human
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。
human
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
確かに、これらの分野の専門知識を測定するために、いくつかの具体的な質問をしていただきます。

数学：
 - 微分と積分の違いは何ですか？
 - 固有値と固有ベクトルを説明できますか？
 - ラグランジュ乗数の目的は何ですか？
 - 線形最適化問題と非線形最適化の問題の違いは何ですか？

ファイナンス：
 - ストックオプションとは何ですか？また、どのように機能しますか？
 - 在庫と債券の違いは何ですか？
 - 効率的な市場仮説を説明できますか？
 - 多様化は、ポートフォリオのリスクを緩和するのにどのように役立ちますか？

データ分析：
 - 監督された学習と教師なしの学習の違いは何ですか？
 - 過剰フィッティングの概念を説明できますか？
 - 正規化とは何ですか、そしてなぜそれが重要なのですか？
 - 回帰モデルのパフォーマンスをどのように評価しますか？

プログラミング：
 - スタックとキューの違いを説明できますか？
 - データセットの欠落データをどのように処理しますか？
-PythonのTry-Exectectブロックの目的は何ですか？
 - ディープコピーとPythonの浅いコピーの違いは何ですか？

これらの質問への回答から特定された欠陥に基づいて、学習計画には以下を含めることができます。

数学：
 - 基本的な微積分の概念を確認し、実践の問題を介して作業する
 - 線形代数を研究し、マトリックスと固有ベクトルを含む問題の解決を練習する
 - 分析的手法と数値的手法の両方を使用して、最適化の問題を解決する

ファイナンス：
 - オプション、先物、その他のデリバティブを含む金融市場と機器を学習する
 - ポートフォリオ理論とリスク管理技術の理解を得る
 - 効率的な市場仮説や資産価格設定のその他の理論を読んでください

データ分析：
 - 監視された学習技術と監視されていない学習技術の両方を含む、機械学習アルゴリズムの習熟度の構築に取り組む
 - 欠損データや外れ値の処理など、データのクリーニングと準備の経験を積む
 - モデル選択、ハイパーパラメーターの調整、モデル評価のベストプラクティスについて学ぶ

プログラミング：
-Pandas、Numpy、Scikit-LearnなどのPythonライブラリに関する知識を拡大する
 - スタックやキューなどのデータ構造を含むコーディングの問題を練習する
 - データを取得するためのAPIおよびWebスクレイピングツールを使用して動作する経験を積む