답변함
FDP 시험에 관련하여 질문 드립니다. 부득이하게 FDP 시험 항목이 없어 CFA에 올립니다.
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강사명: 홍찬양, 손경환
현재 컴퓨터 공학 계열을 전공하고 있는 대학교 3학년 학생입니다. 주식 시장, 빅데이터와 머신러닝과 파이썬에 관심이 많아 관련된 자격증을 알아보던 중, FDP라는 시험에 대해 알게 되었습니다.
OT를 들었는데, FDP에 필요한 사전 지식 중에서 'CFA, 금융, 경제 관련 분야 학사 수준의 지식', '미적분학, 확률과 통계' 정도의 내용이 필요하다고 적혀 있었습니다. 후자는 충분히 가능한 거 같은데, 전자의 경우는 자신이 없습니다. 현재 투자자산운용사 보유 중입니다.
Q) 대학교 학부생 수준에서 FDP를 준비한다고 할 때, 금융/경제 관련 분야 학사 수준의 지식이 꼭 필요한지 궁금합니다.
Q2) 강의 시간이 총 90시간으로 되어 있던데, 이 강의에 나와 있는 내용을 습득하는 데 사전 지식이 미적분학, 확률과 통계, 기본 컴퓨터공학 지식만 있으면 괜찮은지 궁금합니다. 또한 90시간 강의 이외에도 추가로 합격하는 데 필요한 학습 내용이 있는지 알고 싶습니다.
감사합니다.
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댓글
안녕하세요 이패스코리아입니다^^
전자(CFA, 금융, 경제 관련 분야 학사 수준의 지식)의 경우 CFA Level 1,2 기본수준의 지식만 있으셔도 충분합니다. CFA Level 1,2 시험을 합격할 정도의 지식이 아닌 전체적인 금융시장의 기본적인 흐름만 알고 계셔도 됩니다. 투자자산운용사를 소지하시고 계시다면 금융, 경제 관련 기본적인 지식은 가지고 계시기 때문에 바로 FDP 커리큘럼을 학습하셔도 큰 어려움은 없으실 겁니다.
후자(미적분학, 확률과 통계)의 경우 벡터 미적분, 확률 및 분포, 최적화, 선형대수, 분석 기하학, 시계열 분석 정도의 지식을 요구합니다. 좀 더 세부적으로 아래와 같은 내용을 학습합니다.
1. 벡터(Vector) - 벡터 정의, 기하학적 의미, Norms, 내적, SVM 예시 2. 미분 및 최적화(Derivatives and Optimization) - 미분 정의, 기하학적 의미, 손실함수 미분의 개념, Sigmoid 함수, 테일러 급수, Gradient Descent 3. 확률 및 통계 - 모집단 및 표본, 랜덤 변수, 확률 분포, 조건부 확률, 베이즈 정리, 가설 검정(귀무가설, Type1 / Type2 오류), 검정통계량, 신뢰구간, P-value 4. 시계열 분석 - AR model, stationarity, autocorrelation, GARCH
추가로 공부시간은 대략 4~6개월 전후라고 생각하시면 될것같습니다.
그럼 좋은 하루 되시구요.
다른 문의사항이 있으시면 문의 주시기 바랍니다.^^
감사합니다.
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