Que tipo de emprego em finanças existem para os cursos de CS?

Respostas

10/18/2021
Lorens
Obviamente, as finanças não são uma especialidade da ciência da computação e a ciência da computação não é um subconjunto de finanças, portanto, os trabalhos estão sobrepostos entre os dois. As possíveis áreas de trabalho são divididas em vários tipos:

1) Trabalhos relacionados a computadores, necessários para empresas com uso intensivo de computadores, mas que não são específicos para financiamento. Esses são os mesmos tipos de trabalhos que você já conhece, portanto não discutirei mais sobre eles, exceto para salientar que aceitar esse tipo de trabalho cria experiência que você pode aplicar, mesmo que depois mude para um trabalho semelhante fora do setor financeiro .

2) Empregos em finanças para os quais você possui o treinamento ou as habilidades, mesmo que essas habilidades não sejam específicas para se especializar em ciência da computação.
a) Alguns cargos no setor financeiro exigem treinamento no trabalho que não pode ser aprendido na escola. Para essas posições, você precisa ser inteligente e capaz de aprender rapidamente, mas não precisa de um curso específico.
b) Alguns trabalhos exigem habilidades técnicas específicas que você pode ter, embora nem todos os profissionais de ciência da computação os tenham. Por exemplo, se você estudou matemática e estatística, bem como ciência da computação, seria adequado para um emprego como um "quant". Eles costumam recrutar cursos de matemática e física que não têm conhecimento de negócios e é uma vantagem se eles também são bons programadores.

3) Existem campos dentro da ciência da computação que atendem a necessidades específicas do setor financeiro.
a) Por exemplo, o setor financeiro trabalha com enormes quantidades de dados; portanto, o gerenciamento de dados, especialmente o chamado "Big Data", precisa de especializações em ciência da computação.
b) Embora eu ainda não saiba se é confiável o suficiente para tomar decisões de investimento, o setor financeiro precisa acompanhar os desenvolvimentos da inteligência artificial, especialmente o aprendizado de máquina, para que haja empregos para essas especialidades.
Gensler
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