人心向善
数学院下的“数据科学专业”与“数学金融专业”的就业分析和学习难易程度?
加拿大 滑铁卢大学
VivianZhao
[加拿大]女王大学 本科 哲学文学学士  
两个都不容易 不过两个都属于时下的热门高薪专业 未来就业方向也比较明确 但就是学起来很难 一个是偏金融 一个是偏数据理论啊 个人觉得 前一个更好找工作一些
2017-11-11 11:38
丁宇
[爱尔兰]格里菲斯学院(都柏林) 硕士 计算机科学理学硕士  
一是金融方向,多研究研究争做一合格证券分析师或操作员,这个要加倍努力。二是数学方向,如有教师资格,出来教同学们吧。
2017-11-03 10:25
这两个专业可不一样。都挺难的,数学方面学的比较深,如果你想以后搞研究,或者想在金融方面有所突破的话,这个专业是个不错的基础专业,是个不错的跳板,不过前提是你有耐心和毅力学下去。。。
2017-10-18 18:39
数据科学专业肯定是跟大数据机器学习统计相关的嗯难度肯定很大,因为你不光要有数学功底还有相应的编程能力。数学金融专业更多的是跟量化投资等课程相关的,我也不会说很简单因为你还是得数学好,就业分析的话我觉得目前为止的数据科学更好找工作一点
2017-10-17 23:32
Carol Tong
[英国]华威大学 博士 控制与系统工程   电气工程  
数据科学是现在正火的一个area,就业机会很多,凡是跟数据分析数据建模etl工程和bi工程相关的职位都可以,不过建议同时学习computer science的东西,这样找工作更容易。数学金融就业岗位主要集中在证券公司量化策略组或金融工程组的分析师,各部门交易员,以及各金融机构风险管理部门分析师等。前者往往将数学和计算机结合,难度比后者要大。
2017-10-17 14:19
这类课程相对比较专业,所以学习起来并不容易,就业方向主要有以下三大类:
第一类:纯数据分析类
1.Data Analyst 数据分析师
2.Data Scientist 数据科学家
3.Data Architect 数据架构师
4.Data Engineer 数据工程师
5.Database Administrator 数据库管理员
第二类:以数据为驱动的商业分析类
1.Business Analyst 商业分析师
2.Data and AnalyticsProduct Manager数据产品经理
第三类:统计学家
统计学家顾名思义,需要熟悉统计理论方法,分布式计算,数据库系统,云工具,数据挖掘机器学习等,语言方面需要R, SAS, SPSS, Mtlab, Stata, Python, Perl, Hive, Pig, Spark, SQL
2017-10-17 13:23
黄沛源
[加拿大]麦吉尔大学 本科 统计学理学学士   计算机科学  
数据科学专业可以理解为纯粹的statistics和maths,数学金融可以理解位那些需要去算数的商科专业,i.e.伪数学专业
2017-10-17 13:20
我觉得研究生数学应用专业的金融数学就业前景不错,很多大的银行,证券交易所都需要这样的人才,就业前景非常看好,关键是你的数学知识要很好,要能解决实际的问题,除去数学的专业知识外,还要学一下交叉学科的课程,例如会计,财务,金融分析拉,关键还是要自己的努力,希望能帮到你
2017-10-17 13:14