DataStreet'20
804 subscribers
4 photos
3 files
149 links
Авторский канал о развитии знаний и навыков, необходимых в современном мире. Математика, data science, machine learning и не только. Где учиться этому, как учиться и где с этим дальше работать...
Лукьянченко Петр: @namur88
8-926-590-62-08
Download Telegram
#math
Ресурсы (книги и курсы) для изучения основных областей математики, необходимых в DS
http://datastreet.ru/mathbooksfords
#finance
В статье перечислены основные области применения Data Science в мире финансов
http://datastreet.ru/dsinfinance
#networking
История, подтверждающая, что увольнение может пойти вам на пользу. Рекомендуется к прочтению тем, кто готовится к интервью на DS позиции
http://datastreet.ru/laidoffstory
#courses
Интересный пример составления собственной программы обучения из онлайн курсов, вместо прохождения классической магистрской программы
http://datastreet.ru/personaldsmaster
#finance
Статья о наиболее эффективном и удобном способе хранения финансовых данных
http://datastreet.ru/storageoffinancialdata
#ai
Продолжим? ИИ звучит как лекарство от любой проблемы и решение каждой сложной задачи. Однако, может ли ИИ действительно отвечать на те вопросы, на которые мы сами не можем ответить? Полезная статья, дающая пищу для размышлений над этим вопросом. Дальше будем детально разбирать, какие модели и технологии ИИ используются на финансовых рынках.

https://www.forbes.com/sites/moorinsights/2022/05/02/ibms-autoai-has-the-smarts-to-make-data-scientists-a-lot-more-productive--but-whats-scary-is-that-its-getting-a-whole-lot-smarter
#finance
Крутые идеи всегда вырастают в DS-стартапы. Взгляните на список стартапов 2022 года. После этого можно посмотреть, что создают для анализа финансовых рынков.

https://www.analyticsinsight.net/top-10-data-software-companies-to-look-out-for-in-2022/
#ml
Что такое анализ финансовых временных рядов? Это знание набора популярных и качественных ML-моделей + умение программировать на Python и основных библиотеках. Вот вам простой пример.

https://builtin.com/data-science/time-series-forecasting-python
#ml
Техническая тема для Quantitative Developer. Любые данные надо хранить, а временные ряды имеют специфические свойства. Какую базу данных лучше выбрать для этого? Не самый подробный анализ, однако, как общий обзор вполне классная статья.

https://thenewstack.io/how-to-select-the-right-database-for-time-series-data/
#finance
Популярное предложение: “Давайте прогнозировать цену криптовалюты”. О том, как это делать, расскажем далее. А пока взгляните, где в крипто-рынках встречается Data Science.

https://coinrivet.com/how-data-science-is-used-in-cryptocurrency-predictions-2/
#vacancy
Что требуется, чтобы заполучить востребованную позицию в Data Science в отрасли финансовых технологий? Вопрос комплексный и ответ на него требует понимания текущих трендов IT и финтеха в частности. Эта статья поможет вам ознакомиться с основами, на которых начинающий дата-саентист может построить свою карьеру.

https://www.analyticsinsight.net/how-to-land-a-high-paying-data-science-job-in-a-fintech-company/
#it
Системы quantitative investing пользуются популярностью среди инвесторов-новичков, которым нужен вспомогательный инструмент для принятия автономных и взвешенных решений в трейдинге. Корневым принципом этих систем является метод количественного анализа, изучающий текущую и устаревшую информацию для совершения предсказаний о конечных исходах. По ссылке можно ознакомиться со списком стартапов, которые успешно имплементируют и предлагают инвесторам системы quantitative investing.

https://yourstory.com/2022/05/wealthtech-startups-quantitative-investing/amp
#ds
Продолжаем следить за трендами анализа данных в контексте ведения бизнеса. Как пример: alternative data – информация, приобретенная неортодоксальными путями, такими как web scraping и анализ финансовых транзакций. Как компании пользуются новыми метриками и что вызывает столько интереса к alternative data в каждом секторе? Статья дает развернутый ответ на оба вопроса.

https://www.itnonline.com/article/ai-powered-alternative-data-driving-extreme-market-research-disruption
#ai
AI имеет бессчетное множество применений в корпоративном устройстве, от помощи с принятием стратегических решений до непосредственной реализации модели ведения бизнеса компании. Даже когда дело касается фэшн-ритейла, AI может стать неожиданным подспорьем в привлечении внимания целевой аудитории к соответствующим им продуктам. Прочитайте статью, чтобы ознакомиться с настоящим кейсом имплементации технологий AI вместе с Data Science в фэшн-ритейл.

https://www.businessoffashion.com/articles/technology/state-of-fashion-technology-report-zalando-robert-gentz-interview-retail/
#algotrading
Алтотрейдинг или же алготорговля - любимая всеми DS-специалистами тема. Кажется, что можно создавать деньги из воздуха, хотя за этим стоит сильная и продвинутая математика. Посмотрите, как развивается эта тема, и в каком направлении следует стремиться вам, чтобы за ней поспеть.

https://economictimes.indiatimes.com/markets/stocks/news/all-you-need-to-know-about-career-in-algo-trading-and-its-future/articleshow/91105497.cms
#finance
Чтобы анализировать данные реальных торгов, нужно хранить и обрабатывать состояние “стакана” (торговой книги/ limit order book). По ссылке коллеги рассказывают, какие базы данных используются для работы с подобными данными.

https://www.thetradenews.com/kepler-cheuvreux-and-bmll-partner-on-order-book-analytics-and-algo-development/