मात्रात्मक विश्लेषक करियर - मात्रात्मक विश्लेषक में शीर्ष 4 करियर की सूची

शीर्ष 4 मात्रात्मक विश्लेषक करियर की सूची

नीचे मात्रात्मक विश्लेषक कैरियर विकल्पों की सूची दी गई है, जिन्हें आप अपने वित्त कैरियर में देख सकते हैं -

• सांख्यिकीय विश्लेषक
• फ्रंट ऑफिस क्वांटिटेटिव एनालिस्ट
• जोखिम प्रबंधन अधिकारी
• मॉडल सत्यापन

मात्रात्मक विश्लेषक करियर का अवलोकन

एक मात्रात्मक विश्लेषक एक पेशेवर है जो कंपनी के लिए लाभदायक व्यावसायिक अवसरों की पहचान करने के लिए विभिन्न प्रकार की मात्रात्मक पद्धतियों का उपयोग करता है और व्यापार रणनीतियों और वित्तीय निर्णय लेने में भी मदद करता है। मात्रात्मक विश्लेषण से तात्पर्य उन तकनीकों और प्रक्रियाओं से है जो शोधकर्ताओं द्वारा अंकीय डेटा को सांख्यिकीय प्रारूप में परिवर्तित करने के लिए इस्तेमाल किया जाता है ताकि इनवॉइस तैयार की जा सके और एक रणनीतिक निर्णय लिया जा सके। कई एसेट मैनेजमेंट कंपनियों, हेज फंड्स, प्राइवेट इक्विटी फर्म और इन्वेस्टमेंट बैंकों द्वारा क्वांटिटेटिव एनालिस्ट नियुक्त किए जाते हैं, जो प्रॉजेक्ट के लिए क्वांटिटेटिव एनालिसिस करके डील प्रोसेस में उनका साथ देते हैं। इनवेस्टमेंट में क्षमता को पहचानने में मदद करते हैं और रिस्क एपलिटी ऑफ मैनेजमेंट ग्राहक।

मात्रात्मक विश्लेषण करने के लिए सरल प्रक्रिया है कि पहले विषय की पहचान करें, आवश्यक शोध करें या परिकल्पना करें और विभिन्न स्रोतों से एकत्र किए गए आधार डेटा का विश्लेषण करें, और फिर अंत में निष्कर्ष और प्रश्नों को हटा दें।

नीचे उल्लेखित मात्रात्मक विश्लेषण तकनीकों के दो प्रकार हैं जो मात्रा विश्लेषक अक्सर अपने काम में उपयोग करते हैं।

• वर्णनात्मक सांख्यिकी: यह एक ऐसी प्रक्रिया है जो संख्यात्मक डेटा को आसान समझ के लिए एक ग्राफिकल प्रारूप में सरल और संक्षिप्त करती है। यह चर और उनके बीच के संबंध को एक ग्राफ पर मापता है। यह निष्कर्ष निकालने के लिए माध्य, माध्य, मोड, रेंज, औसत, गुणांक सहसंबंध सूत्र, मानक विचलन आदि जैसी तकनीकों का उपयोग करता है, और संख्यात्मक डेटा को सरल रूप में पाठक को समझाता है। आम तौर पर उपयोगकर्ता को परिणाम बताने के लिए एक हिस्टोग्राम, बार चार्ट, पाई चार्ट का उपयोग करता है। शोधकर्ताओं ने आमतौर पर नीचे दी गई रणनीतियों का उपयोग किया:
  • केंद्रीय प्रवृत्ति का माप: यह एक एकल अंक के साथ अध्ययन के तहत विशिष्ट पैटर्न और जनसंख्या के परिणाम को इंगित करता है।
  • फैलाव का एक माप: यह स्कोर के समूह के बीच अंतर को इंगित करता है और दो स्कोर के बीच प्रसार को भी इंगित करता है।
  • संबंध का एक माप: यह दो चर के बीच संबंध की डिग्री को इंगित करता है।
• राक्षसी आंकड़े: यह संभावना देता है कि दिए गए सांख्यिकीय परिणाम पूरी आबादी में नमूने पर आधारित हैं

आइए अब हम क्वांटिटेटिव एनालिस्ट के रूप में शीर्ष 4 कैरियर विकल्पों पर नज़र डालें

# 1 - सांख्यिकीय विश्लेषक

सांख्यिकीय विश्लेषक कौन है?

सांख्यिकीय विश्लेषक बड़े डेटाबेस का विश्लेषण करता है और संगठन के लिए वांछित परिणाम प्रदान करने के लिए गणितीय और सांख्यिकीय तकनीकों को लागू करता है।

सांख्यिकीय विश्लेषक - नौकरी का विवरण
जिम्मेदारियां	विस्तृत सांख्यिकीय मॉडल के निर्माण के लिए जिम्मेदार और यह सुनिश्चित करना कि सूचित निर्णय लेने के लिए परिणाम वरिष्ठ प्रबंधन को सूचित किए जाएं।
पदनाम	सांख्यिकीय विश्लेषक
वास्तविक भूमिका	संख्यात्मक आंकड़ों को सांख्यिकीय रेखांकन में बदलने के लिए मात्रात्मक तरीकों पर काम करें।
नौकरी के आँकड़े	श्रम सांख्यिकी ब्यूरो के अनुसार, 2016 के रूप में इस श्रेणी में नौकरियों की संख्या 40,300 थी और 20-2026 से 33% बढ़ने की उम्मीद थी। लिंक है - https://www.bls.gov
शीर्ष कंपनियां	भारी ब्रैकेट निवेश बैंकों। हेज फंड्स, एनबीएफसी, स्टॉक ब्रोकर और म्यूचुअल फंड
वेतन	Www.bls.gov/ooh के अनुसार सांख्यिकीय विश्लेषक का औसत वार्षिक वेतन $ 88,190 था
मांग आपूर्ति	बड़े डेटाबेस पर काम करने के अनुभव के साथ-साथ व्यापक गणितीय और सांख्यिकीय कौशल की आवश्यकता के बाद से प्रोफ़ाइल की मांग की जाती है।
शिक्षा की आवश्यकता	गणित या सांख्यिकी / एमबीए / सीएफए में मास्टर्स डिग्री
अनुशंसित पाठ्यक्रम	सांख्यिकी / सीएफए में परास्नातक
सकारात्मक	कंपनी के निर्णय लेने में शीर्ष प्रबंधन के साथ-साथ प्रासंगिक सांख्यिकीय विश्लेषण प्रदान करके भाग लेने की संभावना।
नकारात्मक	व्यापक डेटा crunching और एक्सेल शीट्स पर काम करना बोरियत हो सकता है।

# 2 - फ्रंट ऑफिस क्वांटिटेटिव एनालिस्ट

फ्रंट ऑफिस क्वांटिटेटिव एनालिस्ट कौन है?

फ्रंट ऑफिस क्वांटिटेटिव एनालिस्ट उन कंपनियों के साथ काम करता है जो वित्तीय उत्पादों के साथ काम करती हैं।

फ्रंट ऑफिस क्वांटिटेटिव एनालिस्ट - जॉब विवरण
जिम्मेदारियां	जिस कंपनी का अधिग्रहण होने जा रहा है, उसका विश्लेषण करने के लिए जटिल वित्तीय ढांचे तैयार करने के लिए जिम्मेदार।
पदनाम	फ्रंट ऑफिस क्वांट एनालिस्ट
वास्तविक भूमिका	कंपनी के लिए लाभदायक ट्रेडों की पहचान करना और प्रतिभूतियों के मूल्य निर्धारण के संबंध में विभिन्न जटिल रणनीतियों का विकास करना है।
नौकरी के आँकड़े	अमेरिका के श्रम सांख्यिकी ब्यूरो पर कोई डेटा साझा नहीं किया गया है।
शीर्ष कंपनियां	भारी ब्रैकेट निवेश बैंकों। हेज फंड्स, एनबीएफसी, स्टॉक ब्रोकर और म्यूचुअल फंड
वेतन	निजी फ्रंट ऑफिस क्वांटिटी एनालिस्ट के लिए औसत वार्षिक वेतन $ 1,00,000 से $ 1,50,000 के बीच हो सकता है क्योंकि यह एक पेशेवर भूमिका है।
मांग आपूर्ति	भूमिका के लिए बहुत अधिक मांग है क्योंकि इसके लिए वित्तीय सेवा उद्योग के व्यापक ज्ञान और प्रतिभूतियों के मूल्य निर्धारण की आवश्यकता होती है।
शिक्षा की आवश्यकता	सीएफए / मास्टर्स इन क्वांट स्टडीज या स्टैटिस्टिक्स / एमबीए टीयर -1 विश्वविद्यालयों से कम से कम 7-10 साल के एक्सपी के साथ
अनुशंसित पाठ्यक्रम	सांख्यिकी / सीएफए / सीपीए में परास्नातक
सकारात्मक	वित्तीय सेवा क्षेत्र का व्यापक ज्ञान और व्यापार रणनीतियों का मसौदा तैयार करने का अवसर।
नकारात्मक	लंबे समय तक काम करने के घंटे और उच्च डेटा क्रंचिंग और जोखिम भरा प्रोफाइल क्योंकि एक गलत व्यापार रणनीति कंपनी पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकती है।

# 3 - जोखिम प्रबंधन अधिकारी

जोखिम प्रबंधन अधिकारी कौन है?

जोखिम प्रबंधन अधिकारी समय-समय पर पोर्टफोलियो का विश्लेषण करके और जोखिम वाले क्षेत्रों का सुझाव देकर संगठन के संपूर्ण जोखिम का प्रबंधन करता है।

जोखिम प्रबंधन अधिकारी - नौकरी का विवरण
जिम्मेदारियां	प्रतिभूतियों और बाजार के मौजूदा और अनुमानित पैटर्न को विकसित करने और समझने के लिए विभिन्न मात्रात्मक तकनीकों को लागू करके किए गए निवेश में जोखिम वाले क्षेत्रों की पहचान करना।
पदनाम	जोखिम प्रबंधन अधिकारी
वास्तविक भूमिका	निवेश की गई प्रतिभूतियों के लिए एक विस्तृत जोखिम प्रबंधन मॉडल का निर्माण और आवधिक आधार पर उसी के व्यवहार का अध्ययन करना।
नौकरी के आँकड़े	यूएस के श्रम सांख्यिकी ब्यूरो इस भूमिका पर डेटा प्रदर्शित नहीं करता है।
शीर्ष कंपनियां	भारी ब्रैकेट निवेश बैंकों। हेज फंड्स, एनबीएफसी, स्टॉक ब्रोकर और म्यूचुअल फंड
वेतन	एक जोखिम प्रबंधन पेशेवर के लिए औसत वार्षिक वेतन $ 2,00,000 - $ 3,00,000 के बीच कहीं भी हो सकता है।
मांग आपूर्ति	अत्यधिक मांग वाली प्रोफ़ाइल के बाद से कंपनियों को लागू करने के लिए उच्च मात्रा में जोखिम प्रबंधन रणनीतियों की आवश्यकता होती है।
शिक्षा की आवश्यकता	सीएफए / मास्टर्स इन क्वांट स्टडीज या स्टैटिस्टिक्स / एमबीए टियर -1 विश्वविद्यालयों से कम से कम 10+ वर्ष के जोखिम प्रबंधन में यस
अनुशंसित पाठ्यक्रम	सांख्यिकी / सीएफए / सीपीए में परास्नातक
सकारात्मक	व्यवसाय में जोखिम क्षेत्रों के बारे में उन्हें जागरूक करने के लिए शीर्ष प्रबंधन के साथ मिलकर काम करने का अवसर।
नकारात्मक	हाई-रिस्क प्रोफाइल चूंकि यह रेवेन्यू जनरेशन रोल नहीं है।

# 4 - मॉडल सत्यापन विश्लेषक

मॉडल सत्यापन विश्लेषक कौन है?

मॉडल सत्यापन विश्लेषक कंपनी में विश्लेषक द्वारा तैयार किए गए मौजूदा मॉडलों का परीक्षण करता है और किसी भी विचलन को दैनिक आधार पर विभाग के प्रमुख को रिपोर्ट करता है।

मॉडल सत्यापन विश्लेषक - नौकरी विवरण
जिम्मेदारियां	मॉडल का परीक्षण करने और उसी में सुधार के लिए सुझावों के साथ आने के लिए।
पदनाम	मॉडल मान्यता विश्लेषक
वास्तविक भूमिका	तैयार किए गए मॉडल का मैन्युअल परीक्षण करना है और देखना है कि क्या मॉडल के मूल सिद्धांतों के विपरीत नहीं है।
नौकरी के आँकड़े	श्रम सांख्यिकी ब्यूरो द्वारा कोई डेटा प्रदर्शित नहीं किया गया है।
शीर्ष कंपनियां	ऑल बुल ब्रैकेट इन्वेस्टमेंट बैंक। हेज फंड्स, एनबीएफसी, स्टॉक ब्रोकर और म्यूचुअल फंड
वेतन	उसी के लिए औसत वार्षिक वेतन $ 75,000 से $ 1,00,000 के बीच कहीं भी हो सकता है
मांग आपूर्ति	इस भूमिका में वेतन विश्लेषक भूमिका की तुलना में कम है क्योंकि यहाँ व्यक्ति केवल तैयार किए गए मॉडलों का सत्यापन करता है और वास्तविक कोडिंग में शामिल नहीं होता है।
शिक्षा की आवश्यकता	Tier -1 विश्वविद्यालयों से सीएफपी / सीपीए / एमबीए कम से कम 5-10 वर्ष की अवधि के साथ
अनुशंसित पाठ्यक्रम	सीपीए / एमबीए / सीएफए
सकारात्मक	मॉडल के व्यवहार को दैनिक आधार पर जानने के लिए और एक बहुत ही जानकारीपूर्ण भूमिका के लिए जाता है।
नकारात्मक	मन का कम अनुप्रयोग चूंकि मॉडल पहले से तैयार है और उसी को सही ठहराने के लिए व्यक्ति को विभिन्न प्रकार के डेटा खिलाने की आवश्यकता होती है।

निष्कर्ष

क्वांटिटेटिव एनालिसिस किसी भी कंपनी, विशेषकर एसेट मैनेजमेंट कंपनियों, प्राइवेट इक्विटी फंड्स, हेज फंड्स, स्टॉकब्रोकर और इनवेस्टमेंट बैंकों में सबसे महत्वपूर्ण भूमिकाओं में से एक है। यह तैयार किए गए मॉडल के व्यवहार पैटर्न को प्रदान करता है और प्रबंधन को पूरी आबादी और जिस तरह से यह बढ़ रहा है उसकी पृष्ठभूमि या झलक देता है। इसे कोडिंग करने और उस मॉडल को तैयार करने के लिए सांख्यिकी के व्यापक डेटा क्रंचिंग और ज्ञान की आवश्यकता होती है, जिसका उपयोग दिए गए जनसंख्या के तहत नमूने का परीक्षण करने के लिए किया जा सकता है।

मात्रात्मक विश्लेषक की मांग दिन-प्रतिदिन उद्योग में उपलब्ध सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर की संख्या के साथ बढ़ रही है, जो नवीनतम तकनीकों का उपयोग करके उच्च-स्तरीय डेटा विश्लेषण करने में मदद करता है। कई आईटी कंपनियां अब मात्रात्मक डेटा विश्लेषण सॉफ्टवेयर पर ध्यान केंद्रित कर रही हैं क्योंकि यह स्टॉकब्रोकर और हेज फंड प्रबंधकों से भारी मांग में है ताकि उनके मौजूदा पोर्टफोलियो का बेहतर विश्लेषण दिया जा सके।