【券商研究所实习内推】高盛HR:不懂R语言=金融文盲?!


原标题:【券商研究所实习内推】高盛HR:不懂R语言=金融文盲?!

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在大数据时代

各大企业争相抢夺数据人才

掌握Python、SQL、R语言成了

数据岗招人的硬指标

然而,比起火遍全网的Python,

“R语言”却常常被人忽略

其实R语言早已

在金融等行业崭露头角,拥有强大的

数据分析、数据可视化功能

亚马逊,谷歌等公司也曾宣布

要让R语言成为数据行业通用语言

今天,小编就来带大家了解一下

R语言有多厉害!

什么是R语言

R语言是由来自新西兰奥克兰大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka共同开发的一款面向对象的编程语言,因为他们俩的名字都以R字母开头,所以命名为R语言。

R语言首先是一门计算机编程语言,同时其因在统计学方面的优势,而十分擅长于数据分析、统计建模、数据可视化等方面的应用

我们一起来感受一下R语言的强大功能:

1. 物美价廉——作图颜值高,且完全免费

R语言有卓越的作图功能。点图线图柱状图直方图,R语言样样精通,而且设计感满满。

2. 兼收并蓄——算法覆盖广,易扩展

作为统计分析工具,它几乎覆盖整个统计领域的前沿算法。从神经网络到基础回归,你能从数千个R包、上万种算法里找到可直接调用的函数实现。

3. 软件易扩展

作为一款软件系统,它有极方便的扩展性。文本文件、数据库管理系统、统计软件、专门的数据仓库都可兼容。

同时它还可以与各种语言完成互调,比如大数据系统Hadoop,商业软件SPSS、SPSSModeler、python等等,都可无缝对接。

4. 集千万力量于一身——强大的社区支持

作为开源软件,R背后有强大的社区和大量的开放源码支持,获取帮助非常容易。

比如国外比较活跃的社区有GitHub和 Stack Overflow等,通常R包的开发者会先将代码放到GitHub,接受世界各地的使用者提出问题,修改代码等操作,等代码成熟后再放到CRAN上发布;

总结下来,R语言的优势包括:

R是
科学计算的强大工具包。

R主要擅长
统计分析方面的工作。

R具有顶尖的
绘图功能

R的
交互式数据分析功能强大且灵活。

R可以轻松地从多个数据源导入数据。

金融领域数据统计与计算的强大工具。

数据挖掘
机器学习领域的必备工具。

R语言对金融行业的重要性

R语言是帮助金融从业者走的更远的一双翅膀。它在金融领域的应用包括时间序列、模拟预测、最优化、制图等。

以时间序列为例,在金融市场里,最重要的一个维度就是时间。一切交易和价格随着时间一点一滴地被记录下来。R语言里的时间序列,是专门用来做带有时间属性的数据分析的。

【券商研究所实习内推】高盛HR:不懂R语言=金融文盲?!

此外,R语言被长期应用在量化金融分析领域,“量化金融”指通过电脑运算,自动判断未来价格走势,自动择股的一种方式。

R语言专门的量化投资包能够满足投资者量化投资的需要。其强大的数据处理能力,可以帮助使用者高效地处理抓取的数据。

在知乎上,诸多网友分享了“学习 R 语言对金融工作的重要性”

任坤@知乎:

目前在R上做统计套利交易策略,如果对R对象的操作比较熟悉,对数据库比较熟悉,操作全市场数据还是比较方便的,这是用简单的软件难以操作的。

匿名网友@知乎:

我觉得R的金融业应用的一个优势是它在时间序列方面的package非常前沿!相较之下,SAS时间序列方面的包就很少。

比如分数阶差分的arfima模型,在R的forecast包中直接有这个function,就我所知,这个模型在SAS中好像还不能实现。

在路上@知乎:

作为一种免费开源的统计分析软件和编程语言,R对于有些计算机知识, 并且有金融投资经验的个人投资者而言,惠而不费并且功能强大!

同时数据挖掘目前在各个领域方兴未艾,前景广阔,这样一种工具,难道不值得努力学习应用么?

戴星宇@知乎:

R是非常优秀的统计软件,金融工程、金融数学或是一般的金融学都和统计分不开,尤其是时间序列分析或波动建模(garch,SV)分不开。所以R的很多功能在这一方面很有优势。

除了金融领域,R语言还广泛应用于咨询、互联网、四大等各行各业,是数据分析岗位的必备技能。

如果你立志成为一名优秀的数据分析师,除了R语言,还需要储备哪些能力呢?

除了R语言,还需要学习

哪些必备技能?

从学习的角度来讲,成为数据专业人才(这里不仅包括数据分析师,还涉及数据科学家、数据架构师等岗位)所需要的技能不外乎是以下三点:

1 、程序设计语言

编程这样的硬功夫是数据人才安身立命之本。

  • 查询语言(Querying Language): SQL, Hive
  • 脚本编程语言(Scripting Language): Python, Matlab
  • 统计语言(Statistical Language): R, SAS, SPSS
  • 企业开发语言(Development Language):Scala / Java之类

2 、可视化

并不是所有的人都能看懂复杂的数据和图表,而更愿意接受可视化的数据报告。所以数据专业人士不光要把数据做出来,还要有创造性。

3 、软实力

除了处理数据的硬功夫之外,数据专业人士也需要具备一些出色的软实力。

例如,强烈的好奇心,积极挖掘隐藏在数据内的真相。对于每一次运算的结果都多问一个“为什么”,这样才能做出一个完整的分析,弄清楚什么样的原因会导致什么样的结果。

数据分析师还要具备很强的逻辑思维能力,能够根据需求分析出需要的数据类型、使用什么算法和分析方法,得出数据后进行归纳和总结得出结果。

软实力还需要同学们日积月累的培养

而硬实力,从现在就可以开始学起啦!

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