Como se tornar um cientista de dados financeiros? Quero aplicar programação, matemática e finanças em um único trabalho. Sou bacharel em ciência da computação, sou bom em Java e C ++ e estou aprendendo R & Python. Qual deve ser o meu próximo passo

Respostas

01/29/2022
Nataline
A Financial Data Science é um domínio realmente interessante e promissor. Para praticá-lo, é necessário ter conhecimento de finanças e ciência de dados.

Portanto, para aprender ciência de dados, já existem respostas surpreendentes para a pergunta que um Como me torno um cientista de dados?. Portanto, não preciso adicionar mais nada.

E para aprender análise financeira e finanças; você precisa desenvolver seus conceitos básicos em dois conceitos; A saber: Engenharia financeira e análise de risco financeiro.

Há um curso de engenharia financeira, dividido em duas partes e também com um componente de laboratório. No entanto, tente resolver esses problemas e implementar as técnicas em sua linguagem de programação favorita (preferencialmente Java, Python ou R.)

Aprenda análise de séries temporais; como a maioria dos dados financeiros é uma série temporal.

E agora, vejo que você está confuso sobre as habilidades necessárias para um cientista de dados e um analista financeiro. Ambos requerem um sólido entendimento matemático e requerem técnicas de aptidão e análise de dados.
Além disso, se você aprender Machine Learning junto com Engenharia Financeira; você pode experimentar o domínio e resolver problemas financeiros com seu arsenal de ciência de dados.

Recursos que você pode achar úteis:
1. https://www.coursera.org/learn/f...(e 2)
2. http://www.metacademy.org/
3. http://www.amazon.com/Options-Fu...
4. http://www.amazon.in/Mathematics...
5. http://www.amazon.in/Principles-...
6. http://www.amazon.com/Quantitati...
7. http://link.springer.com/book/10...

Então, boa sorte em seu esforço; e qualquer dúvida adicional pode entrar nos comentários.
Tisbe
Certifique-se de criar primeiro um esboço para ajudá-lo a desenvolver uma declaração de tese sólida que capture a essência do seu trabalho. Também garantirá que você seja capaz de discutir pelo menos três razões para apoiar a afirmação que está tentando fazer. Se você escolher um tópico com menos de três fatos de suporte, ele não funcionará muito bem e você não terá informações suficientes para es...

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