有没有一份工作，有前途还有钱途？
有没有一份工作，出场自带精英光环？
巧了！这份光鲜亮丽的工作还真有，那就是金融公司最偏爱的Quant——黄金矿工💰。
Quant相关职位可以说是近年来金融界的香饽饽，为了争抢Quant人才，华尔街大佬们不仅争相扩招，而且还重金揽人。
不过，想成为一名黄金矿工绝非易事，除了金融知识，精通编程语言也是上岗的必备条件！另外，超高的面试门槛更是成为很多同学求职路上的拦路虎。
为了帮助大家全面提升求职实力，实现华尔街精英梦，来Offer重磅推出全新课程：
🔥华尔街金融工程重度就业课程🔥
美西时间 2月23日 7PM 
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本期课程重磅亮点
01
360°全方位提升：直击金工求职要点
从量化岗位必备的算法编程、机器学习、概率统计、项目经验等全方位提升学生的求职综合能力，从金融业界实践应用的角度帮助同学拿到量化岗位的offer。
02
顶级师资，真人直播授课
授课团队均为清北、美国前10名学校博士背景，先后任职于高盛、全球Top 2对冲基金等顶级金融公司，深谙一线金融公司面试重点，帮助学生达到最佳学习和求职效果。 
03
三大项目，助你打造亮眼简历
顶级华尔街名师将手把手带领学生实现三大工业级的量化金融前沿项目。
NO.1 方差互换合约的复制定价
本项目将带您深入研究一种常见的金融场外衍生品，方差互换合约的性质，交易属性，以及如何利用普通场内期权通过复制的方式计算正确的价格。
NO.2 构建最优投资组合
本项目围绕实际工作中投资组合优化最常应用的办法（均值方差法，Black-Litterman模型等），带领您通过使用实际的历史价格，以及对未来资产回报的预期，合理估计资产间的协方差，并给出在限定条件下的最优资产组合策略。
NO.3 LendingClub风险预测项目
本项目帮助您接触金融界的真实数据，结合目前金融界最流行的风险预测模型，带领您亲自动手解决贷款预测的实际问题。
您将通过机器学习的方法，使用LendingClub的贷款数据构建贷款违约预测模型，对新增贷款申请人进行风险预测评估。
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更多亮点
01
50%理论课 + 50%实战课
课程将理论知识体系构建与实际动手编程训练结合，训练实际动手的能力。让每一位学员都成为能解决实际问题的金融工程师!
02
独家LaiTalent平台，强大内推资源
来Offer内推系统LaiTalent整合老师和千余名校友的人脉资源，为同学求职提供强有力的内推支持。学员可使用专属内推平台 LaiTalent，获得优质资源。
03
独家LMS学习系统，高效答疑平台
课程开始后，您可以与班主任和主讲老师随时沟通。我们提供来Offer独家LMS答疑平台、 微信群等多种答疑方式，保证您能够得到及时有效的解答。
这么棒的课
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常见问题答疑
Q: 金工课程由哪些老师主讲？
Ian老师 
 全球顶级金融公司投资组合经理
Ian老师，Cornell ECE博士。目前在全球顶级多策略对冲基金担任Quantitative Portfolio Manager。
Sena老师 
 全球顶级金融公司量化研究员
Sena老师，北大本科，全球Top MFE硕士。曾就职于高盛，目前在全球顶级多策略对冲基金担任Quantitative Researcher。
Nathan老师
知名能源公司数据科学总监、面试官
Nathan老师，美国知名能源公司数据科学总监，有近20年数据分析、商业分析的业界经验，领导过多个能源、金融、IT领域大型项目。
Q: 什么背景的同学适合参加金工课程？
针对希望成为量化金融分析师、量化金融研究员的同学, 我们将系统搭建金融工程知识体系，并从该类岗位的特性出发，对于面试中考察编程和算法进行重点提升。
手把手带领学生结合金融业界案例，进行策略分析和项目实战，提高同学的金融建模能力，提升项目经验。
Q: 上课频率和课程时长？
第 1 阶段
机器学习理论+Python编程基础
上课频率: 
1个月左右，每周4-5节课，每节课约2小时
第 2 阶段
概率与统计知识 & Python编程进阶
上课频率: 
3周左右，每周4-5节课，每节课约2小时
第 3 阶段
OA经典案例分析与简历辅导
上课频率: 
2周左右，每周4-5节课，每节课约2小时
第 4 阶段
金融工程与量化项目实战
上课频率: 
1个月左右，每周4节课，每节课约1.5小时
Q: 什么时候开班？
2023年2月23日
美西时间 7PM 开班
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