ফিনান্স / টেক শিল্পে নিম্নলিখিত পরিসংখ্যান কোর্সের মধ্যে সবচেয়ে কার্যকর এবং কার্যকর? [বন্ধ]

Question

আমি আমার প্রয়োগকৃত গণিত কোর্স ক্লাস্টারের জন্য (অ্যাকিউরিয়াল বিজ্ঞান বা পরিসংখ্যান বিশ্লেষণে আমার মনোনিবেশ করে) জন্য 3 পরিসংখ্যান ক্লাস নির্বাচনের প্রক্রিয়াধীন। কম্পিউটার সায়েন্সের সাথে ফাইন্যান্স / টেক / পেয়ার করা সবচেয়ে কার্যকর / প্রযোজ্য বলে মনে করেন নিম্নলিখিতগুলির মধ্যে কোন 3 টি ক্লাস?

• স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়া (এলোমেলো পদচারণা, বিচ্ছিন্ন সময় মার্কভ চেইন, পোইসন প্রক্রিয়া)
• লিনিয়ার মডেলিং: তত্ত্ব এবং অ্যাপ্লিকেশন
• টাইম সিরিজের পরিচিতি
• আধুনিক পরিসংখ্যান পূর্বাভাস এবং মেশিন লার্নিং
• খেলা তত্ত্ব
• একনোমেট্রিক বিশ্লেষণের পরিচিতি (পরিসংখ্যান এবং ইকন মধ্যে ক্রস-তালিকাভুক্তি)

Comments

আপনার প্রথম প্রশ্নে এইচএনকিউ (হট নেটওয়ার্ক প্রশ্ন) অবতরণের জন্য অভিনন্দন, তবে এটি স্পষ্টতই "প্রাথমিকভাবে মতামত-ভিত্তিক" , তাই আমি বন্ধ করার পক্ষে ভোট দিচ্ছি।

— ফায়ারব্যাগ

তবে এটি বিশেষজ্ঞের পরামর্শ যা ওপিতে কার্যকর।

— মাইকেল আর চেরনিক

@ মিশেল চের্নিক "অনেক ভাল প্রশ্ন বিশেষজ্ঞের অভিজ্ঞতার ভিত্তিতে কিছুটা মতামত তৈরি করে , তবে এই প্রশ্নের উত্তরগুলি তথ্য, তথ্যসূত্র বা নির্দিষ্ট দক্ষতার চেয়ে প্রায় পুরোপুরি মতামতের উপর নির্ভর করে।"

— ফায়ারব্যাগ

ওপি এখানে, আমি বুঝতে পারি না যে আমি এটির জন্য অন্যান্য স্ট্যাক এক্সচেঞ্জ অ্যাকাউন্টগুলি ব্যবহার করতে পারি। এছাড়াও আমি দুঃখিত এই প্রশ্নটি যদি বিষয়বস্তু থেকে থাকে তবে আমি বুঝতে পারি নি যে এটি ছিল, এবং এটি এটিকে অনেক বেশি আকর্ষণীয় করে তুলবে। সবাই প্রতিক্রিয়া জন্য ধন্যবাদ!

— সর্বাধিক

Answer 1

1. লিনিয়ার মডেলিং (মূল বিষয়গুলি)
2. টাইম সিরিজের পরিচিতি (অর্থ ও প্রযুক্তির জন্য গুরুত্বপূর্ণ, যেখানে পরিমাপের প্রচুর পরিমাণ রয়েছে)
3. আধুনিক পরিসংখ্যান পূর্বাভাস এবং মেশিন লার্নিং (অভিনব নতুন প্রেডিকশন স্টাফগুলির জন্য, অর্থ ও প্রযুক্তির জন্যও গুরুত্বপূর্ণ)

Comments

আপনার পছন্দগুলিও ভাল। সাধারনত বাস্তু বিজ্ঞান বা পরিসংখ্যান বিশ্লেষণে যখন ঘনত্ব হয় তখন মাত্র তিনটি বাছাই করা কঠিন। আমরা প্রথম দুটি বিষয়ে একমত হয়েছি এবং তৃতীয়টিতে পৃথক হয়েছি। আমি কেবল ধরে নিয়েছি যে যদি বাস্তব বিজ্ঞান প্রয়োগিত গণিতে একাগ্রতা হয় তবে বেঁচে থাকার বিশ্লেষণের একটি গুরুতর কোর্স গুরুত্বপূর্ণ হবে।

— মাইকেল আর চেরনিক

Answer 2

আমি লিনিয়ার মডেলিং এবং টাইম সিরিজের পরিচিতির প্রস্তাব দেব। আপনার যদি কেবল তিনটি নির্বাচনী বিষয় থাকে এবং আপনি বাস্তব বিজ্ঞানে মনোনিবেশ করার সিদ্ধান্ত নেন, যদি কোনও উপলব্ধ থাকে তবে আমি বেঁচে থাকার বিশ্লেষণের একটি কোর্স গ্রহণ করব।

Answer 3

বিশ্বের বৃহত্তম পরামর্শগুলির মধ্যে একটিতে ডেটা সায়েন্টিস্ট হিসাবে কাজ করা আমি আমার দুটি সেন্ট দিতে পারি যা আমার মতো কাজের জন্য কার্যকর। সমস্ত কোর্স দুর্দান্ত এবং গবেষণা, বিকাশের পাশাপাশি পরামর্শের ক্ষেত্রেও অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে। তবে কিছু কোর্স ব্যবহারিক প্রয়োগের জন্য আরও গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে। দাবি অস্বীকার: এটি আমার নিয়োগকর্তার মতামতকে প্রতিফলিত করে না এবং আমি কেবল জার্মানিতে বেশ কয়েকটি বিভাগ দেখেছি।

সর্বাধিক কার্যকর কোর্স:

• টাইম সিরিজের পরিচিতি

আপনি যদি ডেটা সায়েন্টিস্ট হিসাবে কাজ করছেন তবে আপনি অবশ্যই মাঝে মাঝে ভবিষ্যদ্বাণী করবেন। ট্রেন্ডস, ইউনিট শিকড়, মৌসুমী ইত্যাদির মতো নিদর্শনগুলি বোঝার জন্য এটি গুরুত্বপূর্ণ is

অনুশীলনে আপনি মাসিক বা ত্রৈমাসিক ডেটার মতো বিভিন্ন ফ্রিকোয়েন্সি সহ ডেটাগুলির মুখোমুখি হবেন।

পূর্বাভাসের অ্যাপ্লিকেশনগুলির বোঝার জন্য অনুমানের নীতিটি এবং অনুশীলনটি পড়ুন ।

• আধুনিক পরিসংখ্যান পূর্বাভাস এবং মেশিন লার্নিং

এই কোর্সটি উচ্চ বেতনের চাকরি পাওয়ার সম্ভাবনা বাড়িয়ে তুলবে। শাস্ত্রীয় পরিসংখ্যানের তুলনায় মেশিন লার্নিং উচ্চতর বেতনের সাথে সম্পর্কযুক্ত। প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার ডেটার মতো বিষয়গুলি অবশ্যই জেনে রাখা মূল্যবান। আপনি সর্বদা একটি মডেল তৈরি করে এটি পরীক্ষা করবেন।

এটি মেশিন লার্নিংয়ের গুরুত্বের কারণেও এই পৃষ্ঠাকে ক্রসভিলেটেড বলা হয়। hahahaha

এছাড়াও দরকারী:

• লিনিয়ার মডেলিং: তত্ত্ব এবং অ্যাপ্লিকেশন
• একনোমেট্রিক বিশ্লেষণের পরিচিতি (পরিসংখ্যান এবং ইকন মধ্যে ক্রস-তালিকাভুক্তি)

এই কোর্সগুলি আমার সাথে বেশ মিল বলে মনে হচ্ছে। আমি অনুমান করি যে উভয়ই মূলত অনুদায়ী ডেটা এবং প্যানেল ডেটা নিয়ে কাজ করছেন। তবে বেশিরভাগ রিগ্রেশন সমস্যাগুলি আপনি টাইম সিরিজের সাথে ডেটা সায়েন্টিস্ট ডিল হিসাবে মুখোমুখি হবেন। আমার কেবলমাত্র হেকম্যান সিলেকশন মডেল / টোবিট রিগ্রেশন এবং কিছু ছোট জিনিস রয়েছে যেখানে আমি কাউন্ট ডেটা এবং বেঁচে থাকা বিশ্লেষণের মুখোমুখি হয়েছিলাম। সামগ্রিকভাবে শ্রেণিবিন্যাসের কাজগুলি রিগ্রেশন কার্যগুলির চেয়ে আমার সংস্থায় বেশি বিস্তৃত।

আপনি সম্ভবত গণিতবিদ, পরিসংখ্যানবিদ এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানীদের সাথে একটি দলে কাজ করার সম্ভাবনা রয়েছে। তারা ইকোনোমেট্রিক মডেলগুলিতে আটকে থাকবে না। তবুও লিনিয়ার মডেলগুলির একটি শক্ত বোঝাপড়া এবং ইকোনোমেট্রিক বিশ্লেষণ আপনাকে সময় সিরিজ এবং পূর্বাভাস সম্পর্কিত সমস্যাগুলি মোকাবেলায় সহায়তা করবে।

এটি আপনার পছন্দসই প্রোগ্রামিং ভাষার উপরও নির্ভর করে। আর (এবং আরও বিশেষত স্টাটা) রিগ্রেশন মডেলগুলির জন্য খুব কার্যকর। পাইথন বরং অন্যান্য কাজের জন্য দরকারী।

মাইকেল চেরনিক যেমন ইতিমধ্যে জানিয়েছে যে মাইক্রোকোনোমেট্রিক ইস্যুগুলি বিমাতে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। আপনি যদি জীবন বীমা বিভাগে কাজ করেন তবে বেঁচে থাকার বিশ্লেষণ অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ be তবে বেশিরভাগ ডেটা বিজ্ঞানী এ জাতীয় কাজের মুখোমুখি হন না।

আপনি ইউসিএলএ দ্বারা এই প্রয়োগিত ইকোনোমেট্রিক ফাউন্ডেশন কোর্সটি অতিক্রম করতে পারেন এবং আপনার ভবিষ্যতের চাকরিতে আপনি এই ধরণের প্রশ্নের মুখোমুখি হতে পারবেন in

রাথার Irerevant:

• স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়া (এলোমেলো পদচারণা, বিচ্ছিন্ন সময় মার্কভ চেইন, পোইসন প্রক্রিয়া)

এটি ডেটা সায়েন্টিস্ট হিসাবে খুব কমই কার্যকর হবে। আপনি যদি কোনও ব্যাংকের কোয়ান্টেটিভ ফিনান্স বিভাগে কাজ করছেন তবে আপনি এই জাতীয় মডেলের মুখোমুখি হতে পারেন।

• খেলা তত্ত্ব

গেম থিওরি একটি তাত্ত্বিক ধারণা যা সবেমাত্র প্রয়োগে প্রয়োগ করা হয়। অর্থনৈতিক এবং মনস্তাত্ত্বিক গবেষণায় এটি সহায়ক হতে পারে, তবে এটি কোনও ডেটা বিজ্ঞানীর শাস্ত্রীয় সুযোগে নয়।

কিছু কোর্স সম্পর্কে আমার আরও সুনির্দিষ্ট হওয়া উচিত কিনা দয়া করে তা জিজ্ঞাসা করতে দ্বিধা করবেন না।

Answer 4

যে কেউ একটি পরিমাণগত ভূমিকার জন্য ব্যাংকের হয়ে কাজ করে, আমি অন্যান্য উত্তরগুলির সাথে একমত নই। স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়াগুলি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়াগুলির একটি ভাল জ্ঞান আপনাকে উল্লেখ করা অন্যান্য ক্লাসগুলির মধ্যে বিশেষত সময় সিরিজের মডেলগুলির পিছনে অন্তর্দৃষ্টি বুঝতে সহায়তা করে। এটি একটি ডিফারেন্টিটারও (আমার অভিজ্ঞতায় স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়াগুলির একটি ভাল জ্ঞান বিরল)।

আমি নিতে হবে

1. স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়া
2. আধুনিক পরিসংখ্যান পূর্বাভাস এবং মেশিন লার্নিং
3. লিনিয়ার মডেলিং: তত্ত্ব এবং অ্যাপ্লিকেশন