机器学习工程师考试科目

CQF考试是不容易通过的，课程中涉及到的对应学科内容相对较难，所以如果学员没有良好的数学基础是很难将CQF课程学好的。从CQF的课程设置上来看，数据分析、高等数学、随机课程等内容都在CQF课程上有所涉及因此求学员必须要有良好的数学基础才能学好CQF。CQF的课程十分精简，这也是对于学员来说CQF考试难度也很大的原因。CQF的课程涉及到随机过程计算、现代投资组合理论、期权定价、机器学习、利率模型、信用风险模型等方面的学习，但是在上课时老师的讲课速度非常快，就算是对于金融工程专业的学生来说也会觉得CQF课程的老师只用了两个课时的时间讲完了在校老师用十个课时讲授的内容。CQF的考试科目CQF考试由六个模块，两个选定的高级选修课，三个考试和一个最终项目组成。具体科目如下：模块1-定量金融的构建模块；模块2-量化风险与回报；模块3-股票和货币；模块4-数据科学与机器学习l；模块5-数据科学与机器学习ll；模块6-固定收入和信贷；高级选修课。CQF部分选修课参考如下：量化的行为金融学，基于R语言的量化金融，高级投资组合管理，风险预算，Python应用，金融科技，基于Python的机器学习，C++，算法交易，高级风险管理，高级波动率模型，交易对手风险建模，复杂计算方法，基于Python的数据分析。CQF的考试通过率CQF协会并不公布通过率，不像CFA或者FRM，CQF并没有一个参考通过率。只要提交的考试答案，符合要求，达到60%的分数线，就能通过考试，只要能通过4次考试，则能顺利持证。可以类比海外金工硕士的毕业率，基本上大部分同学还是能正常毕业了，当然，不排除个别学员也有困难。CQF考试的流程1、报名CQF每年有两次入学机会，一般是在1月和6月。高顿教育是目前CQF在中国大陆地区独家合作伙伴，大家可以选择将报名表提交给高顿顾问老师，由老师们来协助报名。2、审核CQF并没有对考生的学历、年龄等条件有很苛刻的限制，但是提交申请表后，CQF会在48小时内对报名的学员进行审核并邮件反馈审核结果。3、缴费中国大陆报名CQF的费用为65800人民币，如果通过CQF的报名审核，付款成功后，你就可以参加课程的学习，开始CQF的旅途。4、学习CQF一期课程是6个月，协会为所有报名学习的学员准备了三门前导课，六个模块的正课以及高级选修课，由浅入深的带大家学习量化金融所必需的知识。5、考试考试的形式都是开卷考试，一共包含3次考试和最终的project，大家需要在3年内完成学习并考试，否则将失去获得CQF的资格，需要重新报名。6、资格认证完成为期六个月的线上课程项目，在三年有效期内，通过三次开卷考试并完成一个实操项目即可持证。

数据分析师考试科目有这些：

CDA Level Ⅰ

面向范围：人人皆需的职场数据思维与通用数据技能

1. 零基础就业转行者、应届毕业生

2. 产品、运营、营销等业务岗与研发、技术岗在职者

3. 企业创始人、经理人、管理咨询类岗位从业者

岗位去向：商业（业务）分析师、初级数据分析师、（数据）产品运营、（数字）市场营销、数据专员等

CDA Level I 包含以下科目：《职业道德与操守》、《数据库与 SQL 基础》、《统计学（初级）》、《业务数据分析》、《数据可视化》

PART 1 数据分析概述与职业操守（占比3%）

PART 2 数据结构（占比15%）

PART 3 数据库基础（占比17%）

PART 4 描述性统计分析（10%）

PART 5 多维数据透视分析（10%）

PART 6 业务数据分析（30%）

PART 7 业务分析报告与数据可视化报表（15%）

CDA Level II

面向范围：企业数字化发展中必备的数据分析流程与技能。

1. 产品、运营、营销等业务部门与研发、中台、技术类部门数据分析相关岗位在职者。

2. 数字化转型企业创始人与数字化流程中相关负责人。

岗位去向：数据分析师、（数据）产品运营经理、（数字）营销经理、风控建模分析师、量化策略分析师、数据治理（质量）等

CDA Level II 包含以下科目：《数据采集与数据处理》、《统计分析》、《商业策略分析》、《数据治理》

PART 1 数据采集与处理（占比12%）

PART 2 数据模型管理（占比3%）

PART 3 标签体系与用户画像（占比5%）

PART 4 统计分析（占比25%）

PART 5 数据分析模型（占比40%）

PART 6 数字化工作方法（占比15%）

CDA Level III

面向范围:企业数字化发展中必备的高级数据分析方法与技术。

1. 业务岗与技术岗从事数据分析、数据挖掘、机器学习等技术在职提升者。

2. 从事算法科学、深度学习等工作的科研人员、分析师与工程师等。

岗位去向:高级数据分析师、机器学习工程师、算法工程师、数据科学家、首席数据官等

CDA Level III 包含以下科目：《数据挖掘与高级数据处理》、《自然语言处理与文本分析》、《算法应用与实战》

PART 1 数据挖掘概论（占比15%）

PART 2 高级数据处理与特征工程（占比25%）

PART 3 自然语言处理与文本分析（占比20%）

PART 4 机器学习算法（占比40%）

PART 5 机器学习实战（案例操作部分）

数据分析师考试评价目标：cda数据分析师课程理论知识直接应用于项目数据分析和投资决策工作，根据项目决策的需要，对项目各种相关数据进行精算和评估。

想要了解更多关于数据分析师的问题，可以咨询一下CDA认证中心。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。

机械工程师一般分为三个级别，初级机械工程师、中级机械工程师、高级机械工程师。机械工程师应当保持发扬自己的优良传统：如认真严密，全面权衡，追求准确性；善于分析，逻辑性强、力求系统性；结合实际、加强动手，提升操作性等等，归根结底，是要在不断地学习和实践中实现自我完善。机械工程师需要克服机械思维、见物不见人、技术至上忽视市场等弱点，全面加强信息技术和管理技术的学习掌握，把自己塑造成为新时期机械制造业和非机械产业都需要的复合型人才。 机械工程师——职业概述 机械工程师是从事机械工程领域内的设计、制造过程的控制、以及机械设备和动力设备维护的专业技术人员。主要从事工具、机器和其他设备设计，安装，操作和维护等工作，该职业对从业者分析判断能力、解决问题能力的要求都很高。机械工程师的工作环境从安静、现代、开放式的办公室到工厂车间或室外环境各有不同，这主要取决于工作类型的差异。和大多数工程技术人员一样，机械工程师的工作环境基本舒适，工作条件较为优越，较少职业病隐患，更鲜有灾害威胁，但必须抱有对职业的执着热爱和奉献精神

1、每年统考五次，时间为4月、6月、8月、10月和12月。2、具体考试日期、地点、方式，由考生所在地的考试机构或培训机构另行通知。3、考试科目：《人工智能工程师职业能力考试指南》(专业课、必考科目)。《职业素养职业能力考试指南 》(公共课、必考科目)。《英语职业能力考试指南》(公共课、选考科目)。《计算机职业能力考试指南》(公共课、选考科目)。《人工智能工程师职业能力考试指南》考试，一般分为理论和实操两部分;高级师级(一级)认证，还要提供专业理论研究成果或者工作实践成果，经过专家评审。

机械工程师是由中国机械工程学会开展的机械工程师资格认证通过统一资格考试、业绩考核和同行评议相结合的方式对专业技术人员进行评价。资格考试分为基础考试和专业考试。基础考试合格并符合本办法规定的专业考试报名条件的，可参加专业考试。专业考试合格后，方可获得《中华人民共和国机械设计注册机械工程师资格证书》。专业考试分专业知识和专业案例两部分内容，