Stephanie Eckman

Stephanie Eckman es una científica de datos estadounidense y experta en calidad de datos y metodología de encuestas . Trabaja en Amazon como científica investigadora principal, ^{[ 1 ]} también es investigadora afiliada al Centro de Ciencia de Datos Sociales de la Universidad de Maryland , ^{[ 2 ]} y fue presidenta de la Sección de Estadística Social de la Asociación Estadounidense de Estadística .

Eckman se especializó en economía en Smith College , graduándose con honores en 1994. Tras obtener una maestría en economía en la Universidad de Massachusetts Amherst en 1998 , trabajó como analista de datos en el Instituto de Investigación Social y Económica de Massachusetts en Amherst, Massachusetts , y luego, de 2001 a 2010, como metodóloga sénior para el Centro Nacional de Investigación de Opinión . ^{[ 3 ]}

Mientras tanto, completó un doctorado en estadística y metodología de encuestas en la Universidad de Maryland, College Park en 2010, con un período como investigadora invitada visitando a Andreas Diekmann en ETH Zurich . ^{[ 3 ] [ 4 ]} Su disertación, Errores en la lista de unidades de vivienda y sus efectos en las estimaciones de encuestas , fue supervisada por Frauke Kreuter . ^{[ 4 ]}

De 2010 a 2015 trabajó en Alemania como investigadora titular en el Instituto de Investigación del Empleo de Núremberg y, entre 2013 y 2014, fue catedrática interina de estadística y métodos de ciencias sociales en el Departamento de Sociología de la Universidad de Mannheim . Trabajó como becaria en RTI International de 2016 a 2022. En 2023, asumió su puesto actual en Amazon y se incorporó al Centro de Ciencia de Datos Sociales de la Universidad de Maryland como investigadora y científica de datos. ^{[ 3 ]}

Eckman fue presidente en 2023 de la Sección de Estadísticas Sociales de la Asociación Estadounidense de Estadística. ^{[ 3 ] [ 5 ]}

Eckman fue elegido miembro de la Asociación Estadounidense de Estadística en 2021, "por sus contribuciones innovadoras a la metodología de investigación de encuestas , incluyendo investigaciones pioneras sobre el error de medición, enfoques mejorados de cobertura e investigaciones sobre fuentes de datos complementarias , y por su extenso servicio a la profesión. ^{[ 6 ]}  

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