成都股票量化數據分析師招聘信息

1. 數據分析師以後前景怎麼樣

從行業背景上看，大數據作為現在最熱門的行業之一，最常見的職位可以大概的分兩個類型：

1、數據開發方向
偏技術，包括開發工程師、挖掘工程師、演算法工程師、數倉工程師，這些相對門檻有點高，對學歷、專業、畢業學校要求都是比較高的。
2、分析方向
偏業務，是通過數據發現業務問題，洞察行業機會點，通過數據產生的價值驅動企業的發展，這也是現在企業數字化轉型最需要的人才，對編程能力要求較低。
有一部分人在沒有建立分析思維，沒有一定的項目經驗的時候，可能只能做數據運營的工作，大表哥大表姐居多，數據運營和數據分析師的區別還是挺大的，根據企業的業務來看，一般來說數據運營主要是完成數據處理的工作，比如測算ROI，報表，數據整理，數據查詢和一些統計類的工作等，而數據分析師的工作不僅需要掌握一些工具的基礎操作，還需要懂業務，能夠把商業知識和數據結合起來，能通過企業的各項數據發現企業經營過程中的業務問題，幫企業解決問題。
那麼現在企業都在進行數字化轉型，企業的發展都是靠著數據來推動的，數據分析決策企業戰略。企業數字化轉型最需要的就是懂數據的人，而國內最缺的就是具備分析能力的人才，所以市場上數據分析師的需求和薪資待遇高居不下。
如果做一個對比的話，最火的高薪職業非程序員莫屬了吧，但是看就業前景的話，首先底層程序員工資低，競爭大，競爭從學校的時候就已經開始了，然後到了一定的年齡就危機了，這也是公認的。但是數據分析師卻不一樣，年齡越大項目經驗越豐富，也就側面佐證分析的結果越靠譜，所以做數據分析師不管是從行業發展前景，還是從薪資，都是很有前景的職業。

2. 在成都有哪些外企需要數據分析師呢

CDA數據分析師的就業前景可選擇於通訊、醫療、銀行、證券、保險、製造、商業、市場研究、科研、教育等多個行業和領域。，根據三個不同的等級勝任不同的數據分析工作任務。CDA國內唯一授權「人大經濟論壇」作為CDA數據分析師協會考試報名代理點。學員按規定參加學習後，可以申請由工業和信息化部教育與考試中心頒發的數據分析師證書。

3. 數據分析師好找工作嗎，待遇怎麼樣

數據分析師的薪資待遇不一般來說要比同級的職位高很多，大多數都是在兩成到三成。同時，數據分析師備受企業的重視。在眾多的一線二線城市中，數據分析師的年薪都很高，所以想進入數據分析行業的朋友們不必擔心數據分析的薪資高低。

並且現在科技發展的越來越快，使得數據分析發展的方向更多，數據分析人才會更加稀缺。尤其是在發展飛快的中國，會大力發展數據分析行業。由此可見，數據分析師的前景優渥。同時數據分析師的地位也不低，無論是在哪個行業都是如此，並且數據分析師是通用職業，很容易適應各行各業的數據分析職位。

數據分析師工作的流程簡單分為兩部分，第一部分就是獲取數據，第二部分就是對數據進行處理。

獲取相關的數據，是數據分析的前提。每個企業，都有自己的一套存儲機制。因此，基礎的SQL語言是必須的。具備基本SQL基礎，再學習下其中細節的語法，基本就可以到很多數據了。當每個需求明確以後，都要根據需要，把相關的數據獲取到，做基礎數據。

想轉行的話，可以先評估一下自己的基礎和專業背景，一般數學、統計學和計算機專業的，轉行是最有優勢的，其次是市場營銷、電子商務、經濟學等專業，這些專業也有一定的數據分析基礎能力，轉行也能比較快上手。

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數據分析師要求：

1、懂業務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。

2、懂管理。一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。

3、懂分析。指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。

4. 大數據分析師的工資待遇怎麼樣

我們的生活越來越離不開大數據了，我們如今能夠得到最便捷的生活方式，也都離不開大數據，當然也離不開我們的大數據人才在背後默默地耕種。大數據工程師是一個聽著就比較高大上的職業，當然，其本身就是比較具有技術性具有含金量高的職業，那麼大數據工程師也成為我們嚮往的職業之一，那麼大數據工程師薪資待遇怎麼樣?工資高不高?
一、大數據工程師就業前景：
大數據時代，互聯網時代，電商時代，什麼東西越來越重要，不用說都知道是大數據。大數據的分析應用，可以為一個公司、一個企業、一個地區的未來發展規劃起到一針見血的作用。隨著大數據的火熱，關於數據分析師的職業領域也越來越多前仆後繼，想在大數據分析領域佔得自己的一席之地，可以說，數據分析師前景是非常樂觀的，也是發展巨大的。

要知道，數據分析領域的薪酬職能差異，決定你在數據分析崗位上的價值大小和對公司的重要程度，你對公司越重要、越有貢獻，你在公司的地位和待遇就會越優異而不可輕易更替。所以不要僅僅局限於眼前，要不斷的積累學習，才能得到提升。
二、大數據工程師薪酬待遇情況：
通常來說的軟體工程師，大數據工程師是數據基礎設施的設計者，建設者和管理者。他們負責編制和安裝資料庫系統，編寫復雜的查詢，擴展到多台機器，並將災難恢復系統投入到位。他們還要確保這些系統順利進行。
大數據工程師可能主要在幕後工作，但是他們是你數據業務生態系統的重要組成部分。因此，他們得到的報酬相當不錯，平均每年91，000美元。
在大數據工程師前景的道路上，你是選擇永遠呆著數據分析助理或初級數據分析師領域，還是向上走，走到高級數據分析師、資深數據分析師，甚至是數據科學家、數據分析專家的級別，這一切都看你自己的努力和選擇。當然越向上走的話薪資自然是會越來越高，這個沒有一個統一的標准，大數據分析相關職位在企業當中，同級別，相比運營等要高20%左右。大數據方面的工作已經成為了中國最具有發展潛力的工作之一，至於未來的職業規劃怎麼選擇，以及自己想往哪方面發展都得看個人造化。

5. 金融分析員是干什麼的呀。 這個招聘信息是不是騙人的呢。我大學不是學金融的 我一個外行進去了底薪

什麼？你竟然在搜索金融分析師月薪多少？太low了吧，怎麼地不也得年薪起步？哈哈，開個玩笑，其實大多數金融分析師選擇工作的時候都回去看年薪，月薪並不打動人心，所以高頓CFA老師給大家分享一下金融分析師年薪大概有多少：

調查表明，僱主更願意提供高額獎金給擁有CFA特許資格認證的投資專業人士，美國、加拿大、英國、香港等的金融機構，甚至已經把CFA資格作為對其雇員入職的基本要求，因此他們大多成為金融機構力爭的對象，這讓CFA持證人收益良多。

可以參考數據表明，CFA年收入：美國19萬美元；英國20萬美元；新加坡11.3萬美元；香港13.6萬美元；加拿大10.8萬美元，中國現有數字是14.9萬美元，全球平均17.8萬美元。其中中國地區是CFA考生多的地區，夠資格申請到CFA證書的人，目前不會超過5千人。

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除了以上較為熱門的，以下職位也是金融分析師可選擇的工作：

基金經理18%

業內稱「操盤手」，負責基金的籌措、管理和運營，上市監控等。CFA持證人的主要去向之一。市場需求較大，前景廣闊。

要成為基金經理，需要敏銳的市場直覺和投資判斷，實戰打拚的經驗也很重要。

研究員（分析師）15%

國內一般指的是券商的行業研究員，負責研究相關行業的動態，對外出券商的研究報告，供投資決策參考。

投資銀行分析員9%

投行職業鏈條，一般從分析員開始做起，往上做得好可以升到初級經理、副總裁、高級經理等。每個階段有相應升職需要的時間。

華爾街流傳著這樣一句話：投資銀行家的年薪比總統還要高。

行業高管7%

高端人才市場，CFA同樣很受歡迎。行業的高管，也需要必要高含金量的證書來匹配自身身份。

風控經理6%

負責金融風險識別及管理，涉及風險預測、風險決策、風險評估、風險控制。一般優秀的風控經理，是CFA+FRM雙證持證人的比較多。

企業金融分析師5%

負責為企業提供金融增值服務，如行業調查、上市、並購等。同時，對企業財務稅務優化、資產配置等方面提供建議。

咨詢顧問5%

為客戶提供專業咨詢服務的人員。咨詢和投行是公認的兩大高收入行業。咨詢行業可以為年輕人打開眼界，通過接觸不同的行業，不同的產業背景，從而短期內快速成長。

客戶經理5%

一般指銀行的客戶經理。他們給客戶推薦或介紹產品的時候，需要對金融市場和產品體系有系統性的了解。

財務顧問5%

性質一般為金融中介機構。主要根據客戶的實際情況和要求，為客戶提供投融資、資產債務重組、資本運作、戰略發展等服務。

MOM投資經理4%

不直接管理資金投資，而是將基金資產委託交給其他一些基金經理，負責挑選並跟蹤這些基金經理的投資表現。成熟的國際金融市場，少不了MOM投資經理的存在。

交易員4%

快速、准確地執行交易指令，對交易品種進行跟蹤分析，每天做好盤後的分析統計工作。

策略分析師3%

負責股票市場的策略分析，跟進市場宏觀進展，形成策略分析報告，需要熟練掌握多種策略分析方法。

會計/審計師3%

金融市場同樣離不開財務分析，企業並購重組等都會涉及到很多財務問題，因此也需要許多專業的財務人員。

給大家推薦一個已經考過CFA的學姐，關於CFA任何不懂的事情都可以咨詢她。不僅能解決CFA考試問題，還有電子版CFA試題和CFA備考資料：微信ID：cfa706

▎本文由高頓CFA老師 Sherly 整理發布，更多CFA資訊【請關注高頓CFA官網】若需引用或轉載請保留此處信息，未加入此版權信息，盜版者將追究法律責任！

6. 怎麼才能招聘到一個好的數據分析師

當下最緊缺的是什麼？是人才，競爭靠什麼？還是人才，那麼怎樣才能招聘到人才？小編分享經驗（懸賞任務）。
想招聘到好的數據分析師，離不開網路招聘、獵頭挖掘，但現有的可以查找的數據分析師不多，而且分布比較集中，許多新生力量還在學校培訓、培養；怎麼辦？小編認為有以下辦法可以嘗試：
挖其他單位現有的知名數據分析師，好處是可靠（真實、可信度高），熟悉一下情況，就可以投入工作，壞處是代價比較高（高於原單位的薪資、待遇），風險大（隨時可能被挖）；
本單位儲備人才培養，比較慢，短期不能排上用場，時間不等人，火燒眉毛；
挖掘潛在資源（非數據分析師，但有此方面特長），給予數據分析師的待遇，好處你是伯樂，千里馬一定歸你所用（會知恩圖報），壞處是不容易找（人才奇缺，但還是能找到的，小編就認識一位業余精算師，常常看他對數據進行分析），需要短期培訓、實踐；
好的數據分析師：對數字敏感，數學功底好，數理統計專業、兼修計算機專業，邏輯思維清晰（邏輯混亂的，不適合做數據分析師），當然，口才好更好，不過會說不如會干。