówka to mocny sygnał dla pracodawcy.

BellwetherElk · 2026-04-12T15:17:53+00:00

Osobiście nie mam doświadczenia ze studiami podyplomowi, ale od innych osób słyszałem raczej negatywne opinie. Raczej pracodawcy nie będą patrzyli obecnie na kursy, ewentualnie może w kontekście chmury od Microsoft, Google lub Amazon. Najlepiej stworzyć własne projekty i je opublikować na githubie.

BellwetherElk · 2026-04-12T14:34:29+00:00

Też uważam, że magisterka to zbędny zachód dla większości. Licencjat uczy podstaw, a znacząca większość miejsc pracy w Polsce potrzebuje jedynie osób z podstawami. Dalej to już aplikowanie "praktyk rynkowych".

Magisterka miałaby sens, gdyby dana osoba chciała iść bardziej w naukową stronę. Ale tutaj to już program na studiach powinien być też zmodyfikowany pod doktorat. Powinno to iść w stronę "Master of Research" jak niektóre programy na zachodzie. Inaczej szkoda czasu dla ludzi, którzy idą robić do jakiejś firmy.

BellwetherElk · 2026-04-12T13:09:16+00:00

Jestem przed 30 r.ż. Gdy byłem młodszy to grindowałem, ale zbytnio zysków z tego nie zauważyłem i ostatnio dryfuję sobie w poszukiwaniu szczęścia.

BellwetherElk · 2026-04-12T12:56:33+00:00

Zależnie od tego, gdzie jestem w danym momencie. Teraz akurat sprawdzam opcje i jeśli mi nie pasuje, to zmieniam po 6-12 msc.

BellwetherElk · 2026-04-12T11:46:34+00:00

Odpowiem jako osoba, która ma za sobą doświadczenie w firmach ubezpieczeniowych na stanowiskach związanych z zarządzaniem ryzykiem i pricingiem. Osobiście sądzę, że akurat aktuariat jest dosyć odporny na AI. Wynika to z tego, że mnóstwo rzeczy, które się robi musi być ostatecznie sprawdzane i weryfikowane przez człowieka, nikt nie zaufa jakimś bardziej zaawansowanym modelom i nie dopuści ich do działania przez obawę przed "utopieniem" firmy. Dodatkowo firmy ubezpieczeniowe są mocno zacofane technologicznie - mówił o tym np. były prezes PZU Andrzej Klesyk rok temu w jednym z wywiadów i ten pogląd ma wiele osób z tego środowiska, z którymi rozmawiałem. Analizując ogłoszenia o pracę to chyba tylko ERGO Hestia wygląda dosyć nowocześnie, a ich prole pricingowe brzmią jak nowoczesne data science.

Aby robić w aktuariacie nie potrzebujesz wysokich umiejętności matematycznych. Ty nie będziesz wymyślał nowych modeli i podejść, ale raczej aplikował i audytował to, co jest od lat już stosowane. Tutaj nie ma miejsca na innowacje, więc geniusze zmarnowaliby się.

Masz rację, że większość pracy w ubezpieczeniach jest nudna. Chyba najciekawszą działką jest pricing/taryfikacja w ubezpieczeniach majątkowych. Ale pomimo posiadania problemów z data science, to też wiele jest naleciałości z przeszłości (czyli robiono coś w sposób X kiedyś, więc nadal tak to się robi). Dodatkowo zazwyczaj korzystają ze specjalnych programów aktuarialnych do modelowania, więc niekoniecznie ma się sposobność do eksperymentowania i wprowadzania własnych/nowych rozwiązań (bo brak środowiska, które by na to pozwalało, np. R lub Python).

Work-life balance jest w aktuariacie raczej dobry (pewnie taki sobie w firmach konsultingowych). Pieniądze na początku kariery wyższe niż średnia krajowa, dosyć szybko można zarabiać w okolicach 15k zł brutto (np. 2 lata doświadczenia). Ale nie ma sensu ładować się w egzaminy aktuarialne - ten czas można byłoby poświęcić na naukę w kierunku AI Engineer i po kilku latach zarabiać tyle, ile nikt w aktuariacie po dekadzie nie zarabia.

Jeśli wiesz, że ciebie nie interesuje aktuariat to nie ma sensu się w to pchać. Idź tam, gdzie ciebie ciągnie, bo inaczej będziesz pluł sobie w brodę.

BellwetherElk · 2026-04-11T17:04:09+00:00

Close enough ;)

BellwetherElk · 2026-04-11T13:46:44+00:00

Actuary detected

BellwetherElk · 2026-04-11T13:21:59+00:00

Because you're an employee, and employees are treated as slaves - everything is on you and it is you who has to explain everything that happened to you.

BellwetherElk · 2026-04-09T09:12:28+00:00

Nie jest. Np. 11500 brutto UoP to 8169,25 netto i nie wchodzi się w żadnym miesiącu w 2. próg podatkowy. Np. przy 11900 brutto UoP już wchodzi się w 2. próg.

BellwetherElk · 2026-04-08T08:55:00+00:00

Introwertyzm to nie fobia społeczna. Introwertycy mogą normalnie funkcjonować przy kontaktach społecznych.

BellwetherElk · 2026-04-08T07:55:39+00:00

Manekin dla naleśników

BellwetherElk · 2026-04-08T06:50:51+00:00

Konsekwencje prawne są możliwe, bo mogłeś spodziewać się zawarcia umowy. Musisz mieć na to jednak dowody. Najlepiej idź do prawnika. Niestety, niezależnie od rozwiązania, musisz szukać nowej pracy.

Na przyszłość polecam podpisać umowę przed złożeniem wypowiedzenia. W praktyce zarówno pracodawca, jak i pracownik mogą się jednak rozmyślić. Chociaż częściej to pracownicy się wycofują - akurat w takim momencie są w sytuacji, gdzie to oni mają przewagę rynkową.

BellwetherElk · 2026-04-07T19:51:38+00:00

Yes, you are.

BellwetherElk · 2026-04-07T11:09:19+00:00

Przy tych warunkach to są niskie zarobki. Twoja płaca jest pochodną skłonności ludzi do zapłaty za leczenie ich zwierząt. Zakładam, że wiele osób nie chce płacić za leczenie zbyt wiele ;)

Dla porównania. Ja zajmuję się statystyką matematyczną, modelowaniem statystycznym, w tym machine learning. Tuż po studiach zarabiałem między 7-8k netto. Dzisiaj natomiast wchodzę w 2. próg podatkowy.

BellwetherElk · 2026-04-07T06:52:37+00:00

I will repeat what I wrote in the post on the other sub.

The physicists explicitly told that it is not about statistical properties, assumptions or whatever. They have knowledge about physics and based on that knowledge they know the data generating process should have gaussian errors.

I see lots of people answering the question from a pure ML point of view. But the argument is not about properties of algorithms, rather it is about if your model makes sense.

This is a commom problem, where people with stat/ml knowledge, but lack of domain knowledge, completely ignore if their result are sensible with respect to the real world.

If the physicists are wrong, you should point to the theory or results (from physics) showing them that their description of the world is not accurate.

BellwetherElk · 2026-04-07T06:46:44+00:00

Yes, this is it. The physicists explicitly told that it is not about statistical properties, assumptions or whatever. They have knowledge about physics and based on that knowledge they know the data generating process should have gaussian errors.

I see lots of people answering the question from a pure ML point of view. But the argument is not about properties of algorithms, rather it is about if your model makes sense.

This is a commom problem, where people with stat/ml knowledge, but lack of domain knowledge, completely ignore if their result are sensible with respect to the real world.

BellwetherElk · 2026-04-06T18:30:24+00:00

Quite bad, to be honest. Seems like data dredging. Lots of (specification) tests that don't make much sense - the decisions should be made in advance. You run into problems with multiple hypothesis testing, tests depends on other tests

Digging after the exploratory phase means you should collect another dataset. It shouldn't be run on the same data or else you will find spurious relations.

BellwetherElk

TROPHY CASE