Statisticians

Código O*NET-SOC: 15-2041.00

Develop or apply mathematical or statistical theory and methods to collect, organize, interpret, and summarize numerical data to provide usable information. May specialize in fields such as biostatistics, agricultural statistics, business statistics, or economic statistics. Includes mathematical and survey statisticians.

Fonte dos dados: BLSPublicado: 2026-08
Muito alto· relativa
BaixoQuatro faixas relativasMuito alto
Valor por grupo ocupacional
Escala, base e fonte
Quatro faixas relativas (Baixo / Moderado / Alto / Muito alto)
831 ocupações detalhadas da tabela de projeções de emprego do BLS. O valor é atribuído por código da National Employment Matrix (NEM), pelo que as ocupações que partilham um código NEM recebem a mesma banda
Conjunto de dados de origem (transferência XLSX)
Fonte dos dados: AnthropicPublicado: 2026-03
0,211
0,000Intervalo dos valores aqui apresentados0,745
Valor por grupo ocupacional
Escala, base e fonte
Índice de exposição observada, 0–1 tal como publicado
Mapeado sobre tarefas O*NET
Publicado por ocupação SOC 2018; toda ocupação O*NET com o mesmo código SOC 2018 recebe este valor
Conjunto de dados de origem (transferência CSV)
Fonte dos dados: ILOPublicado: 2025
0,56
0,09Intervalo dos valores aqui apresentados0,70
Valor por grupo ocupacional
Escala, base e fonte
Índice de exposição à IA generativa, 0–1 tal como publicado
Publicado por grupo de base ISCO-08. Ligado a esta ocupação, total ou parcialmente, aplicando tal como publicadas as tabelas de correspondência do U.S. Bureau of Labor Statistics (ISCO-08 para SOC 2010, SOC 2010 para SOC 2018)
Conjunto de dados de origem (transferência PDF)

Que tipo de valor esta fonte publica

A categoria de BLS é uma posição relativa, não um nível absoluto, e também não é uma medição de primeira mão: agrupa em quatro faixas as posições percentis da ocupação em vários estudos publicados. Não é uma previsão de emprego ou de salários, não é uma probabilidade de adoção e não distingue automação de aumento.

Task-level exposure

Ver 7 tarefas ocultas

19 tarefas avaliadas · 19 tarefas com β ≥ 0,5 (100,0%)

β = exposição direta (E1) + 0,5 × exposição com ferramentas disponíveis (E2), segundo a definição do repositório de origem.

Unidade de origem: tarefas do O*NET 27.2 → código de ocupação do O*NET 31.0
Todas as tarefas pontuadas constam da lista de tarefas do O*NET 31.0.

Fonte: OpenAI "GPTs are GPTs" exposure rubric
Versão: gh-main-0471612
Licença: MIT License, Copyright (c) 2024 OpenAI

Task (O*NET 20.1)	Claude.aiRaw / share %	APIRaw / share %
Evaluate sources of information to determine any limitations in terms of reliability or usability. 15-2041.00	0.063426.8	0.130123.3
Prepare data for processing by organizing information, checking for any inaccuracies, and adjusting and weighting the raw data. 15-2041.00	0.044818.9	0.315656.4
Report results of statistical analyses, including information in the form of graphs, charts, and tables. 15-2041.00	0.033914.3	0.02163.9
Develop and test experimental designs, sampling techniques, and analytical methods. 15-2041.00	0.01717.2	0.00631.1
Design research projects that apply valid scientific techniques and use information obtained from baselines or historical data to structure uncompromised and efficient analyses. 15-2041.00	0.01556.5	0.00671.2
Identify relationships and trends in data, as well as any factors that could affect the results of research. 15-2041.00	0.01456.1	0.03957.1
Develop an understanding of fields to which statistical methods are to be applied to determine whether methods and results are appropriate. 15-2041.00	0.01436.0	0.00360.6
Report results of statistical analyses in peer-reviewed papers and technical manuals. 15-2041.00	0.01205.1	0.00831.5
Process large amounts of data for statistical modeling and graphic analysis, using computers. 15-2041.00	0.00883.7	0.00981.8
Develop software applications or programming to use for statistical modeling and graphic analysis. 15-2041.00	0.00853.6	0.01001.8
Examine theories, such as those of probability and inference, to discover mathematical bases for new or improved methods of obtaining and evaluating numerical data. 15-2041.00	0.00411.7	0.00761.4
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Values in this tab are predicted labels, not observations. Eloundou et al. (2023) published two rating regimes — human raters and GPT-4 — and the β shown here is derived from the GPT-4 rater basis alone; the same task can take a different value under the other regime. The unit and the meaning differ from the observed shares (%) in the other tabs, so do not place them on the same axis.

Task (O*NET 27.2)	βE1 + 0.5 × E2
Process large amounts of data for statistical modeling and graphic analysis, using computers. O*NET Task ID 8954	1.0
Prepare data for processing by organizing information, checking for inaccuracies, and adjusting and weighting the raw data. O*NET Task ID 8957	1.0
Evaluate the statistical methods and procedures used to obtain data to ensure validity, applicability, efficiency, and accuracy. O*NET Task ID 8958	1.0
Supervise and provide instructions for workers collecting and tabulating data. O*NET Task ID 8963	1.0
Adapt statistical methods to solve specific problems in many fields, such as economics, biology, and engineering. O*NET Task ID 8965	1.0
Develop and test experimental designs, sampling techniques, and analytical methods. O*NET Task ID 8966	1.0
Examine theories, such as those of probability and inference, to discover mathematical bases for new or improved methods of obtaining and evaluating numerical data. O*NET Task ID 8967	1.0
Develop software applications or programming for statistical modeling and graphic analysis. O*NET Task ID 20193	1.0
Present statistical and nonstatistical results, using charts, bullets, and graphs, in meetings or conferences to audiences such as clients, peers, and students. O*NET Task ID 20194	1.0
Determine whether statistical methods are appropriate, based on user needs or research questions of interest. O*NET Task ID 21100	1.0
Prepare and structure data warehouses for storing data. O*NET Task ID 21101	1.0
Report results of statistical analyses, including information in the form of graphs, charts, and tables. O*NET Task ID 8953	0.5
Identify relationships and trends in data, as well as any factors that could affect the results of research. O*NET Task ID 8955	0.5
Analyze and interpret statistical data to identify significant differences in relationships among sources of information. O*NET Task ID 8956	0.5
Evaluate sources of information to determine any limitations, in terms of reliability or usability. O*NET Task ID 8959	0.5
Plan data collection methods for specific projects, and determine the types and sizes of sample groups to be used. O*NET Task ID 8960	0.5
Design research projects that apply valid scientific techniques, and use information obtained from baselines or historical data to structure uncompromised and efficient analyses. O*NET Task ID 8961	0.5
Apply sampling techniques, or use complete enumeration bases to determine and define groups to be surveyed. O*NET Task ID 8964	0.5
Report results of statistical analyses in peer-reviewed papers and technical manuals. O*NET Task ID 20192	0.5
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β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = tasks where direct LLM access alone cuts time by at least 50%, E2 = tasks where software built on top of an LLM cuts time by at least 50%. Values take only 0 / 0.5 / 1.0.

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

Todas as tarefas do O*NET 31.0 (19)

Todas as tarefas do O*NET 31.0 desta ocupação (em inglês, como publicadas; tipo de tarefa principal ou complementar). Os valores de exposição não constam desta lista; estão na tabela acima, ao lado de cada tarefa na redação da versão do O*NET usada por cada fonte.

Tarefa (O*NET 31.0)	Tipo
Report results of statistical analyses, including information in the form of graphs, charts, and tables.	Principal
Process large amounts of data for statistical modeling and graphic analysis, using computers.	Principal
Identify relationships and trends in data, as well as any factors that could affect the results of research.	Principal
Analyze and interpret statistical data to identify significant differences in relationships among sources of information.	Principal
Prepare data for processing by organizing information, checking for inaccuracies, and adjusting and weighting the raw data.	Principal
Evaluate the statistical methods and procedures used to obtain data to ensure validity, applicability, efficiency, and accuracy.	Principal
Evaluate sources of information to determine any limitations, in terms of reliability or usability.	Principal
Plan data collection methods for specific projects, and determine the types and sizes of sample groups to be used.	Principal
Design research projects that apply valid scientific techniques, and use information obtained from baselines or historical data to structure uncompromised and efficient analyses.	Principal
Supervise and provide instructions for workers collecting and tabulating data.	Principal
Apply sampling techniques, or use complete enumeration bases to determine and define groups to be surveyed.	Principal
Adapt statistical methods to solve specific problems in many fields, such as economics, biology, and engineering.	Principal
Develop and test experimental designs, sampling techniques, and analytical methods.	Principal
Examine theories, such as those of probability and inference, to discover mathematical bases for new or improved methods of obtaining and evaluating numerical data.	Principal
Report results of statistical analyses in peer-reviewed papers and technical manuals.	Principal
Develop software applications or programming for statistical modeling and graphic analysis.	Principal
Present statistical and nonstatistical results, using charts, bullets, and graphs, in meetings or conferences to audiences such as clients, peers, and students.	Principal
Determine whether statistical methods are appropriate, based on user needs or research questions of interest.	Principal
Prepare and structure data warehouses for storing data.	Complementar

Perspetivas de emprego (BLS)

Valores de todo o grupo SOC 15-2041 (Statisticians), não apenas desta ocupação O*NET.

Emprego, 2025: 31K
Emprego projetado, 2035: 35K
Variação (2025–35): +11%
Salário anual mediano, 2025: $105.650
Escolaridade habitual para ingresso: Master's degree

mínimo $30.890faixa do salário mediano de 825 ocupações detalhadas, BLS EP 2025–35máximo $559.030

Fonte: U.S. Bureau of Labor Statistics, Employment Projections 2025–35 — Employment by detailed occupation, 2025 and projected 2035

Ligações à classificação coreana (KSCO)

Ligações da versão atual de Korea Occupation Direct Crosswalk v1.1, elaborado pela AI Changing Work. Os valores de relação são lidos a partir da ocupação O*NET-SOC.

Código KSCO	Nome KSCO	Relação	Estado
21123	수학 및 통계학 연구원	Esta ocupação é mais restrita	confirmado

Definições de relação e estado(kr-direct v1.1)

Descrição ocupacional da OIT

A AI Changing Work vincula a esta ocupação os grupos de base da ISCO-08 abaixo aplicando, tal como publicadas, as tabelas de correspondência do Bureau of Labor Statistics dos EUA (BLS) (SOC 2018 para SOC 2010, SOC 2010 para ISCO-08), sem seleção caso a caso; cada vínculo pode ser total ou parcial.

ISCO-08 2120Mathematicians, Actuaries and Statisticians
Matemáticos, actuários e estaticistas

Fonte: European Commission, DG EMPL — ESCO API 2026-08-08 (bridge v1.2.1)

Licença: CC BY 4.0 (EU Reuse Notice)

Ver original

A definição, as tarefas e os exemplos abaixo são a descrição da OIT para esse grupo de base, não para esta ocupação.

Mathematicians, actuaries and statisticians conduct research and improve or develop mathematical, actuarial and statistical concepts, theories and operational methods and techniques and advise on or engage in their practical application in such fields as engineering, business and social and other sciences.

Tarefas

(a) studying, improving and developing mathematical, actuarial and statistical theories and techniques;
(b) advising on or applying mathematical principles, models and techniques to a wide range of tasks in the fields of engineering, natural, social or life sciences;
(c) conducting logical analyses of management problems, especially in terms of input-output effectiveness, and formulating mathematical models of each problem usually for programmeming and solution by computer;
(c) designing and putting into operation pension schemes and life, health, social and other types of insurance systems;
(e) applying mathematics, statistics, probability and risk theory to assess potential financial impacts of future events;
(f) planning and organizing surveys and other statistical collections, and designing questionnaires;
(g) evaluating, processing, analysing, and interpreting statistical data and preparing them for publication;
(h) advising on or applying various data collection methods and statistical methods and techniques, and determining reliability of findings, especially in such fields as business or medicine as well as in other areas of natural, social or life sciences;
(i) preparing scientific papers and reports;
(j) supervising the work of mathematical, actuarial and statistical assistants and statistical clerks.

Ocupações de exemplo

Actuary · Demographer · Mathematician · Operations research analyst · Statistician

Sources: ILO ISCO-08 — details: Credits

Vocabulário ocupacional ESCO

Cada entrada abaixo está associada a esta ocupação no ESCO-O*NET Crosswalk publicado (versão 1, 2022). Os tipos de correspondência são os dessa tabela; a redação é da AI Changing Work.

EstaticistaESCO 2120.6Mesmo âmbito
Os estaticistas recolhem, tabulam e, sobretudo, analisam as informações quantitativas provenientes de diversos domínios. Interpretam e analisam os estudos estatísticos em domínios como a saúde, a demografia, as finanças, as empresas, etc., e prestam aconselhamento com base em padrões e análises realizadas.
Técnico de biometria/Técnica de biometriaESCO 2120.6.1Esta ocupação é mais ampla
Os técnicos de biometria realizam investigação no domínio da biometria. Realizam projetos de investigação estatística ou biológica através da medição de impressões digitais, da retina e das formas humanas para aplicações médicas ou industriais.
Assistente de estatísticaESCO 3314.2Sobrepõem-se, não são iguais
Os assistentes de estatística recolhem dados e utilizam fórmulas estatísticas para executar estudos estatísticos e elaborar relatórios. Criam mapas, gráficos e inquéritos.
Cientista de dadosESCO 2511.3Sobrepõem-se, não são iguais
Os cientistas de dados pesquisam e interpretam fontes de dados enriquecidos, gerem grandes quantidades de dados, procedem à fusão de fontes de dados, asseguram a consistência dos conjuntos de dados e criam visualizações para ajudar na compreensão dos dados. Constroem modelos matemáticos utilizando os dados, apresentam e comunicam informações e conclusões relativas aos dados aos especialistas e cientistas da sua equipa e, se necessário, a um público não especializado, e recomendam formas de aplicar os dados.

Fonte: European Commission, DG EMPL — ESCO API 2026-08-08 (bridge v1.2.1)

Licença: CC BY 4.0 (EU Reuse Notice)

Ver original

ESCO reuse terms and the modification notice are in Credits.

Ligações à classificação francesa (ROME)

Ligações entre esta ocupação e fichas ROME 4.0, estabelecidas pela AI Changing Work com modelos de IA. As relações leem-se do lado desta ocupação. As ligações marcadas como «provisório» foram adotadas apenas com base nos julgamentos de dois avaliadores da mesma família de modelos (Claude), ou por uma regra do operador aplicada a esses julgamentos, pelo que se apoiam em evidências mais fracas do que as ligações confirmadas.

Código ROME	Designação ROME (francês)	Relação
M1414	Ingénieur statisticien / Ingénieure statisticienne	Mesmo âmbitoprovisório
K2403	Biostatisticien / Biostatisticienne	Esta ocupação é mais amplaprovisório
M1403	Chargé / Chargée d'études socio-économiques	Sobrepõem-se, não são iguaisprovisório

Source: France Travail — Répertoire Opérationnel des Métiers et des Emplois (ROME 4.0), version 61, last updated 15 June 2026 (https://www.data.gouv.fr/datasets/repertoire-operationnel-des-metiers-et-des-emplois-rome). Licence Ouverte 2.0.

ROME codes and titles are reproduced unchanged; the links to O*NET-SOC occupations are AI Changing Work's own judgment and are not a France Travail correspondence.

(AI Changing Work link release: fr-direct v1)

Ligações à classificação espanhola (CNO-11)

Ligações entre esta ocupação e ocupações CNO-11, estabelecidas pela AI Changing Work com modelos de IA. As relações leem-se do lado desta ocupação.

Código CNO-11	Designação CNO-11 (espanhol)	Relação
2416	Estadísticos	Mesmo âmbito

Source: Instituto Nacional de Estadística (INE), National Classification of Occupations 2011 (CNO-11, Royal Decree 1591/2010) — www.ine.es · Licensed CC BY 4.0. CNO-11 codes and Spanish titles are reproduced unchanged; the links to O*NET occupations are AI Changing Work's own judgment and are not an INE correspondence.

(AI Changing Work link release: es-direct v1)

Ligações à classificação alemã (KldB)

Ligações entre esta ocupação e ocupações KldB, estabelecidas pela AI Changing Work com modelos de IA. As relações leem-se do lado desta ocupação.

Código KldB	Designação KldB (alemão)	Relação
41114	Berufe in der Statistik - hoch komplexe Tätigkeiten	Mesmo âmbito

Source: © Statistik der Bundesagentur für Arbeit — Klassifikation der Berufe 2010 – überarbeitete Fassung 2020, https://statistik.arbeitsagentur.de. KldB codes and titles are reproduced unchanged; the links to O*NET occupations are AI Changing Work's own mapping (eigene Zuordnung) and are not a Bundesagentur für Arbeit correspondence.

(AI Changing Work link release: de-direct v1)

Ligações à classificação japonesa (JSCO)

Ligações entre esta ocupação e ocupações JSCO, estabelecidas pela AI Changing Work com modelos de IA. As relações leem-se do lado desta ocupação.

Código JSCO	Designação JSCO (japonês)	Relação
051	自然科学系研究者	Relacionada, não correspondente
052	人文・社会科学系等研究者	Relacionada, não correspondente

Source: Ministry of Internal Affairs and Communications (MIC), Japan Standard Occupational Classification (Dec. 2009, MIC Notification No. 555). JSCO codes and Japanese titles are reproduced unchanged; the links to O*NET occupations are AI Changing Work's own judgment and are not a MIC correspondence.

(AI Changing Work link release: jp-direct v1)

Fontes de dados e licenças desta página, e avisos de modificação e tradução da AI Changing Work: Créditos e fontes