Sure, I'd be happy to ask you some specific questions to gauge your expertise in these areas:

Mathematics:
- What is the difference between a derivative and an integral?
- Can you explain eigenvalues and eigenvectors?
- What is the purpose of Lagrange multipliers?
- What is the difference between a linear and nonlinear optimization problem?

Finance:
- What is a stock option, and how does it work?
- What is the difference between a stock and a bond?
- Can you explain the efficient market hypothesis?
- How does diversification help to mitigate risk in a portfolio?

Data Analysis:
- What is the difference between supervised and unsupervised learning?
- Can you explain the concept of overfitting?
- What is regularization, and why is it important?
- How do you evaluate the performance of a regression model?

Programming:
- Can you explain the difference between a stack and a queue?
- How do you handle missing data in a dataset?
- What is the purpose of a try-except block in Python?
- What is the difference between a deep copy and a shallow copy in Python?

Based on the deficiencies identified from your responses to these questions, a learning plan could include:

Mathematics:
- Review foundational calculus concepts and work through practice problems
- Study linear algebra and practice solving problems involving matrices and eigenvectors
- Work through optimization problems using both analytical and numerical techniques

Finance:
- Study financial markets and instruments, including options, futures, and other derivatives
- Gain an understanding of portfolio theory and risk management techniques
- Read up on the efficient market hypothesis and other theories of asset pricing

Data Analysis:
- Work on building proficiency in machine learning algorithms, including both supervised and unsupervised learning techniques
- Gain experience in data cleaning and preparation, including handling missing data and outliers
- Learn about best practices in model selection, hyperparameter tuning, and model evaluation

Programming:
- Expand your knowledge of Python libraries, including pandas, numpy, and scikit-learn
- Practice coding problems involving data structures such as stacks and queues
- Gain experience working with APIs and web scraping tools for obtaining data
แน่นอน ฉันยินดีที่จะถามคำถามเจาะจงเพื่อวัดความเชี่ยวชาญของคุณในด้านเหล่านี้: คณิตศาสตร์: - อะไรคือความแตกต่างระหว่างอนุพันธ์และอินทิกรัล? - คุณช่วยอธิบายค่าลักษณะเฉพาะและเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะได้ไหม - จุดประสงค์ของตัวคูณลากรองจ์คืออะไร? - อะไรคือความแตกต่างระหว่างปัญหาการปรับให้เหมาะสมเชิงเส้นและไม่เชิงเส้น? การเงิน: - หุ้นออปชั่นคืออะไร และมันทำงานอย่างไร? - อะไรคือความแตกต่างระหว่างหุ้นและพันธบัตร? - คุณสามารถอธิบายสมมติฐานทางการตลาดที่มีประสิทธิภาพได้หรือไม่? - การกระจายความเสี่ยงช่วยลดความเสี่ยงในพอร์ตการลงทุนได้อย่างไร? การวิเคราะห์ข้อมูล: - อะไรคือความแตกต่างระหว่างการเรียนรู้แบบมีผู้สอนและแบบไม่มีผู้ดูแล? - คุณช่วยอธิบายแนวคิดเรื่องการโอเวอร์ฟิตได้ไหม? - การทำให้เป็นมาตรฐานคืออะไร และเหตุใดจึงสำคัญ? - คุณจะประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองการถดถอยอย่างไร การเขียนโปรแกรม: - คุณช่วยอธิบายความแตกต่างระหว่างสแต็กและคิวได้ไหม? - คุณจะจัดการกับข้อมูลที่ขาดหายไปในชุดข้อมูลได้อย่างไร - จุดประสงค์ของบล็อก try-ยกเว้นใน Python คืออะไร? - ความแตกต่างระหว่างสำเนาลึกและสำเนาตื้นใน Python คืออะไร? แผนการเรียนรู้อาจรวมถึง: คณิตศาสตร์: - ทบทวนแนวคิดแคลคูลัสพื้นฐานและทำงานผ่านโจทย์ฝึกหัด - ศึกษาพีชคณิตเชิงเส้นและฝึกแก้ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับเมทริกซ์และเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะ - ทำงานผ่านปัญหาการหาค่าเหมาะที่สุดโดยใช้ทั้งเชิงวิเคราะห์ และเทคนิคเชิงตัวเลข การเงิน: - ศึกษาตลาดและเครื่องมือทางการเงิน รวมถึงออปชั่น ฟิวเจอร์ส และอนุพันธ์อื่น ๆ - ทำความเข้าใจทฤษฎีพอร์ตโฟลิโอและเทคนิคการบริหารความเสี่ยง - อ่านสมมติฐานตลาดที่มีประสิทธิภาพและทฤษฎีอื่น ๆ ของการกำหนดราคาสินทรัพย์ การวิเคราะห์ข้อมูล: - งาน การสร้างความเชี่ยวชาญในอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง รวมถึงเทคนิคการเรียนรู้ทั้งแบบมีผู้ดูแลและแบบไม่มีผู้ดูแล - รับประสบการณ์ในการล้างและจัดเตรียมข้อมูล รวมถึงการจัดการข้อมูลที่ขาดหายไปและค่าผิดปกติ - เรียนรู้เกี่ยวกับแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการเลือกแบบจำลอง การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ และการประเมินแบบจำลอง การเขียนโปรแกรม: - ขยายขอบเขตของคุณ ความรู้เกี่ยวกับไลบรารี Python รวมถึง pandas, numpy และ scikit-learn - ฝึกเขียนโค้ดปัญหาที่เกี่ยวข้องกับโครงสร้างข้อมูล เช่น สแต็กและคิว - รับประสบการณ์การทำงานกับ API และเครื่องมือขูดเว็บเพื่อรับข้อมูล
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence