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  • #老生常谈

UM‌‌‌‌‍‍‌‍‌‌‍‍‍‌‌‍‍‍‌‌‍‌‍‍‍‍‍‍‌‍‌‌N-MFM项目回顾 毕业5年多 真正学有所用

Feiyan
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拿了老号来给母校打call,被扒什么的, 没有在怕的

13届毕业生,现状凑合,A厂Data Scientist,ML老牌大组,做了几年数据整理和分析,最近一年也慢慢上手deep learning的项目。

MFM课程质量是很棒的,现在回忆起来,当年的5031/5032的John Dodson,课堂内外都给了我很多指导和帮助。5021和5022,本以为自己本科金融基础好,derivative和时间序列都不在话下,结果也是被一路吊打,过程中学到了很多,巅峰状态时候手推BS,greeks什么的现在都是回忆杀。即使是入门复习的5001/5002,也是醍醐灌顶,线性代数一直不知道学起来是做什么用的,只会死记硬背,在这里融会贯通。(当然这门课教授现在换了)

最值得称颂的一点其实是灵活的课程设计,背靠UMN,治学严谨,学风优良,可以去数学统计CS随便修课。我比较熟悉的是自己那一届和上下两届,这个项目没有一个学生读的minor完全一样。很多人修统计,非常聪明。修数学的就不要说了,本系师资研究那叫一个强,记得班里有个特别爱钻研的,一定要搞清楚5022里面的一些assumption,跑去修数学系下面的变分之类,后来转phd了。我当时穷,只想找工作,于是乎在CS学了4门课。这几门,几乎每一堂课的每一个知识点,在我现在的工作中都!有!用!记得特别清楚,是database,5XXX的算法,ML的两门。其中一门是Arindam Banerjee亲自授课,也算是UMN ML第一人了,在业界我还遇到过他的学生,所以刚出校门做DS基本就靠他教我的骗吃骗喝。这些课基本都有prerequisite,但不严格,至少在我那个时候不严格,如果现在CS还是这样,不建议本科没有基础的人直接选。

对做DS感兴趣的,容我再多说两句。DS的需求各行各业,我是直奔美西IT厂图个安稳,但也有能力出众的在fintech和IT跳来跳去,毕业3-5年的都知道跳槽涨薪的好。还在观望的人,这是一个值得考虑的选项。MFM我是第三届还是第四届学生,算是这个项目往DS方向发展的pioneer了。那时候DS还没有现在这么火爆,但是我当时特别看好,后来简历minor直接写的Data Science。那时候是11-13年,国内的ML可能还在做搜索,网络什么的。自认为算是有眼光了。所以很欣喜的看到MFM里面加了一门FM 5990 - Introduction to Data Science in Finance with Python and R,一定要修,fintech选项不多,几年后fintech做得好金融企业也少。原来我以为同时具备math,finance,CS视野的人太少了的缘故,后来DS入行了以后发觉是quant太难了,而且评判标准非常一刀切,做的出和做不出,赚得到钱还是亏完回家,没有middle ground。谁也不会拿真金白银让你来做统计实验,所以只有这三方面非常顶尖的人才能真的赢。不是劝退金融,而是希望大家路能走的宽。
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