随着2024年高考的结束，数百万高三学生即将面对一个关键的选择：大学专业。在过去的几十年里，计算机相关专业如计算机科学与技术、人工智能、网络安全、软件工程等，一直是学生和家长眼中的“香饽饽”。然而，随着科技飞速发展，行业竞争加剧，市场逐渐饱和，计算机相关专业是否仍然值得选择呢？本文将从行业竞争现状、个人与专业的匹配度以及未来专业前景三个方向进行探讨。
随着Python编程语言的流行和普及，越来越多人对如何应用Python做金融数据分析和量化交易充满兴趣。但是不少人对量化投资本身存在一定的误解或认识不清，有的人过于异想天开，认为可以躺着挣钱（怕是只有岛国老师吧）；有的人则因循守旧，认为没啥卵用；也有的人盲目追求模型的复杂性，在编程和数学中迷失了方向。
李开复说未来十年金融行业的从业人员很有可能会被人工智能所取代，而人文、文化、艺术方面的领域人工智能尚难以涉及。那么还有学金融学专业的必要吗? 大数据这是一个比较大的话题，同时涉及到了大数据和人工智能两
自从去年 ChatGPT 横空出世，这款 AI 对话机器人俨然成为了全球最热门的的技术话题。
重磅消息 在2020第一财经 · 摩根大通年度金融书籍评选中，由杨强教授领衔撰写、国际首个联邦学习开源平台团队倾力打造的《联邦学习》入选“年度金融书籍榜单”！ 上榜理由 本书凝结了作看及其团队在联邦学习领域的多年学术成果和工程经验，全面且系统地论述了联邦学习的理论、算法、平台及应用，剖析并探讨了联邦学习的相关前沿学术成果及应用落地问题，是一部从实践中提炼经验与知识的著作。 杨强教授于第一财经年度金融书籍品鉴会介绍《联邦学习》 关于《联邦学习》 杨强，刘洋，程勇，康焱，陈天健，于涵 著 国际
最近，很多人问我们关于量化求职这件事。公众号觉得有必要把之前的一些总结再给大家看看。QuantNet如期公布了2020全美最佳金融工程（MFE）专业的排名。大家可曾知道，Quantnet的MFE专业排名堪称：
通过对水滴数据平台2000家投资机构提供的2000位投资人的学校、专业、所在公司、职位等学习经历和工作经历数据进行分析，探寻投资人的成长路径。本期先通过投资人在大学学习的各个阶段的数据，对投资人的成长过程进行全解析。 ◆ ◆ ◆ 修炼投资人有什么好处？ 数据来源：水滴数据平台 2016年5月，国家统计局发布了我国城镇非私营单位和私营单位就业人员的平均工资的相关数据。在这两项报告当中，金融业连续两年占据非私营单位平均工资的头名，2015年的平均工资达到近11.5万元人民币，是全体平均工资的2倍，是排名最后的农
在移动银行，熟练的聊天机器人或搜索引擎出现之前，机器学习在金融领域就有广泛应用。由于交易量比较大，交易历史数据精确完备，以及金融领域的量化分析特点，金融领域是比较适合人工智能技术应用的领域。现在，金融领域出现了很多机器学习的应用场景，这主要是由计算能力的提高以及机器学习技术方法的普及推动的（比如谷歌的Tensorflow）。 今天，机器学习已经成为金融生态中不可或缺的组成部分，从贷款审批到资产管理，到风险评估。但是，很少有专业人士能够准确地知道机器学习在每天的日常金融应用中有多少应用模式。 TechEme
导语|以AI为代表的数字技术正深刻改变金融市场的风控能 力和创新服务水平。然而，受到隐私保护、数据割裂与数 据孤岛严重等问题影响，AI应用效能无法得到有效发挥。“联邦学习”加密分布式机器学习技术，正是解决以上问题 的关键。 腾讯是国内最早倡导“联邦学习”技术的团队之一。为 了进一步推动联邦学习技术在金融行业的应用，助力数字普惠金融发展，腾讯安全将举办新品网络发布会，诚邀关注金融科技和大数据前沿技术的各界人士在线莅临。 直播预告 2020年4月17日下午15：30-16:30 腾讯安全联邦学习应用服务(F
自 2022 年以来，生成式 AI 技术取得了众多突破，模型的通用性以及对下游任务的理解能力得到大幅增强，以 ChatGPT 为代表的大模型产品俨然成为当前 AI 技术落地的热门方法论。
恒生电子董事长刘曙峰表示，大模型是信息技术的最新突破，刷新了人们对机器智能的认知，同时也在刷新行业应用传统AI模型的模式。
大模型最让人印象深刻的是它们的「涌现」行为，数以万计的二进制计算决策融合成一种仿佛人类的理解力和创造力，让金融行业看到开发一个专注金融的语言大模型的巨大价值。
在金融科技迅猛发展的今天，量化交易作为现代金融领域的重要分支，以其精准、高效和自动化的特点，吸引了越来越多的专业人士投身其中。Python作为一种功能强大、易于学习和使用的编程语言，在量化交易领域的应用日益广泛。本文将围绕“Python 量化交易工程师养成实战”这一主题，深入探讨如何成为一名专业的Python量化交易工程师。
首先来个简单的自我介绍，我是精算统计专业的本科和研究生，第一份工作MMC数据科学机器学习方向，第二份工作是Google软件工程师。从一开始选择数学专业只是单纯的觉得选择题中他有一个既定答案，对就是对，错就是错，而不像文学类的ABCD都是对的，但C更好。同大家一样，我也不停的经历着，学习，崩溃，无助，迷茫，也在一点一点摸索，一点一点得到。
本综述调查了大语言模型（LLM）在金融领域的应用，重点关注现有解决方案。我们回顾了利用预训练模型、微调特定领域数据以及从头开始训练定制LLM的方法，为金融专业人士根据数据、计算和性能需求选择合适的LLM解决方案。最后，我们讨论了金融应用中利用LLM的局限性和挑战，为金融人工智能提供路线图。
苏交科跨界环保大数据 拟1亿美元收购美国环境检测服务商TestAmerica；甲骨文身陷数据泄露丑闻，因MICROS系统被侵将影响全球33万POS终端；农业供应链金融服务平台宝象金融推出大数据风控体系
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业20W+关注者，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。
《经济学人》五月第一期杂志中，头条新闻中将数据比作世界上最有价值的资源。早在2014年马云董事长就说过阿里巴巴从本质上来讲已经成为一家数据公司。文章[4]中说现在连GE、西门子等工业巨头也开始称自己是一家数据公司了。但文章[4]中也提出需要削弱在线服务供应商对数据的掌控力，让提供数据的一方拥有更大的控制权。这自然就提到一个问题，数据应该为谁而用？数据既然是世界上最有价值的资源，而大多又是由个人客户提供的，那自然应该也为客户所用，而不应只是用于那些拥有数据的公司提升市值，做各样的数据化运营等。
量化，一个横跨多个学科领域的工作。已经在不同场合，听了无数次的三座大山：较好的数学功底、编程技能、金融知识。
在数字化的21世纪，技术的每一次进步都能引发行业的巨大变革。进入2023年，大模型无疑是金融数智化升级的关键变革力量。无论是高频交易、风险管理，还是金融咨询和客户服务，大模型都有广泛的应用前景。
内容来源：UniCareer 4月28日，全球第一本人工智能教材 《人工智能基础》（高中版） 在上海正式发布 清华大学附属中学、上海交通大学附中等 全国40所高校开始推行课程 在不久的将来 人工智能将
11月9日，在“构建数实融合新模式，助力产业数字金融新发展”为主题的“2023金融街论坛——第三届全球金融科技大会暨第五届成方金融科技论坛”平行论坛上，中国银保传媒与腾讯研究院联合发布《2023金融业大模型应用报告》，深入解析大模型发展趋势，建立金融业大模型应用体系化蓝图，指引数智金融产业演进。腾讯公共事务副总裁、腾讯研究院高级顾问冯宏声在论坛围绕报告内容发表主题演讲。
调研数据显示，高达 96.8% 的金融机构深受金融科技人才短缺之困，而市场中高素质专业人才的供给则显得捉襟见肘。为解决这一困境，企业应当采取双管齐下的策略：即以 20% 的比例侧重于引进行业翘楚，同时将重心的 80% 倾注于内部人才培养，通过系统性的赋能培训，提升员工在金融科技领域的知识底蕴与技术能力，从而实现存量人才队伍的数字化蜕变。
随着这两天各地陆续公布高考分数线，填报志愿这个“人生大事”也马上要开始了，很多图灵的学生读者留言表示对选择专业有些疑虑，其中有个比较深刻的例子。
数学专业，在大众化的眼光看来，毕业后的就业前景无非是当老师或者搞科研，这个专业似乎太古板且就业道路狭窄。然而，在AI时代，这些都是偏见，数学专业毕业生早已是互联网、金融界、IT界、科研界的“香饽饽”，数学专业的就业前景有你看不见的“前途似锦”! 数学专业的划分主要如下： 专业 基础数学(应用数学)概率论与数理统计(概率与统计精算)数学工程的科学与工程计算系专业概况数学系一般开设基础数学、应用数学两专业，而这两个专业方向基本是相通的，都是为培养数学和其他高科技复合型人才打下基础。基础数学学科较多地涉及：代
近日，我们采访了在本届考试中名列前茅的几位优秀学员，在上一篇中我们采访了Level 1 和Level 2 大数据方向的状元，(状元访谈丨CDA考试是有力的自我检验)，本篇中采访了Level 2 建模方向的前三甲，那么他们又是如何备考和学习的呢？
来源 | 白话区块链 责编 | 晋兆雨 头图 | 付费下载于视觉中国 随着国内外越来越多主流机构、企业的热捧，区块链这一科技变革显然成为未来备受瞩目的一个信息技术新兴行业。 许多专业人士直言不讳地表示，区块链将带来各行各业的变革，且对许多行业的影响力和冲击力不亚于当年的互联网。而当前的人才市场上区块链领域也相当火热，各涉区块链企业求贤若渴，开出百万年薪仍然难寻人才。 近几年互联网相关的专业已成为大学热门专业，许多人都认为在其热门之前就选择了相关专业的人是非常有先见之明的。 而面临着区块链科技变革的前夜
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者。 公司介绍 长期稳健的私募领航者 深圳市天马资产管理有限公司成立于2002年1月，是国内最早的阳光私募。创始人康晓阳先生，为国内长期价值投资的杰出代表。天马资产拥有多支超过10年的阳光私募产品。公司在深圳、香港和美国设有办公机构，专注于为高端财富人群及机构投资者提供证券资产投资管理服务，目前在海内外管理数十亿规模的资产
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 如果您是一位银行家，无论置身于世界任何一个地方，风险管理这个话题都必定是您最位关心的。自从2008年金融危机，大多数银行家和政府管理者愈发意识到风险管理的重要性。这种环境并未变得更为简单，实际上反而日趋复杂。 监管与审查持续增加，但声誉和收益却仍处在风险之中。市场波动率增大，股东，消费者，商业伙伴以及供应商的需求不断增长(更不用提例如互联网,手机银行等科技)，正改变着一家银行必须管理和应对的风险范畴。 伴随着例如多德 -
时至今日，大模型的狂欢盛宴仍在持续，而金融行业得益于数据密集且有强劲的数字化基础，从一众场景中脱颖而出。
数据猿导读 数据猿举办的这次「金融科技项目路演会」共吸引了上百家业内优秀创业公司的积极报名参与，并有包括真格基金、银泰投资、华创资本、德同资本、优势资本等在内的知名投资机构参与，以及HCR慧辰资讯、平
兴业消费金融股份公司市场总监杜一谦：合规化进程中的消费金融探索
2014年，纽约大学斯特恩商学院金融学系主任 David Yermack 首次开设区块链和金融服务课程时，仅仅有35名学生报名，比校内其他选修课平均报名人数还少了 8 名。
[作者按] Solv 研究组的系列文章 《Web3 国际市场危机分析》已经发表了三篇。这一系列的文章，主要是从美元稳定币的创造、流动和配置的视角来分析本轮 Web3 国际市场危机的一些深层原因。我收到一些读者的评论，认为部分内容比较专业，对基础要求较高，尤其是涉及到货币经济的一些行文表述，让一部分读者理解起来吃力。实际上为了能够让大部分读者能够理解，我们在写作中已经尽量采用文字来描述问题和阐述观点，避免使用更加专业的工具。
记住，学习量化金融需要时间和耐心。逐步掌握基础知识，并将其应用于实践中，才能不断提高自己的能力。
成绩已经揭晓（详细请移步CDA官网），崭新的证书大抵都抵达每位通过考试的持证人手中啦！
数据猿导读 金融大数据领域将会进入一个分工明确，互惠合作的时代。需要大数据服务的很多，而宣称能够提供大数据服务的也很多，但事实上，这是一个对于具体实施的要求非常严格，门槛相当高的领域。 本文为数据猿推
选自eFinancialCareers 作者：Sarah Butcher 机器之心编译 参与：李泽南、吴攀 金融机构由于面临激烈的竞争压力，需要不断对自身结构和人才资源进行迭代，以适应不断变化的新情况。随着微软前首席科学家邓力宣布加盟对冲基金巨头 Citadel，我们可以看到金融界已经向计算机科学（特别是机器学习）人才打开了大门。近日，摩根大通发布了一份题为《大数据与人工智能战略：机器学习和其它投资数据分析方法（Big Data and AI Strategies: Machine Learning an
滴滴出行宣布与IT在线教育平台Udacity合作，将推出大数据算法竞赛 近日，滴滴出行将其发展目标投向教育领域，与硅谷的IT在线教育平台Udacity达成战略合作。届时，拥有滴滴 “大脑”之称的滴滴研
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4月25日上午10点到12点，金融大数据应用与安全研究中心高级研究员、资深企业级业务架构师、腾讯云最具价值专家付晓岩将从比特币说起，讲述区块链和数字货币的发展，以及金融机构的区块链应用。区块链技术对金融行业发展有着深远影响，通过本次课程，学员可以充分了解区块链基本知识，深入理解区块链的“三大里程碑”对金融业的影响，了解国内外金融行业对区块链和数字货币研究的方向与进展，拓宽学习区块链技术的视野。
导读：SoftServe是全球领先的技术解决方案提供商，近日发布了自己的Big-Data-Analytics-Report，研究显示62%的大中型公司希望在未来的两年内能将机器学习用于商业分析。今年四月，Vanson Bourne为SoftServe进行了这项研究，调查了多个行业的决策者对大数据技术中的风险、挑战和机遇的看法。 该数据显示，大数据分析技术尽管相对较新，仍然有86%的公司运用了大数据系统。此外，大中型公司认为大数据分析是必须的，并且接受基于大数据分析的新技术。 调查对象被问到，与传统系统
Fintech=Fin（金融）+Tech（技术性），Fintech的定义有很多，华尔街俱乐部对Fintech的定义是运用新技术给金融领域带来创新的技术和公司，大致涵盖数字支付和钱包、P2P借贷平台、机器人理财/智能理财、机器学习和云计算、金融征信、金融信息提供平台、Miscellaneous等领域。
数据分析在各行各业的应用 计算机、金融、财务会计、医药专业、艺术专业、语言类专业、法律专业、设计、电商 相信很多人都听到过不少次数据分析这一词，而数据分析这个次近几年来随着互联网的快速发展，成为商业世界中的流行语 很多具有远见卓识的公司很早就已经开始去“智能地使用数据”，来收集用户行为画像，对业务进行风险分析或者是对企业进行更有效地管理 一般来说越是大型的，数据丰富的公司，尤其是那些会有严格监管的大型公司，多年来一直从事以数据为主导的决策 企业为更好地了解其客户而进行的数据分析先驱-随后的数据分析被用于开展针对性强的目标有影响力的营销活动，来引导企业进行更快速的成长， 下面开门见山带大家看一下数据分析岗位所在的典型行业
调查对象被问到，与传统系统相比，他们看到的大数据中的最大机遇是什么？62% 的人同意实时分析隐藏着当下最大的机遇。
使用数据和其他尖端工具可以帮助组织做出更好的决策，并加强监控欺诈性交易的工作。
在AlphaGo战胜人类围棋顶尖高手之际，本文简单探讨了投资AlphaGo系统模块与训练数据以及可行性。并将其实现逻辑与郝伯特·西蒙过程理性算法比较。文章最后讨论了如何应用投资AlphaGo系统为人类
在这里，看懂隐私计算与金融数据的融合应用 2022 世界人工智能大会（WAIC）将于 9 月 1 日至 3 日，以线下线上结合的方式召开。本次大会将立足上海世博中心，联动浦东、徐汇等区。 数字经济时代，数据要素是基础性资源。在对数据价值的挖掘与使用上，高数据需求的金融业走得尤为靠前。9 月 2 日下午，由世界人工智能大会组委会办公室指导，华东师范大学长三角金融科技研究院、机器之心主办的「WAIC 2022 · 金融科技与数据要素论坛」将在张江科学会堂 304 举办。 本次论坛聚焦金融业数据要素融合生态建设
最近知名开发工具供应商Jetbrains在Java 25周年之际，对开发群体做了一次有意思的数据分析。
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