量化工程师考试内容

CQ证书含金量很高，而其入门条件也十分苛刻，不仅英语水平要达到非常高的水平，高等数学的基础也要非常扎实，概率微积分等都要能运用自如。近年来，CQF在国际上获得了一致的认可和高度的赞赏，学员绝大部分就职于高盛、汇丰等大企业。CQF的讲师团队非常具有权威性和专业度，既有牛津大学学者，也有经验丰富的银行以及对冲基金的资深从业人员。CQF就业前景也很广泛，例如量化工程师、金融分析师、金融行业IT人员、投资类等岗位，持有CQF能够更加有优势进入汇丰、嘉实基金、德意志银行等大型企业。因此，对于想要进入量化金融领域就业的人士来说，CQF的含金量还是很高的。CQF是什么一种什么认证？CQF是量化投资的资格认证，全称叫做国际量化投资分析师，CQF是著名的金融工程专家，英国皇家学会会员，牛津大学教授PaulWilmott博士于2003年创立了世界知名的量化金融认证。由多位国际知名财务工程专家组成的设计与推出！通过将量化金融技术应用于金融业，确保受训者所学的技能能够立即被应用到量化投资的实践和工作中。这一过程不断演变，以反映当前雇主的需要，包括量化财务和高级机器学习技术。近年来，世界各地数以千计的专业人员都获得了国际数量金融工程认证(CQF)，这有助于他们掌握实用的金融工程技能，在当前和将来获得职业成功和丰厚收益。CQF涉及的领域CQF所涉领域包括：量化行为金融、R语音量化金融、高级证券管理、风险预算、Python应用、财务技术，Python机器学习，C++，算法交易，高级风险管理，高级波动性模型，交易对手风险建模，在Python数据分析的基础上进行复杂计算。什么样的人适合报考CQF证书？1、数学、英语水平基础好的人。cqf对于学历要求并没有任何要求，不过由于其考试涉及的内容基本与计算、数理方面相关联，再加上cqf是一门国际考试，因此，对于考生的数学、英语是有一定要求。要知道，对于数学、英语水平不达标的考生，学习cqf就会相对比较吃力，要想顺利通关cqf，必须要先打好数学及英语的基础。2、强大的适应力的人。cqf课程除了基础的理论知识外，还包含实用性强的实操知识，对于考生来说，必须要具备较强的适应力才能快速掌握实操技巧，这点无论是考试还是以后的工作都带来非常大的帮助。3、能坚持的人。学习与备考cqf可是一个既漫长又艰苦的历程，当中需要花费考生大量的时间和精力对知识点进行消化和理解。所以对于报考cqf考生必须要具备吃苦、坚持、抗压的进本素养。考取cqf证书除了给自己未来的就业发展道路带来好处外，还可以大大的提高自身专业能力水平，使自己的知识面更为广阔，掌握的专业知识更加全面。CQF的从业方向是什么？我国量化金融所提供的岗位主要有证券公司、私募基金、期货公司、网络公司等，由于各自从事的业务不同，对量化金融从业人员的工作方向和内容也各不相同。根据岗位类型分析，量化金融相关职业主要包括：量化研究员、量化分析师、量化交易员、量化开发工程师等；尽管精通数学，编程和财务方面的基本知识对于量化金融行业来说是必要的，但不同的工作重点却不一样，量化投资模型是中国量化投资市场的基础和基础。CQF的校友和持证者遍及世界各地，他们大多是在高盛、美林、摩根、汇丰、花旗、巴克莱、荷兰银行、美洲银行、国际清算银行、毕马威等企业或机构。

数据挖掘工程师可以通过学习考取两个证书，证书目前主流有两个，一个是CDA，另一个是CPDA。全名是数据分析师，主要是数据分析方法、技术和软件操作为主。它包括：1、统计概率基础；2、数据分析模型方法；3、软件、工具的运用。如果这些技术不会，也不可能会操作数据分析。所以，CDA主要是针对数据分析师必不可少的技术性培训，是数据的获取、储存、整理、清洗、分析，检验到结果报告一个整体的过程，以及数据分析部分软件的操作。全名叫项目数据分析师，国内出现最早的数据分析培训，原先是信息产业部在组织，目前由中商联数据分析专业委员会和工信部教育与考试中心主管，内容主要针对的是基于企业在投资、经营、管理领域的数据分析，类似于MBA课程。课程包括《数据分析基础》、《战略管理》、《量化投资》、《量化经营》等，覆盖企业运营的每个环节，以数据分析的方法来进行的管理、经营、投资的分析，应该说企业的管理层适合学习CPDA来进行管理层面的分析和指导。关于数据挖掘工程师的课程推荐CDA数据分析师的相关课程，课程内容兼顾培养解决数据挖掘流程问题的横向能力以及解决数据挖掘算法问题的纵向能力。要求学生具备从数据治理根源出发的思维，通过数字化工作方法来探查业务问题，通过近因分析、宏观根因分析等手段，再选择业务流程优化工具还是算法工具，而非“遇到问题调算法包”点击预约免费试听课。

数据挖掘领域是一个独特的行业，通常的招聘面试方法可能不大适用于本行业的特点。在招聘一个合格的数据挖掘工程师时，公司一般关注以下三个方面：他聪明吗？聪明意味着能透过复杂的信息建构问题并以正确的方式加以解决。聪明人还能从失败中获取经验。他能否专注于项目？专注意味着在各种困难的环境内，仍能独立或合作完成项目。他是否能与团队一起工作。团队合作需要很好的沟通能力，工作中涉及到的概念、问题、模型、结论等都需要成员之间正确的沟通方能加以明确。为了解候选人是否具有数据挖掘工程师的潜质，需要一小时的面试，主要通过以下五个环节：1、简介如同交谈之初的寒暄一样，简介是使候选人放松下来。可以先介绍一下公司本身的情况，再回答对方的一些疑问。如果问题很复杂，可以将回答放到面试的最后阶段再处理。2、关于数据挖掘项目这是最为重要且耗时的面试阶段，询问候选人最近接手的数据挖掘项目的情况和处理方式。要提问的方面包括：他一开始是如何描述这个项目的项目持续了多长时间这个项目的关键问题是什么问题是如何得到解决的在数据挖掘项目中最为困难的阶段是什么最有趣的阶段又是什么在他眼里，客户是怎么样的团队的其他成员又是如何表现的从中获得了什么样的经验在这个面试阶段，不仅要提问关于“what”的问题，还要很多关于“why”的问题。因为优秀的数据挖掘工程师要能面对客户，清晰的论证并支持其提出的观点。3、关于数据挖掘的流程考察候选人对于工作流程的认识是必要的，如果他谈到了跨行业数据挖掘流程规范（CRISP-DM）意味着好兆头。有很多时候，候选人对这些规范不以为然。虽然说从不同的角度来看待问题是一种创新，但是创新也需要建立在坚实在流程标准之上。因为它可以保证我们不会出现大的纰漏。必要的时候，可以用白板让候选人画出流程图。并让他评价这些工作中最为重要或需要反思的地方。因为建模工作不可能一次完成，反复的提炼问题、建立模型的情况是经常遇到的。另外可以在某个挖掘流程进行深入考查，例如询问对方如何避免过度拟合，如何从大量的候选变量中进行筛选，如何评价或比较模型的效果。4、解决问题软件公司的面试一般会包括“编码测试”，考查数据挖掘工程师也应该如此。一种可以参考的作法是提供一份存在缺陷的分析报告。让候选人对报告进行研究，表达报告中结论的意义，提出其中所存在的问题或不足，提出改进或补救的方法。5、收尾在面试的最后阶段，需要回答候选人的其它提问，并使之相信本公司在本行业中的优势地位，以及在职业生涯中的作用。在完成面试后，需要立即将面试记录进行整理存档。面试是一件苦差事，但也是一个交流学习的机会。通过面试可以了解到其它人遇到的问题，以及他们是如何解决的。