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工作学习 / 事业工作 / 这些天坛里天天谈投行工作，学习了不少，前两天看见个工作，是要求把SAS 相关项目用Python 改写，我觉得这个拿来练习挺好，是不是搞个学习小组，欢迎有SAS 经验或者有Python经验的同学一起加入
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2022-8-12
(#14742991@0)
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Google 应该是最好的老师，学习小组比较难搞起吧？
-boolean(村支书_铁蛋儿);
2022-8-12
(#14743407@0)
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对，很难，其实我组织过各种学习小组很多次，木有成功的。不过这个相对简单，网上大把数据集和公开代码，等我练好了，我来当老师就容易了。本来我们也有个数据组想互相训练自己家小孩
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2022-8-12
(#14743471@0)
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至少方向是对的， 我知道的CIBC, TD, ATB, Sun Life都有SAS migration项目。
有帖子问IT牛人的成功经验。非牛人，但是怎么说也在这一行混了近30年，感觉埋头苦干固然不可或缺，抬头看路或许更为重要‼️
-renjl0810(Virtual Void);
2022-8-12
{118}
(#14743805@0)
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这种项目里面码工的活不多，前台人机对话是通用技术，后台数据流也是通用技术。这些都跟分析工具无关。内核是统计模型。以前很多SAS的职位，都不要CS出身的。
-orange0(桔子);
2022-8-13
(#14744572@0)
+1
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统计模型不要语言写吗，今天刚好做量化的朋友来家里吃饭，我仔细问了他，他们用c++。migrate 量化模型还是有市场的，migrate 人家的模型从一个语言到另一个语言，难度比从无到有我觉得应该还是容易些，当然还是需要有比较好的 数据分析和模型能力
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2022-8-13
(#14745476@0)
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SAS和Python做不到那么深，别人用C或C++写好的library 拿来直接用，做统计分析建模型之类的
-orange0(桔子);
2022-8-13
(#14745743@0)
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你这还是IT工作，不是金融工作吧
-eclipse19(otherwise);
2022-8-13
(#14744303@0)
+3
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网上大家介绍很多了，投行主要两个工种trader 和矿工，矿工就是写模型的码工，以前的矿工很多是用SAS,我学习把SAS 模型用Python重写一遍
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2022-8-13
(#14744343@0)
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确实不光投行，美国的大银行都从SAS往Python转，但是SAS的内部生态环境经过多年经营相对要好得多，比如数据库自动联结，数据和程序共享环境，共享schedule and trigger job等等，Python正在这方面努力追赶，指日可待。
-nodream(～～～);
2022-8-13
(#14744376@0)
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做模型和分析其实不必用数据库，云数据湖存储比较便宜方便，处理分析在内存里面，用Spark 之类的。Python 是开放系统，下面的工具多。
-orange0(桔子);
2022-8-13
(#14744397@0)
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小公司可以，我们各种平台云里雾里的数据库几年前的统计有小一万个，要求的是一个整合的和共享的环境，Python做到这个还需要时间。
-nodream(～～～);
2022-8-13
(#14744643@0)
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我说的是大公司，比如亚麻，以自家产品替代甲骨文数据库。谷歌一直就用自家产品。数据库贵，而且有强制ACID，OLAP performance 不行。整合和共享并不是数据库的强项，只是历史久，大家都会点皮毛。Spark 专门做了SQL API 跟数据库兼容。
-orange0(桔子);
2022-8-13
(#14744725@0)
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我说的是美国的大银行，整合和共享指的是应用环境，数据库只是其中的一环。
-nodream(～～～);
2022-8-13
(#14744766@0)
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OLAP performance 不行你说的是传统的row based oltp 数据库，现在各主要厂商都有columnar DB/DW for OLAP 甚至是HTAP for both OLTP and OLAP.
-renjl0810(Virtual Void);
2022-8-13
(#14744768@0)
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我说的 olap自然包括columnar, 大分析依然不行的。而且columnar 不是传统数据库的强项，no sql便宜替代很多。
-orange0(桔子);
2022-8-13
(#14745747@0)
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sas人机交互比python容易，sas就是太贵了，python是open source，用惯了sas很难转到python，还不如用R
-xiangcaosh(船头);
2022-8-13
(#14744496@0)