次の統計コースのうち、金融/テクノロジー業界で最も適切で有用なものはどれですか？[閉まっている]

私は、応用数学コースのクラスターに使用する3つの統計クラスを選択する途中です（保険数理科学または統計分析に集中します）。次の3つのクラスのうち、財務/技術/コンピュータサイエンスとの組み合わせで最も役立つ/適用できると思いますか

• 確率過程（ランダムウォーク、離散時間マルコフ連鎖、ポアソン過程）
• 線形モデリング：理論とアプリケーション
• 時系列の概要
• 現代の統計予測と機械学習
• ゲーム理論
• 計量経済分析入門（StatsとEconのクロス登録）

1. 線形モデリング（基本）
2. 時系列の紹介（財務および技術にとって重要であり、測定機会がたくさんあります）
3. 現代の統計的予測と機械学習（派手な新しい予測に関するもの、金融と技術にとっても重要）

線形モデリングと時系列の紹介をお勧めします。選択科目が3つしかなく、保険数理科学に専念することにした場合は、生存分析のコースがあればそれを受講します。

世界最大のコンサルタント会社の1つでデータサイエンティストとして働いていると、2セントを差し上げることができます。1セントは私のような仕事に役立ちます。すべてのコースはクールで、研究、開発、コンサルティングの両方に応用できます。ただし、一部のコースは実用的なアプリケーションにとってより重要な場合があります。免責事項：これは私の雇用主の意見を反映したものではなく、私はドイツのいくつかの部門のみを見てきました。

最も有用なコース：

• 時系列の概要

データサイエンティストとして働いている場合は、時々間違いなく予測を立てます。トレンド、単位根、季節性などのパターンを理解することが重要です。

実際には、月次データや四半期データなど、さまざまな頻度のデータに直面します。

予測のアプリケーションについて理解するために、予測の原則と実践を読んでください。

• 現代の統計予測と機械学習

このコースは、高給の仕事を得るチャンスを高めます。機械学習は、古典的な統計よりも高い給与と相関しています。トレーニングやテストデータなどを知ることは間違いなく価値があります。常にモデルを構築してテストします。

また、このページがCrossValidatedと呼ばれるのは、機械学習の重要性によるものです。ハハハッハッハ

また便利：

• 線形モデリング：理論とアプリケーション
• 計量経済分析入門（StatsとEconのクロス登録）

これらのコースは私とかなり似ているようです。どちらも主に縦断データとパネルデータを扱っていると思います。ただし、データサイエンティストが時系列を扱うときに直面するほとんどの回帰問題。私は、Heckman選択モデル/ Tobit回帰を使用した1つのプロジェクトと、カウントデータと生存分析に直面したいくつかの小さなプロジェクトを持っていました。私の会社では、全体的な分類タスクが回帰タスクよりも広く行われています。

あなたは、数学者、統計学者、コンピューター科学者とチームで働く可能性が最も高いです。彼らは計量経済学モデルに固執しません。それでも、線形モデルと計量経済分析をしっかり理解することで、時系列と予測の問題に対処することができます。

また、使用するプログラミング言語によっても異なります。R（さらに具体的にはStata）は、回帰モデルに非常に便利です。Pythonは他のタスクにはかなり便利です。

Michael Chernickがすでに述べたように、ミクロ計量経済学の問題は保険で広く使用されています。あなたが生命保険部門で働いている場合、生存分析が重要になります。ただし、ほとんどのデータサイエンティストはそのようなタスクに直面していません。

UCLAによるこの応用計量経済学基礎コースを通過し、将来の仕事でこのような質問にどれだけ直面するかを反映できます。

関係のないもの：

• 確率過程（ランダムウォーク、離散時間マルコフ連鎖、ポアソン過程）

これは、データサイエンティストとしてはほとんど役に立ちません。銀行の定量金融部門で働いている場合は、このようなモデルに直面する可能性があります。

• ゲーム理論

ゲーム理論は、実際にはほとんど直接適用されない理論的概念です。経済的および心理学的研究では役立つかもしれませんが、データサイエンティストの古典的な範囲ではありません。

いくつかのコースについてもっと詳しく教えてください。

銀行で量的役割を果たしている人物として、私は他の答えには同意しません。確率過程は非常に重要です。確率過程の十分な知識があれば、言及する他のクラスの多く、特に時系列モデルの背後にある直観を理解することができます。また、それは差別化要因でもあります（私の経験では、確率過程の十分な知識はまれです）。

私は取るだろう

1. 確率的プロセス
2. 現代の統計予測と機械学習
3. 線形モデリング：理論とアプリケーション