Некоторые навыки, необходимые для успешной карьеры в сфере quantitative research:

• Математика и статистика. 25 Включают знания в области исчисления, линейной алгебры, вероятности, а также статистических методов, таких как регрессия и проверка гипотез. 2
• Программирование. 25 Знание языков программирования, в частности Python, R и Matlab, важно для разработки моделей, анализа данных и симуляции процессов. 2
• Анализ данных. 2 Умение собирать, обрабатывать и анализировать большие объёмы данных. 2 Сюда входят навыки очистки данных, их визуализации и статистического анализа. 2
• Машинное обучение. 2 Знакомство с техниками машинного обучения, такими как регрессия, классификация, кластеризация и нейронные сети, необходимо для разработки прогностических моделей и понимания сложных закономерностей в данных. 2
• Методы исследований. 2 Владение методами исследований, включая дизайн экспериментов, проверку гипотез и статистические выводы, важно для проведения надёжных исследований. 2
• Коммуникация. 2 Ясное и лаконичное общение важно для объяснения сложных математических и статистических концепций неспециалистам, представления результатов исследований и эффективного сотрудничества в команде. 2
• Внимание к деталям. 2 В количественных исследованиях требуется высокий уровень точности и аккуратности, поэтому внимание к деталям — необходимый навык. 2
• Знание финансов и экономики. 5 Включает понимание финансовых рынков, инструментов и экономических принципов. 5
• Управление временем. 2 Способность эффективно управлять временем и соблюдать сроки проектов важна для любого исследователя. 2
• Работа в команде. 2 Количественные исследователи часто работают в командах, поэтому должны обладать способностью сотрудничать, делиться знаниями и вносить вклад в общий успех. 2