私ができる最大のアドバイスは、コースの一環としてミクロ計量経済学や労働計量経済学のコースを取ることです。もしコースコーディネーターが許可してくれなかったら、お願いしてみてください。それでもダメなら、1～2週間オフラインになって、『Mostly Harmless Econometrics』（または、統計学がまだ得意でなければ、『Mastering Metrics』）をきちんと消化してください。もしあなたがヘルスアナリティクスの仕事をしたいのであれば、私が今書いたことをリサーチデザインに相当するものに置き換えてください。

なぜmicroemetを学ぶのか？基本的に、ビジネスにおける大きな疑問の多くは、「xをしたら何が起こるか」という形をしています。因果関係の推論に基づかない予測モデルは、この質問に非常に苦戦します。つまり、「xを見たときにyに何が起こるか」という質問に答えるのです。xをいじるとyに何が起こるかを推測することは、すべてのデータがxをいじっていない世界からのものである場合、困難な作業です。このような人にはならないでください。

2番目に大きなアドバイスは、データサイエンス（特に予測アルゴリズム）のセクシーな部分に夢中になりすぎないことですが、このようなものを深く学ぶために時間を費やすべきです。単純なことをうまくやることで、実際の意思決定にはるかに役立つことがよくあります。

3つ目は、広く読書をすることです。