财务数据科学家是干什么的?
根据角色和组织结构、数据科学家在金融业可能负责几个功能。他们的工作和日常任务可能包括:
- 清洗和准备数据进行分析
- 分析数据趋势和相关性
- 建立预测模型
- 支持大数据项目
- 设计和开发数据库
- 申请编码和编程技能项目
- 组织、解释和可视化数据
- 沟通结果的利益相关者
一个完整的数据科学家可能负责整个过程将原始数据转换成可操作的见解。
如何成为一个在投资行业数据科学家
成为一个投资行业数据科学家通常需要技术技能,行业知识和正规教育。工作描述金融技术(Fintech)角色通常需要一个计算机科学或相关专业学士学位,精通编程语言,研究和分析的能力。
许多领域的专业投资人士数据科学的考虑所谓的软技能,沟通和商业头脑,等必不可少的保护就业。
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关键技能
一般来说,数据科学的专业投资人士和其他fintech事业成功需要以下技能:
- 解决问题的心态
- 商业策略
- 沟通技巧
- 定量分析
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技术技能
- Python编程
- R编程
- 数据可视化
- 机器学习技术
- 人工智能(AI)
- SQL
- 数据库体系结构
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资格
典型的数据科学的角色需要数据科学学士学位或相关领域,如计算机科学、数学或统计数据。此外,您还应该学习技术技能,如编程语言和数据库架构,通过课程或补充认证来提高你的市场。
在投资行业数据科学家的职业道路
数据科学在金融包含广泛的机会爱游戏ayx手机 。就业机会、角色和数据科学家的头衔包括:
在Fintech相关角色和机会
数据科学家在金融业可能承担不同角色和与数据工程师等专业人士合作,数据库架构师、数据库管理员、金融统计人员和软件开发人员。此外,他们可能专攻的领域之一数据科学和金融收敛等网络安全,机器学习人工智能(AI)区块链发展,量化投资。
哪些行业招聘数据科学家吗?
行业,如金融、零售、医疗保健、制造业、农业、石油和天然气,营销和公共部门组织对数据科学家有很高的需求。金融机构,例如,依靠数据科学家帮助评估和管理风险,创建报告发现沟通和建立预测模型来预测趋势更好。
科学数据资源
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发表的文章
CFA项目怎么能帮助我吗?
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