数据科学和机器学习岗位薪资水平
根据CQF协会进行的量化金融职业调查，对于从事数据科学的人来说，76%的日常工作涉及数据分析、研究、建模和编码。这条职业路径在很大程度上取决于良好的编程技巧，求职者应该对机器学习的工具和技术有扎实的了解。
03
想对未来学习CQF学员说的话
国内未来量化趋势会越来越明显，各种私募，公募，券商，投行，银行，基金都开设有量化相关岗位，如雨后春笋般成长，所以入行要趁早。
对于想考证的同学，有以下几点建议：
01
就业选择
建议大家不要抱有侥幸心理，脚踏实地的把各方面基础都要打好，数学、编程、金融缺一不可。
海外的对冲基金都不错，美国的Two sigma，千禧年首当其冲。国内建议大家首选大私募—小私募—券商—互联网—金融科技公司—银行。
确定了目标公司，就要好好准备，越早越好。
02
时间分配
再就是要分配好学习时间，做好总体的规划。
在工作之余利用碎片时间来学习，反复看视频，理解概念并自己推导，必要的时候在群里和同学们一起讨论。
海外的对冲基金都不错，美国的Two sigma，千禧年首当其冲。国内建议大家首选大私募—小私募—券商—互联网—金融科技公司—银行。
确定了目标公司，就要好好准备，越早越好。
在工作之余利用碎片时间来学习，反复看视频，理解概念并自己推导，必要的时候在群里和同学们一起讨论。
