一覽金融業中各個數據科學崗位

簡介

近年來，越來越多金融業的專業人才學習 數據科學 和 編程，以提升他們在職業上獲得的機會 或 探索與 數據科學 相關的崗位。

事實上，金融業提供了很多與 數據科學 相關的機會，從前線職位到後勤職務，涵蓋投資銀行到資產管理公司。機會眾多，但也因此更難選擇合適的崗位。

本文將重點介紹金融業中一些較受歡迎的數據科學職位。此外，我也會分享個人見解，希望能幫助您做出明智的決定。

每個職位的評級是基於所需的數據科學專業知識水平。

概述

前線職務

1. 計量分析師（★★★★☆）

2. 算法交易員（★★★★★）

中後勤職務

1. 數據科學家 — 數字轉型（★★☆☆☆）

2. 風險分析師（★★★★☆）

3. 欺詐檢測分析師（★★★☆☆）

前台

1. 計量分析師 (★★★★☆)

職責

• 開發和運用數學模型，以探索交易機會，優化投資組合表現

• 進行回測、壓力測試和情景分析，評估投資策略的有效性

相關數據科學知識

• 應用 迴歸分析、時間序列分析、聚類 和 分類 等技術，從金融數據中提取重點

• 應用數據科學工具和技術，分析市場數據，建立預測模型，評估投資策略

要求

• 具有數學、統計和計算機科學的背景，熟悉股票、固定收益、衍生品等金融市場和工具等知識

• 熟練掌握 Python、R 和 MATLAB 等程式語言

與投資分析師的區別

• 投資分析師主要評估公司的財務表現，基於 基本面分析 和 市場趨勢 提出投資建議。

• 兩種角色都需要強大的分析和問題解決能力。計量分析師 更技術性和 聚焦 量化分析，而投資分析師通常具有更廣泛的視角，包含財務和經濟因素以作分析。

評論

• 計量分析師 是在金融業中 應用 數據科學 的熱門職位，特別是在投資領域。如果您已經在金融行業中擔任投資分析師，一旦學到一定水平的編程和數據科學知識，轉換到計量分析師職位應該相對順利。

• 但是，如果您沒有金融方面的知識，您可能需要考慮學習 特許金融分析師（CFA）或 攻讀 金融碩士 學位，以與金融專業人士競爭。

• 根據公司的不同，接觸到的資產類別和技術要求也有所不同。如果您有興趣在對沖基金工作，您應該預期到 數據科學 和 金融知識 的要求更高。

2. 算法交易員 (★★★★★)

職責

• 開發和實施 能夠自動分析市場數據 並 進行交易 的交易算法

• 監測和調整算法以優化交易結果

• 進行研究以發現新的交易機會和開發新的算法

相關的數據科學知識

• 使用 統計模型和機器學習算法 分析市場數據，並識別可用於獲利的趨勢

• 使用自然語言處理技術分析新聞和社交媒體情感以調整交易策略

要求

• 精通 Python、C++ 或 Java 等編程語言的編程能力

• 熟悉 機器學習、統計建模和數據可視化 等數據分析工具和技術

評論

• 算法交易員可以說是最令人期待的金融業職位之一，並且是超過一半學習 數據科學 的人所追求的職位。

• 然而，這個職位的技術難度相對也是最高的。因為算法直接影響交易決策和結果，只有當您的算法能夠優於市場和其他交易員時，您才能獲得數十億美元的利潤。相反，算法中的小錯誤也可能導致數十億美元的損失。將算法應用於市場之前，進行廣泛的測試和優化是非常重要的。

• 即時數據，包括財務數據、新聞和社交媒體情感，都是算法的考量。這個職位的算法複雜度通常比其他職位高，因為它們必須同時處理 時間序列數據 和 來自新聞和社交媒體帖子的文本。

3. 數據科學家（數字轉型）(★★☆☆☆)

職責

• 分析數據，開發預測模型，以識別客戶行為、市場趨勢和業務運營方面的趨勢

• 制定並實施數據驅動的戰略，以推進金融業的數字轉型，例如改善客戶體驗和提高運營效率

相關的數據科學知識

• 數據科學家（數字轉型）利用其 數據科學知識 分析和理解 複雜的數據集，以識別可以用於改善業務運營和提高客戶體驗的趨勢

• 開發預測模型，並使用 機器學習技術 自動化流程和推動決策

• 與跨功能團隊合作，以決定數字轉型的方向，並推薦數據來源和技術，以改善數據質量，簡化數據處理和分析

要求

• 具有數據分析、預測建模和機器學習技術方面的經驗

• 精通Python、R 和 SQL 等編程語言

• 了解 Tableau 和 Power BI 等數據可視化工具

評論

• 理論上，這個職位會接觸到各種各樣的機器學習和數據科學技術，因為它將參與公司內的多個項目。這些項目可能從 自動化工作流程 到 雲遷移等，使這個職位兼具多樣性和吸引力

• 然而，與其他團隊的專家相比，這個職位所需的技能可能不會那麼高，因為他們大部分時間可能不負責算法編寫。在大型企業中，一些項目甚至可能被外包或分配給IT服務提供商，例如 Microsoft Azure 和 Amazon AWS。

• 因此，這個職位更像是 數據科學家 和 項目經理 的結合。所學到的數據科學和人工智能技術將用於有效地與其他相關者溝通。

4）風險分析師（★★★★☆）

責任

• 對 潛在投資 或 財務決策 進行風險評估

• 制定和實施 風險管理策略和程序

• 評估和監控 風險敞口和績效

相關數據科學知識

• 開發預測模型，利用 機器學習算法 識別 和 評估潛在風險

• 實施 統計模型和模擬 來預測潛在風險場景

• 數據科學知識越來越多地用於提高 風險分析 的準確性和效率

要求

• 熟悉 風險管理概念 和 技術，了解 各種金融工具 和 市場

• 精通 Python、R 或 SAS 等程式語言

評論

• 風險分析師 和 計量分析師 共享一些數據科學技術，因為它們都依賴於財務數據和預測模型來提出建議。對某些求職者來說，風險分析師 可以作為 計量分析師的替代選擇，因為他們經常與某些公司前端的投資組合經理和投資分析師密切合作。

• 然而，兩種角色之間的主要區別在於它們的焦點。風險分析師 識別和減輕潛在風險，特別是市場風險（利率、貨幣和商品風險），以提供風險建議。另一方面，計量分析師的重點是識別和評估投資機會。

• 總體而言，風險分析師 需要更多的統計專業知識，而計量分析師則更注重財務。相比之下，風險分析師需要擁有更多的數據技術，以使用各種風險框架（如風險價值VaR 和 預期損失ES）。

• 他們需要監測整個投資組合，並分析添加新投資對原本投資組合的影響。

5. 欺詐偵測分析師 (★★★☆☆)

職責

• 使用 統計和機器學習技術 開發和實施 欺詐檢測策略

• 進行數據分析，識別欺詐活動的模式和異常

• 調查並報告有關欺詐活動的情況，提供解決方案建議

相關數據科學知識

• 開發和實施 欺詐檢測模型和策略，識別潛在欺詐行為的模式和異常，並防止未來事件發生。

• 使用 數據可視化工具 識別潛在的欺詐風險 並向相關者傳達發現的情況。能夠分析 大型數據集並識別模式和趨勢 對此職位至關重要。

要求

• 具備使用 Python、R 或 SAS 等編程語言的經驗

• 了解用於 數據提取和操作 的 SQL 知識

評論

• 在金融業中，除了 數據科學 之外，合規 是另一個熱門話題。作為一名欺詐檢測分析師，您將與合規團隊合作，識別潛在欺詐活動的異常模式。如果您對調查工作充滿熱情，這個職位可能會很有趣。

• 然而，這份工作更注重統計分析而非金融專業知識。由於欺詐模式往往相似，因此隨著時間的推移，這個職位可能會變得不太有趣。此外，您的職責涉及向合規性經理報告，而不像算法交易員那樣基於算法做出獨立決策。

結論

在金融業中，數據科學專業人士有很多職業發展路徑可供選擇。機會多種多樣，包括前台和後勤職位，並涵蓋投資銀行到資產管理公司。

金融業對編程的依賴日益增長，因此對數據科學技能的需求也隨之升高。我們希望這篇文章能夠幫助對金融和數據科學都充滿熱情的人們做出明智的職業選擇。