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骨灰級大神帶你學金融數(shù)據(jù)分析,從此走上人生巔峰

發(fā)表時間: 2021-04-09 14:46:33 編輯:Tansy

如何學金融數(shù)據(jù)分析?為何金融數(shù)據(jù)分析那么火?看完全文,我想你就明白了~

麥肯錫全球研究所最新報告,18年僅美國商業(yè)分析師人才缺口高達14萬-18萬!預計20年美國數(shù)據(jù)專業(yè)人員數(shù)量將從36.4萬增加到272萬!據(jù)說此專業(yè)只有跨國公司、高成長性的企業(yè)才急需,小公司根本雇不起。

金融數(shù)據(jù)分析

*信息來源于領英

今天就給小伙伴們分析一下BA專業(yè)為啥成了香餑餑?這個專業(yè)之所以火,是因為近幾年大數(shù)據(jù)的熱潮。BA作為理工科和商科交叉專業(yè),是集統(tǒng)計學、計算機、商業(yè)管理為一體的新興綜合學科。

BA專業(yè)的核心是數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析,與現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)及大數(shù)據(jù)相聯(lián),主要是利用高深的技術(shù)、模型和算法進行數(shù)據(jù)挖掘和商業(yè)分析,服務于IT、互聯(lián)網(wǎng)、游戲、通信、金融、醫(yī)藥、咨詢、零售等各個行業(yè)。

1.高薪資

根據(jù)Glassdoor數(shù)據(jù),Businees Analyst在美國的平均年薪超過了7萬刀。其中experience的程度也會影響薪資。

金融數(shù)據(jù)分析

*數(shù)據(jù)來源于glasssdoor

2.就業(yè)去向廣

企事業(yè)單位、集團公司、IT、金融、證券、咨詢策劃等涵蓋經(jīng)濟分析、市場調(diào)研、情報研究、數(shù)據(jù)采集集合及相關(guān)領域的行業(yè)。而較常見的雇主有:政府、外資投行、商業(yè)銀行、投資公司如葛蘭素史克(中國)投資有限公司等、電腦公司如 IBM、惠普等、科技行業(yè)如蘋果、三星等、互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站如 Google、yahoo、百度等、專業(yè)的第三方數(shù)據(jù)分析公司、大型連鎖商貿(mào)機構(gòu)如 Wal-Mart、家樂福等。

Business Analyst 被譽為21世紀 The Sexiest 工作。在不同的行業(yè)或許有不同的名稱:市場調(diào)查員、數(shù)據(jù)分析師、咨詢師、統(tǒng)計分析師、數(shù)據(jù)挖掘師等。

1.投行的金融或者技術(shù)部門

比如 Goldman Sachs、Barclays、JP Morgan等:投行的數(shù)據(jù)分析師通常會處理金融交易數(shù)據(jù),包括外匯、股票、大宗貿(mào)易數(shù)據(jù),你需要和貿(mào)易方、銷售、風控師、運營和銀行打交道。

它的好處是很容易轉(zhuǎn)到利潤導向的前臺部門,身邊的同事通常也很聰明。它的缺點是壓力很大,你需要長時間的工作。比如很多投行的數(shù)據(jù)分析師需要很頻繁的開國際會議以順應時差。

2.保險公司的數(shù)據(jù)科學部

比如AIG、METLIFE、CIGNA等:通常這個崗位的工作是利用機械學習的技術(shù)以及統(tǒng)計模型簡歷估值模型。

它的好處是,保險公司普遍福利好,工作和生活能夠比較好的平衡,不太需要過強的軟實力。而弊病就是工作可能比較封閉,需要長時間的坐辦公室。

3.四大的咨詢部

四大的咨詢是需要和客戶溝通的,你需要去用數(shù)據(jù)來幫他們解決具體的問題。如果你在四大工作的話,你會得到很好的項目管理鍛煉,顯著提升你的多任務推動能力以及快速累積不同行業(yè)的相關(guān)知識。比如一年里三個月學到健康行業(yè),另外三個月學科技行業(yè)等。薪水一般也在行業(yè)平均水準以上。但是它的項目和客戶是不定期的,所以時間將會非常的緊湊。

4.基金公司的金融數(shù)據(jù)分析崗

通常需要做很多的量化工作:數(shù)據(jù)分析在它們中的工作包括會計、客戶管理、風控、業(yè)務方面的數(shù)據(jù),它取決于你的具體業(yè)務,同時還包括數(shù)據(jù)研究,以及提供解決方案等。

在這里從事數(shù)據(jù)分析的好處是,他有更加靈活的時間,同時一般情況下都是大牛,福利也特別棒。但是,如果你想進去的話,你必須要有足夠的投資管理知識和過硬的技術(shù)。

5.技術(shù)公司的數(shù)據(jù)分析崗位

比如Google的數(shù)據(jù)分析和金融公司相比,就會更加注重于用戶的行為數(shù)據(jù)分析,包括聚類、分類分析,去解析用戶的行為習慣。它的好處是工作會很靈活,公司時刻都能接觸到最新的技術(shù),不過會希望你有很好的技術(shù),靈活運用各類數(shù)據(jù)庫,同時對分析能力要求很高,希望你能夠獨當一面,提供技術(shù)解決方案。薪水一般也很有吸引力。

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課程適合人群:

金融工程/數(shù)學專業(yè)背景的同學/工作人士,希望進一步學習Python編程以及在量化投資的實戰(zhàn)應用;

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金融相關(guān)人員,希望學習如何系統(tǒng)的做量化策略;

個人投資者,希望系統(tǒng)學習掌握量化投資相關(guān)的實務技能,從模型開發(fā),回測,策略改進,搭建穩(wěn)定的量化交易系統(tǒng)。

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包含了Python環(huán)境搭建、基礎語法、變量類型、基本函數(shù)、基本語句、第三方庫、金融財務實例等內(nèi)容。旨在為金融財經(jīng)人提供最需要的編程方法。

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