加拿大多少职位虚位以待？这个数字有点吓人

东湖山庄

CNMZF 发表于 2018-7-10 11:08
总结得不错。这也是我看了你上次答题思路确认了你确实是学计算数学的。 ...

看看克非的回答，高下立见。我从你的回答还是相信你是学数学的，但是你说你现在是精算师，我表示不信服，但不是不相信。你的数学基础不敢恭维，学数学的永远不会忘记数学分析的核心，你的数学老师当年一定会自豪地告诉你你其他专业的区别的。

尊重历史

东湖山庄 发表于 2018-7-10 11:22
看看克非的回答，高下立见。我从你的回答还是相信你是学数学的，但是你说你现在是精算师，我表示不信服， ...

废话，他毕业后从事的是高等数学教育工作，当然知道高等数学与数学分析的区别。对于我来讲，只能去猜，能一样吗？如果我让你说你不熟悉的领域，你能说清楚？

东湖山庄

CNMZF 发表于 2018-7-10 11:20
卧槽，我想明白怎么回事了。你上学的时候是计算数学，毕业后教高等数学。怪不得清楚高等数学的内容。

当 ...

还有就是数学分析学4年4个学期，线性代数学一年，而高数一年就搞定。

尊重历史

kefei 发表于 2018-7-10 11:23
你上数学系，也不可能不翻几十本高等数学的书吧。。。那就成了空中楼阁了。 ...

谁没事儿花时间翻高等数学的书啊？

就算是不想做空中楼阁，也得找个应用的领域。不结合具体应用，高等数学不还是空中楼阁？

你别在这里扯蛋了，如果不是你毕业后教高等数学，你知道计算数学与高等数学的区别？

东湖山庄

山火 发表于 2018-7-10 11:43
确实不好招人，我们这个行业很多公司都在抢人，现需要大批有经验交通设计工程师 ...

道路交通需要城市规划、图像处理以及美术等方面的人才。不容易。

东湖山庄

CNMZF 发表于 2018-7-10 11:38
谁没事儿花时间翻高等数学的书啊？

就算是不想做空中楼阁，也得找个应用的领域。不结合具体应用，高等数 ...

不要说他扯蛋，他的逻辑比你好多了！

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kefei 发表于 2018-7-10 11:32
这到不能说。。。精算其实就是统计，难一点就是线性回归和Logistic回归了。。。学过线性代数和统计应该没 ...

我只能说你OUT了。精算不仅仅是数学或者统计。其实这都是外界对精算的误解，所以华人孩子以为自己数学好就想进入这一行，最后搞得自己头破血流。即使是谈到精算建模，也不仅仅是你说的那点陈旧工具。大数据神经网络deep learning包括很多supervised or unsupervised machine learning data mining技术也在快速投入应用中。比如text mining，video key frame analysis, user based insurance等等。很多算法已经不再是简单的那点回归了。这个既需要data science方面的技术，又需要金融保险方面的domain knowledge.如果到了巨灾模型，还需要建筑工程师气象部门的知识和数学模型。

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东湖山庄 发表于 2018-7-10 11:51
不要说他扯蛋，他的逻辑比你好多了！

废话，他做老师的。现在只不过是把他上课时的内容重新给你展示一遍。如果说到他不熟悉的领域，他扯的蛋漏洞百出。

寂寞的野百合

CNMZF 发表于 2018-7-10 10:17
如果你也在市中心工作，有空一起喝杯咖啡聊聊？省得你总怀疑这个怀疑那个的。不妨告诉你，我与那个自焚ke ...

你在在市中心工作怎么了？别人就不如你了？就意味着你说的都是真的？就你这脑子还有公司雇你做精算师？ 我算知道为啥加拿大这么弱了！

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寂寞的野百合 发表于 2018-7-10 11:58
你在在市中心工作怎么了？别人就不如你了？就意味着你说的都是真的？就你这脑子还有公司雇你做精算师？  ...

很奇怪，在哪里工作只是为了午休时见面喝咖啡方便，为什么你会想到别处去？你先自己试一下再贬精算师这个职业不迟。

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kefei 发表于 2018-7-10 12:00
对于模型，告诉你一点，可能是建立在必然，但更可能是建立在偶然的。。。一个看似可靠而且相当精确的模型 ...

数学模型只是对现实世界的一个抽象化，当然没有那么精确。而且，就算你的模型完美捕捉到了每一个变量，还有内在永恒存在的现实观测值偏离。

比如说一个完全fair的硬币，观测值可能会出现连续100000000次正面向上，但这并不能说这个硬币不fair，也就是模型错误，而是出现了极端事件，也就是黑天鹅事件。

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kefei 发表于 2018-7-10 12:18
答非所问。。。你没有做过很多的模型，并在实践中得到检验，只是书本的知识。。。。模型不是越复杂，越高 ...

你是根本就对模型本身与建模混为一谈。理论中有完美的模型，但现实中很难建立这样的模型。你所说的是建模过程中over fitting的问题。所以才需要有training data, testing data, validating data. 当数据太少时，还需要cross-validation.

红 豆

CNMZF 发表于 2018-7-10 12:24
你是根本就对模型本身与建模混为一谈。理论中有完美的模型，但现实中很难建立这样的模型。你所说的是建模 ...

真捉急，让我给你补补算计人心学领域的逻辑课程吧
为什么飞飞姐姐天天泡网满嘴跑火车 东湖却不让他去找工作 偏说你
假如东湖说飞飞比你强成立 那怎么你当了精算师 他做了点点点省略一行字

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红 豆 发表于 2018-7-10 12:31
真捉急，让我给你补补算计人心学领域的逻辑课程吧
为什么飞飞姐姐天天泡网满嘴跑火车 东湖却不让他去找工 ...

呵呵，多谢了。

其实，我邀请东湖一起喝咖啡，是想用事实告诉他现实与他想象的相差有多远。东湖一直以为自由粉NDP粉都是有专业工作的，批评自由党的都是吃福利救济的。其实现实是相反的。我批评自由党，职业是精算师。kefei等自由粉，职业是。。。。。。东湖这个年轻人本质不坏，就是太容易受骗，被自由粉们所谓的政治正确外衣迷惑了双眼。飞飞基础不错，可惜入了魔道，可能是在加拿大找专业工作不顺酿就的。吃人嘴短。挺自由党也正常。不过，跟他讨论点问题，还算有收获不是在浪费时间。

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kefei 发表于 2018-7-10 12:32
现实世界中总有波动。。。数学是用来聆听音乐的，不是来迎合噪音的。。。音乐是内在的，也是朴素的，常常 ...

呵呵，数学是简单的，如音乐；现实是复杂的，充满了噪音。我们精算师就是在用数学这个工具想办法滤掉噪音。滤得太多或者滤得太少，都听不到好音乐。说自己凭common sense可以一目了然，也就是听噪音就能听出音乐的效果的，除了疯子就是吹牛大王。