Currículum de estadístico/a: ejemplos y guía para redactarlo
Un currículum de estadístico/a consigue entrevista cuando quien contrata ve los diseños de estudio que has llevado, los métodos que sabes defender, el software con el que programas a diario y qué cambió realmente tu análisis. Debajo tienes un ejemplo completo y consejos para bioestadística, primer empleo y CV académico.
Ejemplo de currículum de estadístico/a (investigación clínica y resultados en salud)
Este ejemplo es de una estadística que trabaja en investigación clínica en una CRO (organización de investigación por contrato). Los nombres de las empresas son inventados. Fíjate en que nombra los diseños de estudio, las fases y los métodos, porque así es como se asigna a los estadísticos a los puestos vacantes.
Marina Cifuentes Oller
Estadística (investigación clínica)
Barcelona · 612 345 678 · marina.cifuentes@ejemplo.es · linkedin.com/in/marina-cifuentes-ejemplo
Perfil
Estadística con 7 años en investigación clínica y de resultados en salud. Estadística principal en 9 estudios, entre ellos 3 ensayos aleatorizados de fase III; redacta planes de análisis estadístico, cálculos de tamaño muestral y los análisis que respaldan las solicitudes ante las autoridades reguladoras. Trabaja a diario con SAS y R, construye conjuntos de datos de análisis conformes a CDISC y explica los resultados a clínicos que no leen ecuaciones.
Experiencia
Estadística sénior · Una CRO (organización de investigación por contrato, 600 empleados), Barcelona
03/2022 – actualidad
- Estadística principal en 9 estudios, entre ellos 3 ensayos controlados aleatorizados de fase III de entre 240 y 1.100 participantes cada uno.
- Redacción de planes de análisis estadístico (SAP) y justificaciones del tamaño muestral; 7 SAP aprobados por el promotor y los revisores regulatorios sin observaciones metodológicas.
- Análisis de variables principales y secundarias con modelos mixtos para medidas repetidas, riesgos proporcionales de Cox y regresión logística, con análisis de sensibilidad preespecificados para los datos faltantes.
- Construcción y validación de conjuntos de datos ADaM a partir de SDTM en SAS, con doble programación de todas las tablas de la variable principal y un 100 % de coincidencia antes del cierre de la base de datos.
- Reducción de 21 a 9 días del tiempo entre el cierre de la base de datos y el borrador de tablas, listados y figuras, gracias a 140 programas de salida reutilizables en plantilla.
- Presentación de resultados a los equipos clínico, de redacción médica y regulatorio; coautora de 6 artículos y 4 resúmenes para congresos.
- Mentoría de 3 estadísticos júnior en redacción de SAP, validación de salidas y defensa de la elección de métodos en reuniones con el promotor.
Estadística · Una consultora de analítica sanitaria (aseguradoras y proveedores de salud), Barcelona
08/2019 – 03/2022
- Análisis de datos de siniestralidad y de historia clínica electrónica de 2,8 millones de asegurados, con emparejamiento por puntuación de propensión y diferencias en diferencias para estimar el efecto de los programas.
- Desarrollo de un modelo de riesgo de reingreso a 30 días sobre 410.000 ingresos, con un área bajo la curva (AUC) fuera de muestra de 0,78, que sustituyó a un indicador basado en reglas.
- Diseño y análisis de 14 experimentos aleatorizados de contacto con pacientes, con cálculos de potencia, y parada anticipada de 3 programas cuyo efecto no se distinguía de cero.
- Elaboración de informes en R Markdown y paneles en Shiny para 40 personas de operaciones clínicas sin formación estadística.
Analista estadística · Administración sanitaria autonómica, unidad de epidemiología, Barcelona
06/2017 – 08/2019
- Elaboración de estimaciones ponderadas a partir de una encuesta con diseño muestral complejo de 12.000 hogares al año, con estimación de la varianza para muestras estratificadas polietápicas.
- Automatización en R de 30 informes periódicos de vigilancia, con lo que el tiempo de elaboración bajó de 4 días al mes a unas 6 horas.
Formación
Máster en Bioestadística
Universidad pública, Barcelona, 2017
Grado en Matemáticas (itinerario de Estadística)
Universidad pública, Valencia, 2015
Certificaciones
- Accredited Professional Statistician (PStat), American Statistical Association (EE. UU.), 2023
- SAS Certified Advanced Programmer, 2020
- Formación en Buenas Prácticas Clínicas (BPC/GCP), vigente
Habilidades
Lo primero que lee quien contrata a un/a estadístico/a
Los puestos de estadística varían muchísimo entre farmacéuticas, Administración pública, seguros, tecnología e investigación de mercados. Todos filtran por las mismas cuatro cosas.
- Los diseños con los que has trabajado. Ensayos aleatorizados, cohortes observacionales, encuestas complejas, experimentos online, control de calidad. Esto decide si tu experiencia es trasladable.
- Los métodos que sabes defender. Cualquiera puede enumerar nombres de modelos. Di cuáles elegiste y por qué, y nombra los análisis de sensibilidad que hiciste cuando los supuestos no estaban claros.
- El software con el que programas de verdad. SAS en farmacéuticas y Administración, R casi en todas partes, Python donde el trabajo toca ingeniería. Indica con cuál programas a diario y cuál sabes leer.
- Si el análisis cambió una decisión. Quien puede señalar un programa detenido, un protocolo modificado o un modelo que sustituyó a un proceso basado en reglas es mucho más contratable que quien solo generó resultados.
“Busco un análisis explicado en lenguaje llano con el motivo de la elección del método. Si un candidato me sabe decir por qué usó un modelo mixto y no una prueba t sobre las puntuaciones de cambio, y qué hizo con los abandonos, la prueba técnica está prácticamente superada.”
Ejemplos de perfil profesional para un currículum de estadístico/a
Tres o cuatro líneas: sector, diseños, métodos, software y una cosa que cambió tu análisis.
Bioestadística con 7 años en investigación clínica, estadística principal en 9 estudios, entre ellos 3 ensayos aleatorizados de fase III de entre 240 y 1.100 participantes. Redacta planes de análisis y justificaciones del tamaño muestral, construye en SAS conjuntos de datos de análisis conformes a CDISC y redujo de 21 a 9 días el tiempo entre el cierre de la base de datos y las tablas.
Estadístico con 6 años elaborando estimaciones oficiales a partir de encuestas con diseño muestral complejo de 12.000 hogares al año. Domina el muestreo estratificado polietápico, la ponderación, la estimación de la varianza y el control de la revelación estadística, y automatizó en R 30 informes periódicos de vigilancia, que pasaron de 4 días al mes a 6 horas.
Estadística que da soporte a la experimentación online de un producto de consumo con 14 millones de usuarios al mes. Diseña y analiza unos 120 experimentos al año, es responsable de la metodología de reducción de la varianza y de pruebas secuenciales, y reescribió la guía de efecto mínimo detectable de la empresa tras descubrir que el 40 % de las pruebas no tenía potencia suficiente.
Titulado en un máster de Bioestadística que busca un puesto de estadístico. Su trabajo de fin de máster analizó una cohorte de 4.800 participantes con riesgos proporcionales de Cox y covariables dependientes del tiempo; trabajó 18 meses como ayudante de investigación en dos estudios clínicos y programa a diario en R y SAS. SAS Certified Base Programmer.
Analista de datos con 5 años de experiencia que da el salto a un puesto de estadística tras cursar a tiempo parcial un máster en Estadística. Construyó el modelo de riesgo de reingreso que hoy funciona en producción sobre 410.000 ingresos, diseñó y analizó 14 experimentos aleatorizados de contacto con pacientes y detuvo 3 programas cuyo efecto no se distinguía de cero.
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Logros: de nombres de métodos a decisiones defendibles
El fallo más habitual en un currículum de estadístico/a es una lista de técnicas sin estudio, sin tamaño y sin consecuencias.
| Lista de métodos | Diseño, tamaño y consecuencia |
|---|---|
| Realización de análisis estadísticos de datos de ensayos clínicos. | Estadística principal en 3 ensayos aleatorizados de fase III de entre 240 y 1.100 participantes, con análisis de las variables principales mediante modelos mixtos para medidas repetidas. |
| Cálculo de tamaños muestrales. | Justificaciones del tamaño muestral de 9 estudios; los 7 planes de análisis presentados fueron aceptados por el promotor y los revisores regulatorios sin observaciones metodológicas. |
| Uso de análisis de supervivencia. | Análisis del tiempo hasta el evento con riesgos proporcionales de Cox, comprobando el supuesto de proporcionalidad y aportando un análisis del tiempo medio de supervivencia restringido cuando no se cumplía. |
| Tratamiento de datos faltantes. | Imputación múltiple preespecificada como enfoque principal, con análisis de sensibilidad de punto de inflexión (tipping point) que mantuvieron la conclusión principal con un 15 % de abandonos. |
| Programación en SAS. | Construcción y validación de conjuntos de datos ADaM a partir de SDTM en SAS, con doble programación de todas las salidas de la variable principal y un 100 % de coincidencia antes del cierre de la base de datos. |
| Mejora de la eficiencia de los informes. | 140 programas de salida reutilizables en plantilla, que redujeron de 21 a 9 días el tiempo entre el cierre de la base de datos y el borrador de tablas, listados y figuras. |
| Desarrollo de modelos predictivos. | Modelo de reingreso a 30 días sobre 410.000 ingresos con un AUC fuera de muestra de 0,78, que sustituyó en producción a un indicador basado en reglas. |
| Realización de tests A/B. | Diseño y análisis de 14 experimentos aleatorizados de contacto con pacientes, con cálculos de potencia, y recomendación de detener 3 programas cuyo efecto no se distinguía de cero. |
Competencias para un currículum de estadístico/a
Agrúpalas por diseño, métodos y herramientas. Pon solo lo que podrías defender durante media hora de preguntas.
- Diseño: ensayos aleatorizados, incluidos diseños adaptativos y por conglomerados, cohortes observacionales, casos y controles, muestreo de encuestas complejas, experimentación online, control de calidad y muestreo de aceptación.
- Inferencia: modelos lineales generalizados, modelos mixtos y jerárquicos, análisis de supervivencia, métodos longitudinales, métodos bayesianos si los usas, control de comparaciones múltiples, bootstrap y remuestreo.
- Inferencia causal: aleatorización, puntuaciones de propensión, variables instrumentales, diferencias en diferencias, regresión discontinua y los supuestos que necesita cada uno.
- Tratamiento de datos: métodos para datos faltantes, error de medida, ponderación y postestratificación, control de la revelación en estadísticas publicadas, controles de calidad del dato.
- Software: SAS con programación de macros, R y tidyverse, Python con statsmodels o scikit-learn, SQL, Stata si procede, además de control de versiones e informes reproducibles.
- Sector y comunicación: marco regulatorio de tu sector, redacción de protocolos y planes de análisis, presentación de resultados a personas no estadísticas, revisión por pares y redacción de artículos.
Currículum o CV académico: cuál enviar
Los estadísticos son de los pocos perfiles que de verdad necesitan los dos documentos. Enviar el equivocado es un error frecuente y fácil de evitar.
| Envía un currículum (1 o 2 páginas) | Envía un CV académico (tan largo como haga falta) |
|---|---|
| Puestos en empresa: farmacéuticas, seguros, tecnología, investigación de mercados, consultoría. | Plazas de profesorado universitario, contratos posdoctorales, becas y ayudas de investigación. |
| Puestos de analista en organismos o empresas públicas que piden un currículum, siguiendo la convocatoria al pie de la letra. | Convocatorias de centros públicos de investigación que piden expresamente un CV académico, a menudo en un formato normalizado. |
| Énfasis en estudios entregados, métodos, software e impacto en el negocio. | Énfasis en publicaciones, proyectos financiados, docencia, gestión y ponencias invitadas. |
| Publicaciones resumidas en un número más dos o tres destacadas. | Lista completa de publicaciones con las referencias completas. |
Currículum de estadístico/a sin experiencia
La mayoría de empleos de estadística piden un máster, así que el currículum de primer empleo suele escribirlo alguien que está terminando uno. Se trata de mostrar trabajo aplicado, no asignaturas.
- 1Empieza por tu trabajo de fin de máster o de grado como un proyecto, descrito como un empleo: el diseño, el tamaño muestral, el método y el resultado.
- 2Incluye con la misma estructura los contratos de ayudante de investigación, el trabajo en un servicio de asesoramiento estadístico o las prácticas. El servicio de asesoramiento estadístico de una universidad es experiencia real con clientes y quien contrata lo valora.
- 3Nombra el software con el que programas a diario e indica con sinceridad tu nivel. Añade una certificación SAS Base o Advanced Programmer si te diriges a la industria farmacéutica o a la Administración.
- 4Muestra hábitos de reproducibilidad: control de versiones, R Markdown o Quarto, código documentado. Las empresas preguntan por esto más de lo que imaginan los recién titulados.
- 5Incluye un bloque breve de competencias con diseño, métodos y software, para que alguien de selección sin formación estadística pueda cruzar palabras clave.
- 6Limita las asignaturas a una línea con las más relevantes de nivel avanzado, o quítalas del todo en cuanto tengas algún proyecto aplicado que enseñar.
Titulada en un máster de Bioestadística que busca un puesto de estadística. Su trabajo de fin de máster analizó una cohorte de 4.800 participantes con riesgos proporcionales de Cox y covariables dependientes del tiempo, e incluyó un análisis de sensibilidad con riesgos competitivos. Dieciocho meses como ayudante de investigación en dos estudios clínicos, programando a diario en R y SAS. SAS Certified Base Programmer, con soltura en Git y Quarto.
Analista de datos con 5 años de experiencia que está terminando un máster en Estadística a tiempo parcial. Construyó y validó un modelo de riesgo de reingreso sobre 410.000 ingresos, diseñó 14 experimentos aleatorizados de contacto con pacientes con cálculos de potencia prospectivos y rehízo los informes del equipo en R Markdown reproducible. Busca un puesto de estadístico en el que el diseño del estudio sea responsabilidad suya y no algo que le llegue ya hecho.
Preguntas frecuentes
¿Cómo se hace un currículum de estadístico/a?
Empieza por el sector, los diseños de estudio y la escala. Después escribe logros que den el diseño, el tamaño muestral, el método y lo que cambió, en lugar de enumerar técnicas. Añade un bloque de competencias dividido en diseño, métodos y software, y deja claros tu titulación y cualquier acreditación. Una o dos páginas para puestos en empresa.
¿Qué competencias debe incluir un/a estadístico/a en el currículum?
Diseño de estudios y cálculo del tamaño muestral, las familias de modelos que sabes defender, como modelos mixtos, análisis de supervivencia y modelos lineales generalizados, métodos de inferencia causal con sus supuestos, tratamiento de datos faltantes y el software con el que programas a diario. La comunicación con personas no estadísticas merece una línea, porque decide muchas contrataciones.
¿Un/a estadístico/a debe enviar un currículum o un CV académico?
Envía un currículum de una o dos páginas para puestos en empresa: farmacéuticas, seguros, tecnología y consultoría. Envía un CV académico completo para plazas de profesorado, contratos posdoctorales y ayudas de investigación. Las plazas de la Administración pública tienen sus propias bases y formato, así que sigue la convocatoria concreta y no una plantilla general.
¿En qué se diferencia el currículum de un/a estadístico/a del de un/a científico/a de datos?
El de estadística empieza por el diseño, la inferencia y la solidez metodológica: cómo se construyó el estudio, por qué el método era adecuado y cuál era la incertidumbre. El de ciencia de datos empieza por la predicción, los pipelines y el impacto en el producto. Si sabes hacer las dos cosas, adapta el énfasis a la oferta en lugar de mezclarlas.
¿Necesito una certificación para trabajar como estadístico/a?
No. La Accredited Professional Statistician (PStat) de la American Statistical Association es la acreditación reconocida en EE. UU. y ayuda en consultoría y entornos regulados; en España no se exige una acreditación profesional para ejercer y las empresas se fijan sobre todo en la titulación. Las certificaciones de SAS tienen peso en la industria farmacéutica y en la Administración. Un máster relevante importa mucho más que cualquier certificado.
¿Cómo consigo un primer empleo de estadístico/a?
Describe tu trabajo de fin de máster o de grado como trabajo aplicado, con el diseño, el tamaño muestral, el método y el resultado. Añade contratos de ayudante de investigación, trabajo en un servicio de asesoramiento estadístico o prácticas, nombra el software con el que programas a diario y demuestra prácticas reproducibles con control de versiones. La mayoría de ofertas piden un máster en Estadística o Bioestadística.
¿Cuántas páginas debe tener un currículum de estadístico/a?
Una página al principio de tu carrera y dos cuando tengas varios años y varios estudios que describir. En el currículum, resume las publicaciones en un número con dos o tres destacadas, y reserva la lista completa para un CV académico o una página de publicaciones enlazada.
¿Debo poner todos los métodos estadísticos que conozco?
No. Pon los métodos que defenderías con comodidad en una conversación técnica de treinta minutos, incluidos sus supuestos y qué harías cuando no se cumplen. Los entrevistadores eligen elementos de la lista, y no poder hablar de uno cuesta más de lo que aporta la palabra clave de más.
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