1?什么是金融礦工?
作為數(shù)學(xué)、物理、統(tǒng)計(jì)、工程等純理工科專(zhuān)業(yè)的同學(xué),沒(méi)有金融背景就沒(méi)辦法進(jìn)投行了么?
投行拿著薪資150k+,連網(wǎng)紅都欣羨的Quant的精英,才是全宇宙限量版的男神和女神。
Quant作為Finance領(lǐng)域中金融運(yùn)作和Decision Making核心,不僅行業(yè)發(fā)展勢(shì)頭好,金融市場(chǎng)更是對(duì)Quant人才求賢若渴,無(wú)論是高大上的投行,還是低奢的PE,Hedge Fund,或Equity Research,都需要強(qiáng)大的Quant和龐大的Quant精英隊(duì)伍來(lái)作為支撐。
不僅工資和CS專(zhuān)業(yè)不相上下,因?yàn)樾枰芏嗔炕R(shí)背景,較高的專(zhuān)業(yè)壁壘也讓Quant員工比起前臺(tái)Trader更加穩(wěn)定。
作為一位合格的礦工,Python是必備技能是一。
2?學(xué)習(xí)Python的6大原因
為什么Python適合作為第一個(gè)學(xué)習(xí)的編程語(yǔ)言?
Python語(yǔ)言設(shè)計(jì)的初衷就是容易上手
作為一門(mén)基礎(chǔ)語(yǔ)言,融會(huì)貫通后, 有助于學(xué)習(xí)其他語(yǔ)言,例如PHP, Perl, Ruby等
諸多大公司(例如Google, IBM, Disney)的員工使用Python快速編寫(xiě)很多小程序來(lái)輔助和優(yōu)化工作流程,減輕很多不必要的重復(fù)勞動(dòng)
Python 以及Django構(gòu)架搭建的網(wǎng)站, 我們就來(lái)看看有哪些: Pinterest, The New York Times, The Guardian, Bit Bucket, Instagram, Youtube, Dropbox, Quora, Reddit, Spotify …
無(wú)論是商科, 經(jīng)濟(jì), 數(shù)理化還是工程計(jì)算機(jī), Python的覆蓋面很廣
大量科學(xué)計(jì)算和金融分析使用短小精悍的python script完成
Python是Data Scientist門(mén)最常用的分析工具, 有極為豐富的組建和工具包
Python程序員的薪資普遍優(yōu)秀, 根據(jù)Angel List, Python是需求量第二的技能, 也位居平均薪水最高的行列

Python從入門(mén)到精通
數(shù)據(jù)工程師的5種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
6個(gè)必備算法
大數(shù)據(jù)標(biāo)配N(xiāo)umPy/SciPy Stack
構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
Deep Leanring
TensorFlow
明 星 導(dǎo) 師
M導(dǎo)師,高級(jí)軟件工程師,美國(guó)常春藤大學(xué)計(jì)算機(jī)碩士。
擁有多年一線軟件工程師工作經(jīng)驗(yàn),曾就職于Google等top-tier高科技公司,現(xiàn)任核心金融公司Desk Quant。精通數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法,熟悉Python在高科技界和金融業(yè)的運(yùn)用,擅長(zhǎng)構(gòu)建基于Python的數(shù)據(jù)挖掘/機(jī)器學(xué)習(xí)/量化交易平臺(tái)。
有豐富的面試經(jīng)驗(yàn),總結(jié)出“要點(diǎn)模式化”技術(shù)面試方法,使學(xué)生精準(zhǔn)抓住面試考查要點(diǎn),在較短時(shí)間內(nèi)提高面試命中率,輔導(dǎo)學(xué)生多人拿到一流公司offer。
開(kāi) 課 時(shí) 間
第一節(jié)課
2018/2/10(周六) 美西時(shí)間7:00pm - 9:00pm
第二節(jié)課
2018/2/17(周六) 美西時(shí)間7:00pm - 9:00pm
第三節(jié)課
2018/2/18(周日) 美西時(shí)間7:00pm - 9:00pm
第四節(jié)課
2018/2/24(周六) 美西時(shí)間7:00pm - 9:00pm
錯(cuò)過(guò)直播不要怕,直播結(jié)束后會(huì)發(fā)出直播視頻回放。
課后會(huì)有項(xiàng)目和微信群刷題,幫你鞏固知識(shí)。
課 程 大 綱
第一節(jié)課
Python特性及應(yīng)用介紹
對(duì)Python進(jìn)行整體介紹和要點(diǎn)學(xué)習(xí) 掌握軟件開(kāi)發(fā)核心過(guò)程 介紹最新業(yè)界動(dòng)向和熱門(mén)領(lǐng)域發(fā)展方向
1. Python語(yǔ)言的特性和優(yōu)缺點(diǎn)分析
2. Python在高科技公司的應(yīng)用 (Uber, Pinterest, Facebook/Instagram etc)
3. Python在金融Quant業(yè)的應(yīng)用(大投行對(duì)沖基金FinTech etc)
4. 基于Python的大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)介紹
5. Python Demo 演示基本用法和重要的built-in functions/data structures
6. 程序調(diào)試debug和測(cè)試unit test
7. Python技巧和高級(jí)用法:迭代器(Iterators), 生成器(Generator), Decorators, Closure, Regular Expressions, functional Programming

第二節(jié)課
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法學(xué)習(xí)
深入學(xué)習(xí)基于Python的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法
1. 基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) array, dictionary/hash table, tuples, sets, strings.
2. 棧(Stack),隊(duì)列(Queue), 鏈表(Linked Lists),二叉查找樹(shù)(Binary Search Tree),堆(Heap),圖(Graphs)
3. Customize data structures
4. 基本算法遞歸vs迭代, 分而治之, 搜索排序
5. 深度優(yōu)先搜索廣度優(yōu)先搜索貪婪算法動(dòng)態(tài)規(guī)劃 穿插面試真題實(shí)戰(zhàn)分析

第三節(jié)課
項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
基于Pandas 和 scikit-learn 對(duì)真實(shí)的體育比賽歷史,房?jī)r(jià),B站彈幕情感等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,挖掘有趣的關(guān)系,構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)未來(lái)比賽,房?jī)r(jià)進(jìn)行預(yù)測(cè)。我們還會(huì)cover 數(shù)據(jù)分析中的圖像可視化方法和技巧。
學(xué)員們能夠基本掌握數(shù)據(jù)科學(xué)思維,獨(dú)立完成一定的數(shù)據(jù)分析任務(wù),助其獲得寶貴的實(shí)際操作能力,從而打開(kāi)數(shù)據(jù)科學(xué)的大門(mén)!
技術(shù)簡(jiǎn)介:
numPy+Pandas tech stack : 最熱門(mén),最powerful的python 數(shù)據(jù)分析library, 通過(guò)本次project,學(xué)生將熟練掌握用pandas處理數(shù)據(jù)的各個(gè)步驟,對(duì)data pipeline有較為深刻的理解。
scikit-learn: 久經(jīng)考驗(yàn)并廣泛運(yùn)用于工業(yè)界的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)。
matplotlib:經(jīng)典的python based圖像可視化library

第四節(jié)課
大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)案例分析
最火的大數(shù)據(jù)究竟指的是哪些技術(shù)?
1. 大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介
2. 科學(xué)計(jì)算標(biāo)配package: NumPy/SciPy Stack
3. 機(jī)器學(xué)習(xí)最熱門(mén)方向Deep Learning (AlphaGo運(yùn)用的算法)
4. 機(jī)器學(xué)習(xí)最熱門(mén)平臺(tái)TensorFlow (Google Brain)
5. 帶領(lǐng)學(xué)生完成一個(gè)project智能識(shí)別系統(tǒng)
基于Python machine learning framework
嘗試多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法(Logistic Regression, K-Nearest Neighbors, Support Vector Machines)用于智能圖像識(shí)別
掌握機(jī)器學(xué)習(xí)各個(gè)步驟:Data Loading, Data Visualization, training, evaluate models, make prediction, etc.

課 程 形 式
課程形式為線上視頻直播,每次課程可與導(dǎo)師互動(dòng)交流,每次課程只限20人報(bào)名,保證學(xué)習(xí)質(zhì)量。中國(guó)美國(guó)可同時(shí)觀看直播。每次課程結(jié)束將會(huì)給所有學(xué)員發(fā)送視頻鏈接,可反復(fù)觀看復(fù)習(xí)課上內(nèi)容。
學(xué) 員 戰(zhàn) 績(jī)
往期精品小班學(xué)員入職公司匯總

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報(bào) 名 方 式

往 期 學(xué) 員 反 饋

以上就是關(guān)于【羨慕金融圈高薪光環(huán)?有了這個(gè)武器,你也可以從科技公司殺入華爾街!】的解答,如需了解學(xué)校/賽事/課程動(dòng)態(tài),可至翰林教育官網(wǎng)獲取更多信息。
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