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ざっくり解説
まず、クオンツもデータサイエンティストも定義が業界や会社によって異なるので、「クオンツはこういう仕事で、データサイエンティストはこういう仕事」というように固定観念を持たないことが重要だろう。
データサイエンティストの方がいわゆる文系就職に近く、クオンツの方がいわゆる理系就職に近い、というイメージでいいかと思う。
データサイエンティストは、かなり偏見も混じっているが、「統計の知識があってPythonが使える企画職やマーケティング職、コンサル職」に近い印象である。社内向けにプレゼンする仕事なら企画職やマーケティング職に近く、クライアント向けにプレゼンする仕事ならコンサル職に近い、というのが当たらずとも遠からずではないだろうか。
モデルやそれを実装したライブラリは既に出来上がっているものを使い、モデルに投入するインプットデータをどう加工して作るか（特徴量エンジニアリング）をデータオーナーの部署と協同で考え、モデルから出てきたアウトプットをきれいに可視化して偉い人にプレゼンする、という感じだと思う。なので、「サイエンティスト」という用語がかなり誤解を招く表現なのかなと思っている。
データサイエンティストと似た用語として機械学習エンジニアがあるが、こちらの方がクオンツには近いだろう。機械学習エンジニアの定義も会社によって異なるので注意が必要だが、ソフトウェアエンジニアのうち、機械学習モデルを乗せたシステムを作る人、という感じだと思う。なので基本的にはソフトウェアエンジニアの特殊版とイメージしておけばよさそうだ。
これに対してクオンツは、モデルを乗せたシステム開発の部分というよりは、モデルそれ自体を作る、あるいは、モデルをライブラリの中に実装する、という仕事に近い。デリバティブクオンツやアルゴトレードクオンツは特にそうだろう。出来合いのモデルやライブラリから呼び出すだけという仕事もあるが、それだけではないことが多い。
まとめると、
- モデル自体や、モデルをライブラリに実装するところをやりたければクオンツ
- すでに出来上がっているモデルやライブラリから呼び出す部分のコードを書く仕事なら、データサイエンティストや機械学習エンジニア
- データサイエンティストの場合は、分析結果を報告する仕事の重要性が非常に大きかったりする。コンサル職に近いので高いコミュニケーション能力が求められそうだ。
- 機械学習エンジニアの場合は、ソフトウェアエンジニアの特殊版というイメージなので、機械学習モデルを乗せたシステムの開発が仕事
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