जैव सांख्यिकीविद

कंप्यूटर और गणित

AI एक्सपोजर

  • डेटा स्रोत: BLSप्रकाशन: '26.08

    बहुत उच्च· सापेक्ष

    कमचार सापेक्ष श्रेणियाँबहुत उच्च

    व्यवसाय-समूह स्तर का मान

    मापक्रम, आधार और स्रोत

    चार सापेक्ष बैंड (कम / मध्यम / उच्च / बहुत उच्च)

    BLS रोज़गार पूर्वानुमान तालिका के 831 विस्तृत व्यवसायों के आधार पर। मान NEM (नेशनल एम्प्लॉयमेंट मैट्रिक्स) कोड के स्तर पर दिया जाता है, इसलिए एक ही NEM कोड वाले व्यवसायों को वही बैंड मिलता है

    स्रोत डेटासेट (XLSX फ़ाइल डाउनलोड)

  • डेटा स्रोत: Anthropicप्रकाशन: '26.03

    0.211

    0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745
    मापक्रम, आधार और स्रोत

    प्रेक्षित एक्सपोजर सूचकांक, प्रकाशित रूप में 0–1

    O*NET कार्यों पर मैप किया गया

    स्रोत डेटासेट

  • डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: '25

    0.56

    0.09यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.70

    व्यवसाय-समूह स्तर का मान

    मापक्रम, आधार और स्रोत

    जेनरेटिव AI एक्सपोजर सूचकांक, प्रकाशित रूप में 0–1

    ISCO-08 यूनिट समूह — समान कोड वाले सभी व्यवसायों को यही मान मिलता है

    यह इस साइट की गणना है, ILO द्वारा प्रकाशित आँकड़ा नहीं: इस साइट द्वारा ILO डेटासेट से जोड़े गए 1,012 व्यवसायों में से 8% इस मान के बराबर या उससे अधिक हैं।

    स्रोत डेटासेट

यह स्रोत किस प्रकार का आँकड़ा प्रकाशित करता है

BLS की श्रेणी सापेक्ष रैंक है, निरपेक्ष स्तर नहीं, और यह प्रथम-हस्त माप भी नहीं है: यह कई प्रकाशित अध्ययनों में व्यवसाय की पर्सेंटाइल रैंकों को चार बैंडों में बांटती है। यह रोज़गार या वेतन का पूर्वानुमान नहीं है, न अपनाए जाने की संभावना, और यह स्वचालन और संवर्धन में अंतर नहीं करती।

TaskClaude.aiRaw / share %APIRaw / share %
Report results of statistical analyses, including information in the form of graphs, charts, and tables.

15-2041

0.070015.20.01001.0
Identify relationships and trends in data, as well as any factors that could affect the results of research.

15-2041

0.060013.00.140013.7
Design research projects that apply valid scientific techniques, and use information obtained from baselines or historical data to structure uncompromised and efficient analyses.

15-2041

0.050010.90.01001.0
Write program code to analyze data with statistical analysis software.

15-2041

0.050010.90.01001.0
Draw conclusions or make predictions, based on data summaries or statistical analyses.

15-2041

0.04008.70.220021.6
Prepare data for processing by organizing information, checking for inaccuracies, and adjusting and weighting the raw data.

15-2041

0.04008.70.150014.7
Plan data collection methods for specific projects, and determine the types and sizes of sample groups to be used.

15-2041

0.03006.50.00000.0
Evaluate sources of information to determine any limitations, in terms of reliability or usability.

15-2041

0.02004.30.390038.2
Adapt statistical methods to solve specific problems in many fields, such as economics, biology, and engineering.

15-2041

0.02004.30.00000.0
Prepare tables and graphs to present clinical data or results.

15-2041

0.02004.30.00000.0

Data sources & licenses — O*NET®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page

व्यावसायिक जानकारी

इस व्यवसाय से जुड़े हालिया बदलाव

मार्च 2026: नया एवरग्रीन ब्लॉग पोस्ट: क्या AI जैव सांख्यिकीविदों की जगह लेगा?

[स्रोत: AI Changing Work Blog]