¿Debo elegir una carrera como actuario, científico de datos o ingeniero financiero?

Soy un estudiante de maestría entrante en análisis de datos (también fui exceptuado de maestría en estadística y matemáticas financieras, por lo que estaba en una posición similar para decidir). Es un gran programa, pero todavía me atrae mucho el campo actuarial. Hice un par de exámenes de actuario y obtuve una pasantía, así que te ofreceré mi perspectiva:

La matemática requerida no es tanto como la cuantificación usaría, pero ciertamente no es básica. En este momento tengo que estudiar procesos estocásticos, movimiento browniano y ecuaciones diferenciales parciales para el modelo Black-Scholes para prepararme para mi tercer examen. Estos son todos los temas que se encontrarían en un programa típico de Maestría en Ingeniería Financiera, por lo que ciertamente puede tomar los exámenes mientras realiza el título. El plan de estudios de MFE también incluye cursos en finanzas corporativas, análisis de regresión y econometría de series temporales, que también son requisitos para convertirse en actuario. Si de todos modos planea hacer una maestría, un MFE sería muy aplicable a la ciencia actuarial. La maestría en estadística sería igual de útil: esencialmente todo lo que pueda aprender en estadística será relevante para la profesión.

Además, hay una pista de Finanzas e Inversiones Cuantitativas para la certificación actuarial de compañeros (en los Estados Unidos) que se alinea bastante bien con lo que estudiaría un candidato CFA. De hecho, muchos actuarios que toman este camino también obtendrán un CFA. Esto les da a los actuarios oportunidades de cambiar a inversiones y FE si lo desean. También he oído hablar de muchos actuarios que se dedican a la minería y el almacenamiento de datos y trabajan en funciones de ciencia de datos dentro de su empresa. Si le preocupa perder interés en el trabajo, definitivamente debería probar la consultoría actuarial. Puede trabajar con varios departamentos de la empresa y con innumerables clientes en diferentes campos. Cada cliente trae un problema completamente diferente para que lo resuelva, que a menudo requiere que aprenda nuevas habilidades para hacerlo, ¡parece que podría mantener mi interés por un tiempo!

A muchas FE que se convierten en cuarentenas e IB se les paga realmente bien, pero a una tarifa por hora similar a la de los actuarios que trabajan entre 40 y 45 horas a la semana. La gran mayoría de los actuarios incluso tienen tiempo libre pagado durante la semana para estudiar para sus exámenes. ¡Sé de muchos que solo funcionan 4 días a la semana! Los trabajos de actuario también aumentan en demanda cada año, y no hay límite en las ganancias potenciales de fin de carrera de un actuario. Permanecen muy estables durante las recesiones, por lo que es raro que los actuarios pierdan sus trabajos si su desempeño es decente.

En general, consideraría que el actuario es mitad análisis de datos y mitad ingeniería financiera, pero con menos programación que cualquiera. Yo diría que el actuario es el más flexible de los tres, con respecto a las horas de trabajo y la capacidad de ascender a su propio ritmo.

En realidad, no todos los científicos de datos tienen que hacer un gran desarrollo de software y algoritmos hardcore. Algunos son en realidad estadísticos con un nuevo título de “científico de datos” que suena a la moda pero que en realidad no es diferente al anterior. Entonces, sí, puede ser un científico de datos sin excelentes habilidades de programación, aunque debe tener al menos una capacidad de programación adecuada.

Pero no tiene que ser una situación de uno u otro. Por ejemplo, sé que muchas compañías de seguros dejan que sus científicos de datos estudien para los exámenes actuariales. Quizás pueda hacer algo similar en las empresas de servicios financieros. La mejor manera de determinar qué es lo mejor para usted es establecer contactos con personas que ya están en esas carreras profesionales para obtener asesoramiento. Luego haga pasantías en ese camino para experimentarlo usted mismo.

En cuanto a los cursos, los tres caminos requieren fuertes habilidades cuantitativas. Por lo tanto, le recomiendo que estudie modelado estadístico, aprendizaje automático e investigación de operaciones. Para el lado del software / programación, quizás pueda repasar sus habilidades de manipulación de datos utilizando SQL o algo similar.

En términos de perspectivas de trabajo, creo que la ciencia de datos le brinda la mayor flexibilidad porque es un campo en crecimiento que demanda cada industria. Entonces, si una industria tiene dificultades, por ejemplo, los servicios financieros alrededor de 2008-2009, simplemente puede cambiar a otra que esté funcionando bien. Esa misma flexibilidad puede ser útil para sus otros objetivos también. Por ejemplo, si valora el equilibrio entre el trabajo y la vida y la seguridad laboral, entonces podría encontrar puestos de ciencia de datos en seguros, gobierno u otras industrias conocidas por esos rasgos.

Solo tú puedes decidir qué es lo mejor para ti.

Algunas reflexiones sobre el trabajo actuarial.

a) No es aburrido si te gusta el trabajo. Trabajé en una gran variedad de proyectos y encontré solo unos pocos aburridos (probablemente mejor que la media para cualquier carrera en grandes empresas)

b) aprobar los exámenes requeridos es difícil, pero debe comenzar lo antes posible. Mire el sitio web de la asociación actuarial en el país en el que quiera trabajar.

c) muchos actuarios no usan las matemáticas directamente, aunque cada vez es menos así a medida que la gestión de riesgos se vuelve más compleja. Sin embargo, ninguna carrera requerirá que uses muchas matemáticas, ya que hay software para hacer la mayor parte de ellas. Sin embargo, debe poder distinguir las respuestas plausibles de los errores (sin mencionar la comprensión de cómo usar el software).

Una cosa que puede hacer para averiguar si una carrera es para usted es conseguir un trabajo de pasante de verano. Muchas compañías de seguros tienen uno para actuarios y probablemente hay oportunidades para otras carreras. Puede ser demasiado tarde para solicitar este verano, pero vale la pena estudiarlo.

Buena suerte.

Puedo darte el aporte monetario para estos dos trabajos.

Los científicos de datos tienen un alto punto de entrada. Por lo general, alto rango de 5 higos a 6 higos de 100K a 145K. Ocasionalmente más alto pero raro.

Una vez que llegas a los puestos superiores, es raro como el infierno si no es exageradamente difícil alcanzar 160K.

Al ser un FE por otro lado, puedes seguir y seguir hasta 6 higos más altos. La ciencia actuarial tiene un campo de entrada bajo sin los maestros en ingeniería. Con o sin él más experiencia continua; puedes hacerte bastante rico con un estilo de vida que los científicos soñarían pero que nunca podrás alcanzar a menos que sean el próximo Mark Zuckerberg literal.

Para ser honesto contigo, iría con FE / ciencia actuarial. Esas personas en el campo pueden saltar a la ciencia de datos con relativa facilidad. Viceversa, por otro lado, es difícil para los científicos de datos convertirse en EFE y entrar en la ciencia actuarial.

Depende de los intereses de su tema. Todos estos son desarrollos profesionales de un estudio avanzado de matemáticas. Todos los trabajos pagarán bien y desafiarán sus intereses, todos con carreras de desarrollo. Si lo mira estratégicamente con los trabajos que probablemente obtendrá, el científico de datos es el mejor. Esto se desprende de los planes de desarrollo entre todas las industrias para su campo de ciencia de datos. La demanda proyectada es alta con pocas personas totalmente calificadas para cumplir con las expectativas y desarrollar de manera estable la ciencia de datos dentro del modelo de negocio. Como campos de estudio, la ciencia de datos es la más extendida para muchos trabajos y, por lo tanto, es evaluable como menos especializada.

Sugerir actuario. Tanto la ingeniería financiera como la ciencia de datos requieren codificación como núcleo del conjunto de habilidades.

Me gustaría enfatizar que debería disfrutar de la codificación si se dedica a la ingeniería financiera o la ciencia de datos porque, incluso si no tiene que hacer mucha programación, seguirá apareciendo como parte de lo que hace día a día.

Por lo que he leído, la ciencia actuarial es una carrera gratificante, pero requiere muchos estudios continuos. Tienes que aprobar todos los exámenes y cada uno es más difícil que el anterior.

La ciencia de datos y la ingeniería financiera son buenos campos.

Su título universitario es muy importante, pero no es el final, todo se debe a lo que hace con su vida. Mi título es en Economía, pero mi pasión radica en la programación.

Tome estadísticas, ciencias de la computación y un análisis informático y el mundo es su ostra.