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私は大学でコンピューターサイエンスの学位を取得し、新興企業で2年間データサイエンティストとして働いていました。C、C ++、およびPythonでコーディングできます。後者は私が職場で使用するものです。私はクォエンポイントのような大ファンドでクォンテーションの研究者として働きたいと思っています。そのようなポジションの資格を得るために、どのような追加スキルを獲得する必要がありますか？
gpt
既存のスキルに加えて、Square Pointのような大きなファンドでクォンタムな研究者になるには、次の分野で専門知識を得る必要があるかもしれません。
1.数学：計算、確率理論、線形代数、数値最適化などの高度な数学を強く理解する必要があります。これらの分野の強力な基盤は、金融業界を推進する定量的モデルを理解するために不可欠です。
2.財務：金融商品や市場、取引戦略、ポートフォリオの最適化、リスク管理などの金融概念を深く理解する必要があります。
3.データ分析：時系列分析、回帰分析、その他の機械学習技術など、データ分析と統計モデリングの経験が必要です。
4.プログラミング：Pythonは業界で広く使用されていますが、RやMatlabなどの他の言語の知識も、特に複雑なシミュレーションを実行するために役立ちます。TableauやPower BIなどのデータ視覚化ツールの経験も有益です。
5.コミュニケーション：複雑な定量的概念を技術的および非技術的な聴衆の両方に伝えることができる必要があります。

また、資格を強化し、大きなファンドに就職する可能性を高めるために、金融エンジニアリングや計算資金などの関連分野で修士号を取得することを検討することもできます。さらに、インターンシップや個人プロジェクトなどの財務データを使用した経験を積むことで、この分野に対する専門知識と熱意を実証するのに役立ちます。
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これらの分野での私の専門知識を判断するために具体的な質問をして、あなたが特定した欠陥に基づいて高レベルで熟練するための学習計画を作成してほしい。
gpt
さて、ここにいくつかの質問があります：
1.数学：
    a）xとyが微分方程式dy = 0.01y（100-y）dxを満たしているとします。xが0の場合は20の場合はxの関数としてyを解くには、x = 3の場合はyの場合、yを見つけてy = 80の場合はyを使用します。
    b）AとBが正方行列である場合、ABとBAが同じ固有値を持っていることを証明します。
2.財務：
    a）人気のある「72のルール」の背後にある理由を説明します。
    b）無関心曲線の概念を説明します。
3.データ分析：
    a）正規分布の変数の平均が90で、標準偏差が10の場合、ランダムに選択された値が100〜110の確率はいくらですか？
    b）同じ数のサイドを持つ2つのサイコロが数回投げられます。スピンの製品は10、28、27、50、18、8、4、1、80、および14です。
4.プログラミング：
    a）MATLABプログラムを作成して、互いの重力の影響下で作用する粒子のグループをシミュレートします。
    b）多項式の根を解くためのRプログラムを書きます。
5.コミュニケーション：
    a）ポートフォリオを多様化する動機を説明します。
    b）積極的に管理された資金が受動的に管理されたファンドよりも優れている可能性が低い理由を説明します。
これらの質問があなたの欠陥を特定するための役立つ始まりであることを願っています。必要に応じてもっと生成できます。