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Promotion, PHD & DBAData Science

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WiWi Gast

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Hi,
Da ich ein meiner Meinung nach interessantes Profil habe, würde ich gerne wissen, welchen dieser Wege ihr an meiner Stelle einschlagen würdet.. weiß nämlich nicht wirklich weiter.

  • Alter 24
  • BSc VWL(Mannheim), Schwerpunkt Statistik und Ökonometrie --> 1,4
  • MSc Statistik Berlin, Schwerpunkt Ökonometrie und Methoden für Finanzmärkte, Extramodule in Machine Learning --> wird wahrscheinlich ca 1,5
  • Auslandssemester an Chinesischer Topuni --> ~1,3
  • Kenntnisse in R, Python, SQL, C++, Spark, Java
  • Praktika in Business Development Startup, Data Science, Asset Management, Research (eins im Ausland)
  • Freiwilligenarbeit vorhanden
  • Deutsch, Englisch(fließend), Chinesisch(fortgeschritten), Spanisch(fortgeschritten), Französisch(Grundkenntnisse)

Nun ist mein Problem, dass ich zwar mein Profil für reichhaltig halte, weiß aber ehrlich gesagt gar nicht wo es hingehen soll.. meine Optionen meiner Meinung nach:

  • PhD in Statistik und dann was?
  • Data Science (mit mangelndem Informatikhintergrund überhaupt möglich?
  • Quant Research bei Bank/Versicherung (wie wird da bezahlt, was sind die besten Adressen in DE/ habe ich auch Chancen im Ausland? Berlin ist ja keine Target Uni in GB/USA/CH)

Ich habe mich leider überhaupt noch nicht viel informiert sondern viel aus purem Interesse gemacht.. was würdet ihr mit meinem Profil machen? Wo seht ihr mich? Arbeite gerne hart, aber möchte langfristig unter 70Std bleiben, perfekt wäre meiner (evtl naiven) Meinung nach eine ~50-60 Std Woche.

Danke für alle Antwort im Voraus!

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WiWi Gast

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Du könntest eigentlich überall als Financial Analyst anfangen.

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WiWi Gast

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Wahnsinns-Profil!

Ich bin Data Scientist und da würdest du auch sehr sehr gut hinpassen. Klar gibt es dort Bereiche, die sehr Informatiklastig sind, aber das kann man auch alles lernen.

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WiWi Gast

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WiWi Gast schrieb am 13.11.2019:

Wahnsinns-Profil!

Ich bin Data Scientist und da würdest du auch sehr sehr gut hinpassen. Klar gibt es dort Bereiche, die sehr Informatiklastig sind, aber das kann man auch alles lernen.

Data Science ist aber im Moment ein ziemliches Modegebiet. Fraglich wie nachhaltig die Berufschancen sind, weil irgendwie jeder jetzt Data Science, ML, KI etc. macht.

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WiWi Gast

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Habe ein sehr ähnliches Profil. Ich überlege mir aktuell erstmal ein Jahr im Bereich Data Science zu arbeiten nach dem Master und dann evtl. einen PhD zu machen. Ansonsten sind Quant Research / Trading Stellen schon drin, auch im Ausland, aber das schwierige dort ist nicht zu den Interviews/Tests eingeladen zu werden, sondern diese dann auch zu meistern.

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WiWi Gast

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WiWi Gast schrieb am 13.11.2019:

Wahnsinns-Profil!

Ich bin Data Scientist und da würdest du auch sehr sehr gut hinpassen. Klar gibt es dort Bereiche, die sehr Informatiklastig sind, aber das kann man auch alles lernen.

Data Science ist aber im Moment ein ziemliches Modegebiet. Fraglich wie nachhaltig die Berufschancen sind, weil irgendwie jeder jetzt Data Science, ML, KI etc. macht.

Bin zwar nicht der TE, aber dieser hat nach einer Empfehlung für sein Profil gefragt, nicht nach Diskussion über Zukunftsbranchen allgemein. Stimme dir aber insofern zu, als dass ich ihm kein Data Science nahelegen würde.

@TE:
Wenn du noch so unsicher bist und dir das Fach Spaß zu machen scheint, würde ich eine Promotion empfehlen. Mit PhD in Statistik/Ökonometrie steht dir immernoch jedes der oben genannten Felder offen, kannst aber eben ein bisschen reflektieren, wo jetzt wirklich deine Interessen liegen.
Insb. wenn du es schaffst an eine Top Uni im Ausland zu kommen, kannst du dich danach immernoch in einem HedgeFund als Quant blöde verdienen. Dafür müsstest du aber Deutschland verlassen. In DE kannste bei Versicherungen und Banken in nahezu jedem quantitativen Bereich versuchen, HedgeFunds gibt es hier nicht so viele.

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WiWi Gast

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WiWi Gast schrieb am 13.11.2019:

Wahnsinns-Profil!

Ich bin Data Scientist und da würdest du auch sehr sehr gut hinpassen. Klar gibt es dort Bereiche, die sehr Informatiklastig sind, aber das kann man auch alles lernen.

Data Science ist aber im Moment ein ziemliches Modegebiet. Fraglich wie nachhaltig die Berufschancen sind, weil irgendwie jeder jetzt Data Science, ML, KI etc. macht.

Bin zwar nicht der TE, aber dieser hat nach einer Empfehlung für sein Profil gefragt, nicht nach Diskussion über Zukunftsbranchen allgemein. Stimme dir aber insofern zu, als dass ich ihm kein Data Science nahelegen würde.

@TE:
Wenn du noch so unsicher bist und dir das Fach Spaß zu machen scheint, würde ich eine Promotion empfehlen. Mit PhD in Statistik/Ökonometrie steht dir immernoch jedes der oben genannten Felder offen, kannst aber eben ein bisschen reflektieren, wo jetzt wirklich deine Interessen liegen.
Insb. wenn du es schaffst an eine Top Uni im Ausland zu kommen, kannst du dich danach immernoch in einem HedgeFund als Quant blöde verdienen. Dafür müsstest du aber Deutschland verlassen. In DE kannste bei Versicherungen und Banken in nahezu jedem quantitativen Bereich versuchen, HedgeFunds gibt es hier nicht so viele.

Oxbridge wäre naheliegend, aber mit ner 1.5 ist man in Cambridge schon mal praktisch raus da First erst ab 1.3 anfängt. Oxford könnte klappen.

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WiWi Gast

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WiWi Gast schrieb am 13.11.2019:

Wahnsinns-Profil!

Ich bin Data Scientist und da würdest du auch sehr sehr gut hinpassen. Klar gibt es dort Bereiche, die sehr Informatiklastig sind, aber das kann man auch alles lernen.

Data Science ist aber im Moment ein ziemliches Modegebiet. Fraglich wie nachhaltig die Berufschancen sind, weil irgendwie jeder jetzt Data Science, ML, KI etc. macht.

Bin zwar nicht der TE, aber dieser hat nach einer Empfehlung für sein Profil gefragt, nicht nach Diskussion über Zukunftsbranchen allgemein. Stimme dir aber insofern zu, als dass ich ihm kein Data Science nahelegen würde.

@TE:
Wenn du noch so unsicher bist und dir das Fach Spaß zu machen scheint, würde ich eine Promotion empfehlen. Mit PhD in Statistik/Ökonometrie steht dir immernoch jedes der oben genannten Felder offen, kannst aber eben ein bisschen reflektieren, wo jetzt wirklich deine Interessen liegen.
Insb. wenn du es schaffst an eine Top Uni im Ausland zu kommen, kannst du dich danach immernoch in einem HedgeFund als Quant blöde verdienen. Dafür müsstest du aber Deutschland verlassen. In DE kannste bei Versicherungen und Banken in nahezu jedem quantitativen Bereich versuchen, HedgeFunds gibt es hier nicht so viele.

Oxbridge wäre naheliegend, aber mit ner 1.5 ist man in Cambridge schon mal praktisch raus da First erst ab 1.3 anfängt. Oxford könnte klappen.

Hier der TE, erstmal danke für die Vorschläge.
Oxbridge sehe ich mich nicht.
Habe mich echt angestrengt für die Noten und denke dass ich in der Mathefakultät an einer Uni wie Oxford nur auseinander genommen werden würde. Bin zwar sehr gut in Mathe, aber eben auch kein totaler Überflieger. Habe einfach hart gearbeitet für die Noten.
Was ist denn in der Finanzwelt so mit Statistikmaster/dr möglich außer Quant Research?

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WiWi Gast

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WiWi Gast

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Kannst natürlich auch im (Quant) Trading arbeiten. Oder im Portfoliomanagement.

WiWi Gast schrieb am 14.11.2019:

Wahnsinns-Profil!

Ich bin Data Scientist und da würdest du auch sehr sehr gut hinpassen. Klar gibt es dort Bereiche, die sehr Informatiklastig sind, aber das kann man auch alles lernen.

Data Science ist aber im Moment ein ziemliches Modegebiet. Fraglich wie nachhaltig die Berufschancen sind, weil irgendwie jeder jetzt Data Science, ML, KI etc. macht.

Bin zwar nicht der TE, aber dieser hat nach einer Empfehlung für sein Profil gefragt, nicht nach Diskussion über Zukunftsbranchen allgemein. Stimme dir aber insofern zu, als dass ich ihm kein Data Science nahelegen würde.

@TE:
Wenn du noch so unsicher bist und dir das Fach Spaß zu machen scheint, würde ich eine Promotion empfehlen. Mit PhD in Statistik/Ökonometrie steht dir immernoch jedes der oben genannten Felder offen, kannst aber eben ein bisschen reflektieren, wo jetzt wirklich deine Interessen liegen.
Insb. wenn du es schaffst an eine Top Uni im Ausland zu kommen, kannst du dich danach immernoch in einem HedgeFund als Quant blöde verdienen. Dafür müsstest du aber Deutschland verlassen. In DE kannste bei Versicherungen und Banken in nahezu jedem quantitativen Bereich versuchen, HedgeFunds gibt es hier nicht so viele.

Oxbridge wäre naheliegend, aber mit ner 1.5 ist man in Cambridge schon mal praktisch raus da First erst ab 1.3 anfängt. Oxford könnte klappen.

Hier der TE, erstmal danke für die Vorschläge.
Oxbridge sehe ich mich nicht.
Habe mich echt angestrengt für die Noten und denke dass ich in der Mathefakultät an einer Uni wie Oxford nur auseinander genommen werden würde. Bin zwar sehr gut in Mathe, aber eben auch kein totaler Überflieger. Habe einfach hart gearbeitet für die Noten.
Was ist denn in der Finanzwelt so mit Statistikmaster/dr möglich außer Quant Research?

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WiWi Gast

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McK Analytics/BCG Gamma

WiWi Gast schrieb am 16.11.2019:

Kannst natürlich auch im (Quant) Trading arbeiten. Oder im Portfoliomanagement.

WiWi Gast schrieb am 14.11.2019:

Wahnsinns-Profil!

Ich bin Data Scientist und da würdest du auch sehr sehr gut hinpassen. Klar gibt es dort Bereiche, die sehr Informatiklastig sind, aber das kann man auch alles lernen.

Data Science ist aber im Moment ein ziemliches Modegebiet. Fraglich wie nachhaltig die Berufschancen sind, weil irgendwie jeder jetzt Data Science, ML, KI etc. macht.

Bin zwar nicht der TE, aber dieser hat nach einer Empfehlung für sein Profil gefragt, nicht nach Diskussion über Zukunftsbranchen allgemein. Stimme dir aber insofern zu, als dass ich ihm kein Data Science nahelegen würde.

@TE:
Wenn du noch so unsicher bist und dir das Fach Spaß zu machen scheint, würde ich eine Promotion empfehlen. Mit PhD in Statistik/Ökonometrie steht dir immernoch jedes der oben genannten Felder offen, kannst aber eben ein bisschen reflektieren, wo jetzt wirklich deine Interessen liegen.
Insb. wenn du es schaffst an eine Top Uni im Ausland zu kommen, kannst du dich danach immernoch in einem HedgeFund als Quant blöde verdienen. Dafür müsstest du aber Deutschland verlassen. In DE kannste bei Versicherungen und Banken in nahezu jedem quantitativen Bereich versuchen, HedgeFunds gibt es hier nicht so viele.

Oxbridge wäre naheliegend, aber mit ner 1.5 ist man in Cambridge schon mal praktisch raus da First erst ab 1.3 anfängt. Oxford könnte klappen.

Hier der TE, erstmal danke für die Vorschläge.
Oxbridge sehe ich mich nicht.
Habe mich echt angestrengt für die Noten und denke dass ich in der Mathefakultät an einer Uni wie Oxford nur auseinander genommen werden würde. Bin zwar sehr gut in Mathe, aber eben auch kein totaler Überflieger. Habe einfach hart gearbeitet für die Noten.
Was ist denn in der Finanzwelt so mit Statistikmaster/dr möglich außer Quant Research?

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WiWi Gast

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Hier nicht der TE, habe aber relativ ähnliches Profil..
Wie ist denn bei BCG Gamma/McKinsey Analytics die Bezahlung und die Arbeitsstunden? Vergleichbar zu "normaler" Strategieberatung?
Wie sind die Exit-Optionen?
Hat jemand Erfahrungen gemacht und kann schildern ob die Lernkurve stark ist oder macht man immer das gleiche?

@TE: Bärenstarkes Profil, dir steht echt viel offen! Ich würde an deiner Stelle den PhD machen.

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WiWi Gast

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WiWi Gast

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Evtl noch weitere Vorschläge?

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WiWi Gast

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Das Profil schreit ja eigentlich nach Quant Research oder Data Science.
Falls dir letzteres zusagt, lass dich nicht von irgendwelchen Studis, welche DS hier als Modebranche schlechtreden oder gar ohne irgendeine Begründung davon abraten, verunsichern.

Ja, es ist in Mode wenn man so will, aber wer die Zukunftsfähigkeit dieses interdisziplinären Feldes infrage stellt, der hat schlicht und ergreifend keinerlei insights darüber, wie die Anwendung auf der Business Seite aussieht. Es wird, wenn etabliert, nicht mehr ohne gehen...

First Hand DS im Softwareunternehmen

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WiWi Gast

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WiWi Gast schrieb am 22.11.2019:

Das Profil schreit ja eigentlich nach Quant Research oder Data Science.
Falls dir letzteres zusagt, lass dich nicht von irgendwelchen Studis, welche DS hier als Modebranche schlechtreden oder gar ohne irgendeine Begründung davon abraten, verunsichern.

Ja, es ist in Mode wenn man so will, aber wer die Zukunftsfähigkeit dieses interdisziplinären Feldes infrage stellt, der hat schlicht und ergreifend keinerlei insights darüber, wie die Anwendung auf der Business Seite aussieht. Es wird, wenn etabliert, nicht mehr ohne gehen...

First Hand DS im Softwareunternehmen

Mode? Nix Mode. Data Science hat es schon immer gegeben, das Feld hat sich bloß in den letzten Jahren vergleichsweise rasant weiterentwickelt.

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WiWi Gast

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WiWi Gast schrieb am 22.11.2019:

Das Profil schreit ja eigentlich nach Quant Research oder Data Science.
Falls dir letzteres zusagt, lass dich nicht von irgendwelchen Studis, welche DS hier als Modebranche schlechtreden oder gar ohne irgendeine Begründung davon abraten, verunsichern.

Ja, es ist in Mode wenn man so will, aber wer die Zukunftsfähigkeit dieses interdisziplinären Feldes infrage stellt, der hat schlicht und ergreifend keinerlei insights darüber, wie die Anwendung auf der Business Seite aussieht. Es wird, wenn etabliert, nicht mehr ohne gehen...

First Hand DS im Softwareunternehmen

Danke für deinen Beitrag. Wie stehst du zum Doktor? Und wenn ich jetzt schon jemanden da habe.. in meinem Praktikum habe ich nur mit Python und SQL gearbeitet. Meine C++ Kenntnisse sind leider nur elementar. Kann das zum Problem werden?
Außerdem: Kann man auch "Exits" hinlegen in den Quant Research Bereich bzw umgekehrt?

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WiWi Gast

Wohin mit meinem Profil

WiWi Gast schrieb am 22.11.2019:

Das Profil schreit ja eigentlich nach Quant Research oder Data Science.
Falls dir letzteres zusagt, lass dich nicht von irgendwelchen Studis, welche DS hier als Modebranche schlechtreden oder gar ohne irgendeine Begründung davon abraten, verunsichern.

Ja, es ist in Mode wenn man so will, aber wer die Zukunftsfähigkeit dieses interdisziplinären Feldes infrage stellt, der hat schlicht und ergreifend keinerlei insights darüber, wie die Anwendung auf der Business Seite aussieht. Es wird, wenn etabliert, nicht mehr ohne gehen...

First Hand DS im Softwareunternehmen

Danke für deinen Beitrag. Wie stehst du zum Doktor? Und wenn ich jetzt schon jemanden da habe.. in meinem Praktikum habe ich nur mit Python und SQL gearbeitet. Meine C++ Kenntnisse sind leider nur elementar. Kann das zum Problem werden?
Außerdem: Kann man auch "Exits" hinlegen in den Quant Research Bereich bzw umgekehrt?

Thema Quant Research Exit: Dazu kann ich nicht wirklich was sagen, bin weit von diesem Bereich entfernt. Mir sind aber einige Profile bekannt und diesen bist du doch sehr ähnlich, das meinte ich damit.

Zum Thema Doktor: Da kann ich dir leider ebenso wenig helfen. Ich habe lediglich einen Bachelor. Man muss kein Genie sein um im DS Bereich zu arbeiten, auch wenn das all diejenigen für die Data Science == GoogleBrain Lead Research ist, nicht wahrhaben wollen.
Ja ich musste/muss vielleicht mehr Ressourcen aufwenden als ein Stat PhD und in meiner Freizeit quantitative Themen lernen, aber wer denkt, dass er sich in diesem Bereich nicht permanent fortbilden muss um am Ball zu bleiben der liegt leider meilenweit daneben.
Es gibt eben so viel Research in dem Bereich, dass es einfach nicht langweilig wird. Ich würde nichts anderes machen wollen.

Python/R sind natürlich die Go-to Sprachen, damit machst du selbstverständlich nichts falsch. Ich kann sonst auch nur Java (wie gut sei mal dahin gestellt), habe es aber seit dem Studium nie wieder angewendet.
Klar sollte aber sein, dass du schon programmieren können musst bzw es lernen musst, OOP.
SQL muss man können, aber das lässt sich zur Not auch super schnell lernen.

Viel Erfolg!

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WiWi Gast

Wohin mit meinem Profil

WiWi Gast schrieb am 22.11.2019:

WiWi Gast schrieb am 22.11.2019:

Das Profil schreit ja eigentlich nach Quant Research oder Data Science.
Falls dir letzteres zusagt, lass dich nicht von irgendwelchen Studis, welche DS hier als Modebranche schlechtreden oder gar ohne irgendeine Begründung davon abraten, verunsichern.

Ja, es ist in Mode wenn man so will, aber wer die Zukunftsfähigkeit dieses interdisziplinären Feldes infrage stellt, der hat schlicht und ergreifend keinerlei insights darüber, wie die Anwendung auf der Business Seite aussieht. Es wird, wenn etabliert, nicht mehr ohne gehen...

First Hand DS im Softwareunternehmen

Danke für deinen Beitrag. Wie stehst du zum Doktor? Und wenn ich jetzt schon jemanden da habe.. in meinem Praktikum habe ich nur mit Python und SQL gearbeitet. Meine C++ Kenntnisse sind leider nur elementar. Kann das zum Problem werden?
Außerdem: Kann man auch "Exits" hinlegen in den Quant Research Bereich bzw umgekehrt?

Thema Quant Research Exit: Dazu kann ich nicht wirklich was sagen, bin weit von diesem Bereich entfernt. Mir sind aber einige Profile bekannt und diesen bist du doch sehr ähnlich, das meinte ich damit.

Zum Thema Doktor: Da kann ich dir leider ebenso wenig helfen. Ich habe lediglich einen Bachelor. Man muss kein Genie sein um im DS Bereich zu arbeiten, auch wenn das all diejenigen für die Data Science == GoogleBrain Lead Research ist, nicht wahrhaben wollen.
Ja ich musste/muss vielleicht mehr Ressourcen aufwenden als ein Stat PhD und in meiner Freizeit quantitative Themen lernen, aber wer denkt, dass er sich in diesem Bereich nicht permanent fortbilden muss um am Ball zu bleiben der liegt leider meilenweit daneben.
Es gibt eben so viel Research in dem Bereich, dass es einfach nicht langweilig wird. Ich würde nichts anderes machen wollen.

Python/R sind natürlich die Go-to Sprachen, damit machst du selbstverständlich nichts falsch. Ich kann sonst auch nur Java (wie gut sei mal dahin gestellt), habe es aber seit dem Studium nie wieder angewendet.
Klar sollte aber sein, dass du schon programmieren können musst bzw es lernen musst, OOP.
SQL muss man können, aber das lässt sich zur Not auch super schnell lernen.

Viel Erfolg!

Hat nie jemand behauptet, dass man ein Genie für Data Science sein muss. Google Brain hat nun mit dem, was viele unter DS verstehen, auch nicht viel zu tun.

Wenn du einen Top PhD in Statistik/Machine Learning machen willst a la Oxbridge, MIT, Stanford, Columbia, CM usw., musst du schon ordentlich was in der Birne haben (und einen Haufen Glück), einfach weil die Competition mittlerweile so krass ist. Fürs Bewerben wäre es dieses Jahr ohnehin zu spät.

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WiWi Gast

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WiWi Gast schrieb am 22.11.2019:

Das Profil schreit ja eigentlich nach Quant Research oder Data Science.
Falls dir letzteres zusagt, lass dich nicht von irgendwelchen Studis, welche DS hier als Modebranche schlechtreden oder gar ohne irgendeine Begründung davon abraten, verunsichern.

Ja, es ist in Mode wenn man so will, aber wer die Zukunftsfähigkeit dieses interdisziplinären Feldes infrage stellt, der hat schlicht und ergreifend keinerlei insights darüber, wie die Anwendung auf der Business Seite aussieht. Es wird, wenn etabliert, nicht mehr ohne gehen...

First Hand DS im Softwareunternehmen

Danke für deinen Beitrag. Wie stehst du zum Doktor? Und wenn ich jetzt schon jemanden da habe.. in meinem Praktikum habe ich nur mit Python und SQL gearbeitet. Meine C++ Kenntnisse sind leider nur elementar. Kann das zum Problem werden?
Außerdem: Kann man auch "Exits" hinlegen in den Quant Research Bereich bzw umgekehrt?

Thema Quant Research Exit: Dazu kann ich nicht wirklich was sagen, bin weit von diesem Bereich entfernt. Mir sind aber einige Profile bekannt und diesen bist du doch sehr ähnlich, das meinte ich damit.

Zum Thema Doktor: Da kann ich dir leider ebenso wenig helfen. Ich habe lediglich einen Bachelor. Man muss kein Genie sein um im DS Bereich zu arbeiten, auch wenn das all diejenigen für die Data Science == GoogleBrain Lead Research ist, nicht wahrhaben wollen.
Ja ich musste/muss vielleicht mehr Ressourcen aufwenden als ein Stat PhD und in meiner Freizeit quantitative Themen lernen, aber wer denkt, dass er sich in diesem Bereich nicht permanent fortbilden muss um am Ball zu bleiben der liegt leider meilenweit daneben.
Es gibt eben so viel Research in dem Bereich, dass es einfach nicht langweilig wird. Ich würde nichts anderes machen wollen.

Python/R sind natürlich die Go-to Sprachen, damit machst du selbstverständlich nichts falsch. Ich kann sonst auch nur Java (wie gut sei mal dahin gestellt), habe es aber seit dem Studium nie wieder angewendet.
Klar sollte aber sein, dass du schon programmieren können musst bzw es lernen musst, OOP.
SQL muss man können, aber das lässt sich zur Not auch super schnell lernen.

Viel Erfolg!

Hat nie jemand behauptet, dass man ein Genie für Data Science sein muss. Google Brain hat nun mit dem, was viele unter DS verstehen, auch nicht viel zu tun.

Wenn du einen Top PhD in Statistik/Machine Learning machen willst a la Oxbridge, MIT, Stanford, Columbia, CM usw., musst du schon ordentlich was in der Birne haben (und einen Haufen Glück), einfach weil die Competition mittlerweile so krass ist. Fürs Bewerben wäre es dieses Jahr ohnehin zu spät.

Hier der TE
Ich habe doch bereits gesagt, dass derartige PhDs für mich rausfallen. Da muss man ganz ehrlich sein, ich bin kein Matheass. Zwar überdurchschnittlich, aber meine Noten kommen auch von viel Lernen und nicht nur Talent. Bei derartigen PhDs würde ich zerpflückt werden von den ganzen IQ 150 Kommilitonen..
Würde wenn dann solide staatliche Unis anpeilen (LMU, TUM, Berlin, evtl Kopenhagen).
Ich dachte aber eigentlich, dass im Quant Bereich eine solide staatliche ausreicht und nicht dieses ganze BWLer Target Gerede eine Rolle spielt. Wenn da jemand andere Insights hat, lasse ich mich natürlich gerne verbessern.
Weiß jemand etwas zu unterschieden in der Bezahlung bei Data Science <--> Quant Research? Ich finde nämlich beides sehr interessant, quantitativ will ich auf jeden Fall bleiben.

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WiWi Gast

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WiWi Gast schrieb am 23.11.2019:

Das Profil schreit ja eigentlich nach Quant Research oder Data Science.
Falls dir letzteres zusagt, lass dich nicht von irgendwelchen Studis, welche DS hier als Modebranche schlechtreden oder gar ohne irgendeine Begründung davon abraten, verunsichern.

Ja, es ist in Mode wenn man so will, aber wer die Zukunftsfähigkeit dieses interdisziplinären Feldes infrage stellt, der hat schlicht und ergreifend keinerlei insights darüber, wie die Anwendung auf der Business Seite aussieht. Es wird, wenn etabliert, nicht mehr ohne gehen...

First Hand DS im Softwareunternehmen

Danke für deinen Beitrag. Wie stehst du zum Doktor? Und wenn ich jetzt schon jemanden da habe.. in meinem Praktikum habe ich nur mit Python und SQL gearbeitet. Meine C++ Kenntnisse sind leider nur elementar. Kann das zum Problem werden?
Außerdem: Kann man auch "Exits" hinlegen in den Quant Research Bereich bzw umgekehrt?

Thema Quant Research Exit: Dazu kann ich nicht wirklich was sagen, bin weit von diesem Bereich entfernt. Mir sind aber einige Profile bekannt und diesen bist du doch sehr ähnlich, das meinte ich damit.

Zum Thema Doktor: Da kann ich dir leider ebenso wenig helfen. Ich habe lediglich einen Bachelor. Man muss kein Genie sein um im DS Bereich zu arbeiten, auch wenn das all diejenigen für die Data Science == GoogleBrain Lead Research ist, nicht wahrhaben wollen.
Ja ich musste/muss vielleicht mehr Ressourcen aufwenden als ein Stat PhD und in meiner Freizeit quantitative Themen lernen, aber wer denkt, dass er sich in diesem Bereich nicht permanent fortbilden muss um am Ball zu bleiben der liegt leider meilenweit daneben.
Es gibt eben so viel Research in dem Bereich, dass es einfach nicht langweilig wird. Ich würde nichts anderes machen wollen.

Python/R sind natürlich die Go-to Sprachen, damit machst du selbstverständlich nichts falsch. Ich kann sonst auch nur Java (wie gut sei mal dahin gestellt), habe es aber seit dem Studium nie wieder angewendet.
Klar sollte aber sein, dass du schon programmieren können musst bzw es lernen musst, OOP.
SQL muss man können, aber das lässt sich zur Not auch super schnell lernen.

Viel Erfolg!

Hat nie jemand behauptet, dass man ein Genie für Data Science sein muss. Google Brain hat nun mit dem, was viele unter DS verstehen, auch nicht viel zu tun.

Wenn du einen Top PhD in Statistik/Machine Learning machen willst a la Oxbridge, MIT, Stanford, Columbia, CM usw., musst du schon ordentlich was in der Birne haben (und einen Haufen Glück), einfach weil die Competition mittlerweile so krass ist. Fürs Bewerben wäre es dieses Jahr ohnehin zu spät.

Hier der TE
Ich habe doch bereits gesagt, dass derartige PhDs für mich rausfallen. Da muss man ganz ehrlich sein, ich bin kein Matheass. Zwar überdurchschnittlich, aber meine Noten kommen auch von viel Lernen und nicht nur Talent. Bei derartigen PhDs würde ich zerpflückt werden von den ganzen IQ 150 Kommilitonen..
Würde wenn dann solide staatliche Unis anpeilen (LMU, TUM, Berlin, evtl Kopenhagen).
Ich dachte aber eigentlich, dass im Quant Bereich eine solide staatliche ausreicht und nicht dieses ganze BWLer Target Gerede eine Rolle spielt. Wenn da jemand andere Insights hat, lasse ich mich natürlich gerne verbessern.
Weiß jemand etwas zu unterschieden in der Bezahlung bei Data Science <--> Quant Research? Ich finde nämlich beides sehr interessant, quantitativ will ich auf jeden Fall bleiben.

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WiWi Gast

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WiWi Gast

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Bist doch schon bei Härdle, der platziert doch ständig Leute bei der Deutschen Bank im Quant Research.

Ansonsten passt dein Profil gut für Data Science, wenn dich Research z.B. im Bereich Machine Learning interessiert, dann ist dein Statistik-Background von Vorteil, Coden kannst du immernoch lernen. Wichtig für Jobs im Bereich im DS ist ein guter mathematisch-statistischer Hintergrund und mindestens genauso wichtig, dass du gut anhand von Daten Geschichten erzählen kannst. PhD kommt auf deine Richtung an. Wenn du wirklich als Researcher arbeiten willst, wirst du ohne PhD kaum ernst genommen, da sich in den Forschungsorientierten Units größtenteils Leute tummeln, die aus dem akademischen Betrieb nach Promotion / Habiliation / Vollprofessur (alles schon erlebt) ausgeschieden sind.
Solche Teams sind aber in Deutschland noch relativ selten und die DS-Teams sind meines Wissens nach nicht zudem nicht gut vernetzt.

In Versicherungen kannst du bestimmt unterkommen, musst dir aber auch mal anschauen, ob dich Aktuariat überhaupt interessiert und ob die für die Prüfung überhaupt zugelassen würdest - und falls ja, ob du Bock hast, für diese zu pauken. Das ist so weit ich weiß der typische Weg für Quants im Versicherungsbereich.

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Studie: Promotions- und Arbeitsbedingungen Promovierender in Deutschland

Eine Deutschlandflagge weht vor einem blauen Himmel.

Die Zahl der abgeschlossenen Promotionen liegt in Deutschland seit vielen Jahren auf einem hohen Niveau. Im Jahr 2011 haben hierzulande rund 27.000 Promovierte die Universitäten verlassen. Die neue Studie »Promotionen im Fokus« wirft einen detaillierten Blick auf die Situation von Promovierenden in unterschiedlichen Promotionskontexten.

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