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本科生不考研,通过自学,可以从事数据挖掘吗

1、您好，考虑你是非重点本科，方向又非偏数理理论，如果没有突出成就的话，直接去找一份数据挖掘的工作会很难。做数据挖掘需要有非常好的数学基础，特别是在概率论、随机过程、离散数学等方面。数据挖掘一般在有大数据量的大公司才有相关职位。

2、考虑你是非重点本科，方向又非偏数理理论，如果没有突出成就的话，直接去找一份数据挖掘的工作会很难。做数据挖掘需要有非常好的数学基础，特别是在概率论、随机过程、离散数学等方面。数据挖掘一般在有大数据量的大公司才有相关职位。

3、因为要掌握一门计算机编程语言，还是很难的。毕竟大数据开发技术所包含的编程技术知识是比较杂且多的如果是计算机专业的学生或者自身有一定大数据开发基础的人学大数据相对来说还会比较容易。会比非计算机专业的人士好很多，但对于零基础小伙伴学习来说想要学习大数据，难度还是很高的。

4、对于学历这个问题，一般来说，当你没有任何基础的时候，能拿得出手的只有学历，本科生当然竞争不过研究生。但是随着工作时间久了，你的能力达到了这个职位的要求，学历就不重要了。尤其是对业务能力要求比较高的数据分析师、数据挖掘师这些职位，你的行业知识和业务理解能力在很多情况下比学历更加重要。

如果从零基础开始学量化投资,需要学哪些

首先，对于这个行业要有所了解，当然必备的K线知识是绝对不能少的里面的内容能很形象的讲述K线形态的特性，在不同的市场情况以及技术面基本面情况下，K线的基本形态以及组合形态都能给与不同程度提示。

量化投资需要掌握以下基本数学基础：统计学：如概率论、统计推断、数据分析等。信号处理：如滤波、调制解调等。时间序列分析：如自回归模型、结构模型等。经济学：如宏观经济学、金融市场、行为金融学等。计算机科学：如编程语言、数据库系统、算法分析等。数学建模：如信息论、排序算法等。

量化分析师需要学习的主要内容有：统计学、数据分析技术、编程技能以及金融理论。 统计学：量化分析师的核心工作就是通过分析大量数据来预测市场趋势和制定投资策略。因此，掌握统计学的基本原理和方法是至关重要的。这包括概率论、回归分析、时间序列分析等内容，可以帮助分析师理解数据的内在规律和趋势。

对于非理工背景的投资者，需要补充基础的高等数学，线性代数，概率论，统计学，最优化理论等等学科的知识，这些内容可以在高校教科书中找到。对于一些新兴的利用机器学习的交易策略，还需要了解一些数据挖掘的知识。但既然是入门，这部分自然不是必要的。另外，计量经济学的应用尤其广泛。

做量化需要学的专业有金融学、统计学、计算机科学与技术。金融学是量化投资的基础，它涵盖了金融市场的各个方面，包括股票、债券、期货、期权、外汇等。金融学专业的学生需要学习金融市场的基本原理、金融工具的定价方法、风险管理等内容。

庞素琳的早年经历

1、年在广州组织举办“2006金融工程国际学术研讨会（2006 International Symposium on Financial Engineering（06ISFE）”和“2006 International Conference on Computational Intelligence and Security （CIS’2006）” 并担任组织委员会主席。

2、.9-1987：在广西师院数学系获理学学士学位。1987-1998：在河池学院数学系任教。1998-1997：在广西大学数学与信息科学学院获理学硕士学位。1997-2001：在暨南大学数学系工作。2001-至今：在暨南大学会计系和金融工程研究所工作。

ai算法工程师要学什么

1、学习编程基础：AI算法工程师需要掌握至少一种编程语言，如Python、C++或Java。建议先从编程基础开始学习，掌握数据结构和算法等基础知识。学习机器学习和深度学习：机器学习和深度学习是AI算法工程师必须掌握的技能。

2、AI算法工程师需要学习的内容包括数学、计算机科学、统计学、机器学习、深度学习，以及计算机图形学等内容；同时理解AI算法的基本原理，具备实现AI算法及其系统设计开发的能力，并懂得如何使用大数据、网络环境等技术来有效应用AI算法。

3、需要彻底掌握三个最基础的模型线性回归，对数几率回归，决策树，还需要了解模型的数学意义和理解这些模型的假设和解法，还需要有基础的编程能力。

4、成为达标的 AI 数据工程师必须熟练运用 Python 基本语法、Python 句子和表达式、Python 中的函数与模块、Python 面向对象编程以及 Python 文本操作。掌握面向对象编程数据信息编程技术，都是为中后期的 AI 学习奠定坚实的程序编写能力。

5、AI工程师需要的技能：技能一：监督学习中需要彻底掌握三个最基础的模型，包括线性回归（Linear Regression）、对数几率回归（Logistic Regression）和决策树（Decision Trees）。技能二：了解这些模型的数学含义，能够理解这些模型的假设和解法。

6、AI， 人工智能； AI工程师就是人工智能工程师。 属高端前沿的技术研究领域。全世界的科学家都在摸索阶段， 怎么可能有人随随便便就能告诉你如何成为一个AI工程师呢？建议先学好高等数学、离散数学、操作系统原理、数据结构、神经网络理论等之后再考虑这个问题吧。

经济统计学难吗?会挂科吗女生

不难，女生不会挂科。经高三网查询显示。经济统计学专业不难学，学习难度不大。

我是学经济学的，高数、统计学、计量经济学、博弈论……这些都非常容易挂。做为公共基础课的高数当然许多人会挂，尤其是之前数学课不大好的文科生，可是数学好的也不一定就可避免。我同学中学数学特别好，数学高考考了一百三十多，结论大学微积分离散数学，概率与统计这种数学课都挂掉。

表示这些课程我都学过啊~~好好学当然不会挂科的，但是学起来还蛮费心力的。高等代数与数学分析要多做题，打好数学基础。这些基础知识在概率论啊，数理统计啊，多元统计分析，都会用到的。

算法工程师需要考的资格证

算法工程师不需要证件，理论上也不需要学历。当然有学历肯定给人的第一印象会好很多，但不是绝对的，现在互联网用到了很多算法，在大学里面都不教的，你要是能够从其他方面去补，然后面试通过的话，公司也是会认可的。算法工程师主要难度是理解各类数据科学的算法，这对数学要求是很高的。

专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业；学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上；语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊；必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言。

算法工程师不用什么具体的证，但是需要很高的思维能力一，算法工程师要求的思维能力高水平的数学和逻辑思维。