我现在在读的这个金融科技专业,对新技术非常偏好。
大数据
、人工智能
、区块链
等等这些专业课,听上去就觉得非常的高大上。但其实学起来还是蛮痛苦的。因为这些东西不仅要学的内容多,而且知识也非常的新,也没有相应的教材。
比较幸运的是大部分科目用的都是python,降低了很多代码方面的要求。但事实上如果要真的掌握这些技术,对计算机基础知识的掌握也是必不可少的。
毕竟大数据要分布式储存,人工智能要自己配硬件,区块链的客户端之间还得通信。我现在也就只能调用一下其他人写的包,如果要定制化自己的需求还是做不到的,这对于一个对技术有追求的菜鸡来说是非常痛苦的。
总的来说我的这个一年过得很充实,学的东西整理如下:
大数据
今年是我学习数据分析相关知识的第二年,能够利用pandas做一些数据处理,用matplotlib和seaborn画一些可视化的图表,但是还是不够熟练。
比如我在做股票预测模型的时候,遇到的最大困难并不是建模型,而是数据预处理阶段代码经常报错,
花费了我大量的时间,所以我计划寒假把《利用Python进行数据分析这本书》
看一遍。
同时可视化
也是我现在比较看中的一个方向,我打算从pyecharts源码开始研究,然后做几个大屏可视化demo
。
人工智能
今年下半年我在学校中选了统计机器学习导论
这门课,学习了一些经典算法。
现在市场上有非常多的框架能够让你去使用,比如我现在使用得就是用的就是sklearn
和tensorflow
。你只需要根据上课学到的知识选择一个算法,然后改一改参数,东西就出来了,给了我非常多的成就感。
在课程结束的最后我还做了一个通过预测股票涨跌的模型,虽然精度只有0.7左右,不算高,程序也不是很符合逻辑,但是也算是做了一个项目。
当然我知道企业在真实的应用中肯定不会如此简单。比如我现在就在帮百度智能云在做竞品分析,那边的产品经理告诉我大量的工作是在标注数据集这一块,对他们来说把模型做出来难度应该并不大。
所以今年我人工智能入门了,以后就需要通过不同的项目锻炼自己得工程能力和调参能力。
区块链
今年下半年这个真的好火🔥。其实我对它的大规模应用略微有一些怀疑,毕竟它需要的资源实在太多了。
它所用到的技术用到的技术其实是非常成熟的,比如P2P传输
,密码学
,分布式储存
。这些技术单个拎出来可能只能为应用锦上添花,但是组合成一个完整的解决方案可能比人工智能都要具有颠覆性,因为它能够从源头上去解决一些问题,比如信任问题、处理去中心化等。
当然区块链还有一些比较有特点的功能,比如说智能合约,这些功能必定会会改变现在的商业模式,带来的变化绝对是翻天覆地的。
但我认为目前区块链最主要的问题是人才短缺,缺少相应的人才去帮助企业完成区块链的部署。
当每个企业在想是否要用区块链做数据库的时候,区块链就爆发了。
我上课写区块链用的是JAVA,其实在这之前我写过C++和Python,幸好所以市面上有非常多成熟的包让我用,不然真是太痛苦了,可能唯一需要自己写的模块就是区块储存起来的过程。
区块链可以根据不同的层展开研究,比如数据层、共识层、应用层,我现在觉得应用层和共识层比较有创新的空间。
金融
金融科技专业当然不能只重视科技两个字,金融也很重要。
我在下半年考了FRM I
, 还不知道结局怎么样,当确实让我在风险管理
这个方面入了门,但离专业还远远不够。
其实金融它不像经济学有许多需要理解的地方,它更多的用非常成熟的工具去达到一定的目标。
当就是这些工具我用起来还不大熟练,不懂财务,对金融市场有一定了解,但也只局限于股票期权的概念考核,所以我打算在考研中期或者初试后要把这一块再补一补。
2020展望
项目实战
目前在计划是利用Django
和Vue
搭一个网站让我大创项目的结项,功能方面还会用到推荐系统
和NLP
相关的知识,但是有了我之前人工智能的基础,做这个也不算很慌。
兴趣提升
有兴趣还可以再研究一些大数据方面的东西,比如Hadoop
、Spark
,以及区块链的智能合约
。
这些大概再上半年就得研究完,下半年专心考研吧。
最后感谢掘金,这个社区的氛围真的很棒。
希望大家都能继续努力,成为技术大神,走向人生巅峰。