數據科學和機器學習崗位薪資水平
根據CQF協會進行的量化金融職業(yè)調查，對于從事數據科學的人來說，76%的日常工作涉及數據分析、研究、建模和編碼。這條職業(yè)路徑在很大程度上取決于良好的編程技巧，求職者應該對機器學習的工具和技術有扎實的了解。
03
想對未來學習CQF學員說的話
國內未來量化趨勢會越來越明顯，各種私募，公募，券商，投行，銀行，基金都開設有量化相關崗位，如雨后春筍般成長，所以入行要趁早。
對于想考證的同學，有以下幾點建議：
01
就業(yè)選擇
建議大家不要抱有僥幸心理，腳踏實地的把各方面基礎都要打好，數學、編程、金融缺一不可。
海外的對沖基金都不錯，美國的Two sigma，千禧年首當其沖。國內建議大家首選大私募—小私募—券商—互聯網—金融科技公司—銀行。
確定了目標公司，就要好好準備，越早越好。
02
時間分配
再就是要分配好學習時間，做好總體的規(guī)劃。
在工作之余利用碎片時間來學習，反復看視頻，理解概念并自己推導，必要的時候在群里和同學們一起討論。
海外的對沖基金都不錯，美國的Two sigma，千禧年首當其沖。國內建議大家首選大私募—小私募—券商—互聯網—金融科技公司—銀行。
確定了目標公司，就要好好準備，越早越好。
在工作之余利用碎片時間來學習，反復看視頻，理解概念并自己推導，必要的時候在群里和同學們一起討論。
