成都股票量化数据分析师招聘信息

1. 数据分析师以后前景怎么样

从行业背景上看，大数据作为现在最热门的行业之一，最常见的职位可以大概的分两个类型：

1、数据开发方向
偏技术，包括开发工程师、挖掘工程师、算法工程师、数仓工程师，这些相对门槛有点高，对学历、专业、毕业学校要求都是比较高的。
2、分析方向
偏业务，是通过数据发现业务问题，洞察行业机会点，通过数据产生的价值驱动企业的发展，这也是现在企业数字化转型最需要的人才，对编程能力要求较低。
有一部分人在没有建立分析思维，没有一定的项目经验的时候，可能只能做数据运营的工作，大表哥大表姐居多，数据运营和数据分析师的区别还是挺大的，根据企业的业务来看，一般来说数据运营主要是完成数据处理的工作，比如测算ROI，报表，数据整理，数据查询和一些统计类的工作等，而数据分析师的工作不仅需要掌握一些工具的基础操作，还需要懂业务，能够把商业知识和数据结合起来，能通过企业的各项数据发现企业经营过程中的业务问题，帮企业解决问题。
那么现在企业都在进行数字化转型，企业的发展都是靠着数据来推动的，数据分析决策企业战略。企业数字化转型最需要的就是懂数据的人，而国内最缺的就是具备分析能力的人才，所以市场上数据分析师的需求和薪资待遇高居不下。
如果做一个对比的话，最火的高薪职业非程序员莫属了吧，但是看就业前景的话，首先底层程序员工资低，竞争大，竞争从学校的时候就已经开始了，然后到了一定的年龄就危机了，这也是公认的。但是数据分析师却不一样，年龄越大项目经验越丰富，也就侧面佐证分析的结果越靠谱，所以做数据分析师不管是从行业发展前景，还是从薪资，都是很有前景的职业。

2. 在成都有哪些外企需要数据分析师呢

CDA数据分析师的就业前景可选择于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研、教育等多个行业和领域。，根据三个不同的等级胜任不同的数据分析工作任务。CDA国内唯一授权“人大经济论坛”作为CDA数据分析师协会考试报名代理点。学员按规定参加学习后，可以申请由工业和信息化部教育与考试中心颁发的数据分析师证书。

3. 数据分析师好找工作吗，待遇怎么样

数据分析师的薪资待遇不一般来说要比同级的职位高很多，大多数都是在两成到三成。同时，数据分析师备受企业的重视。在众多的一线二线城市中，数据分析师的年薪都很高，所以想进入数据分析行业的朋友们不必担心数据分析的薪资高低。

并且现在科技发展的越来越快，使得数据分析发展的方向更多，数据分析人才会更加稀缺。尤其是在发展飞快的中国，会大力发展数据分析行业。由此可见，数据分析师的前景优渥。同时数据分析师的地位也不低，无论是在哪个行业都是如此，并且数据分析师是通用职业，很容易适应各行各业的数据分析职位。

数据分析师工作的流程简单分为两部分，第一部分就是获取数据，第二部分就是对数据进行处理。

获取相关的数据，是数据分析的前提。每个企业，都有自己的一套存储机制。因此，基础的SQL语言是必须的。具备基本SQL基础，再学习下其中细节的语法，基本就可以到很多数据了。当每个需求明确以后，都要根据需要，把相关的数据获取到，做基础数据。

想转行的话，可以先评估一下自己的基础和专业背景，一般数学、统计学和计算机专业的，转行是最有优势的，其次是市场营销、电子商务、经济学等专业，这些专业也有一定的数据分析基础能力，转行也能比较快上手。

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数据分析师要求：

1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。

4. 大数据分析师的工资待遇怎么样

我们的生活越来越离不开大数据了，我们如今能够得到最便捷的生活方式，也都离不开大数据，当然也离不开我们的大数据人才在背后默默地耕种。大数据工程师是一个听着就比较高大上的职业，当然，其本身就是比较具有技术性具有含金量高的职业，那么大数据工程师也成为我们向往的职业之一，那么大数据工程师薪资待遇怎么样?工资高不高?
一、大数据工程师就业前景：
大数据时代，互联网时代，电商时代，什么东西越来越重要，不用说都知道是大数据。大数据的分析应用，可以为一个公司、一个企业、一个地区的未来发展规划起到一针见血的作用。随着大数据的火热，关于数据分析师的职业领域也越来越多前仆后继，想在大数据分析领域占得自己的一席之地，可以说，数据分析师前景是非常乐观的，也是发展巨大的。

要知道，数据分析领域的薪酬职能差异，决定你在数据分析岗位上的价值大小和对公司的重要程度，你对公司越重要、越有贡献，你在公司的地位和待遇就会越优异而不可轻易更替。所以不要仅仅局限于眼前，要不断的积累学习，才能得到提升。
二、大数据工程师薪酬待遇情况：
通常来说的软件工程师，大数据工程师是数据基础设施的设计者，建设者和管理者。他们负责编制和安装数据库系统，编写复杂的查询，扩展到多台机器，并将灾难恢复系统投入到位。他们还要确保这些系统顺利进行。
大数据工程师可能主要在幕后工作，但是他们是你数据业务生态系统的重要组成部分。因此，他们得到的报酬相当不错，平均每年91，000美元。
在大数据工程师前景的道路上，你是选择永远呆着数据分析助理或初级数据分析师领域，还是向上走，走到高级数据分析师、资深数据分析师，甚至是数据科学家、数据分析专家的级别，这一切都看你自己的努力和选择。当然越向上走的话薪资自然是会越来越高，这个没有一个统一的标准，大数据分析相关职位在企业当中，同级别，相比运营等要高20%左右。大数据方面的工作已经成为了中国最具有发展潜力的工作之一，至于未来的职业规划怎么选择，以及自己想往哪方面发展都得看个人造化。

5. 金融分析员是干什么的呀。 这个招聘信息是不是骗人的呢。我大学不是学金融的 我一个外行进去了底薪

什么？你竟然在搜索金融分析师月薪多少？太low了吧，怎么地不也得年薪起步？哈哈，开个玩笑，其实大多数金融分析师选择工作的时候都回去看年薪，月薪并不打动人心，所以高顿CFA老师给大家分享一下金融分析师年薪大概有多少：

调查表明，雇主更愿意提供高额奖金给拥有CFA特许资格认证的投资专业人士，美国、加拿大、英国、香港等的金融机构，甚至已经把CFA资格作为对其雇员入职的基本要求，因此他们大多成为金融机构力争的对象，这让CFA持证人收益良多。

可以参考数据表明，CFA年收入：美国19万美元；英国20万美元；新加坡11.3万美元；香港13.6万美元；加拿大10.8万美元，中国现有数字是14.9万美元，全球平均17.8万美元。其中中国地区是CFA考生多的地区，够资格申请到CFA证书的人，目前不会超过5千人。

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除了以上较为热门的，以下职位也是金融分析师可选择的工作：

基金经理18%

业内称“操盘手”，负责基金的筹措、管理和运营，上市监控等。CFA持证人的主要去向之一。市场需求较大，前景广阔。

要成为基金经理，需要敏锐的市场直觉和投资判断，实战打拼的经验也很重要。

研究员（分析师）15%

国内一般指的是券商的行业研究员，负责研究相关行业的动态，对外出券商的研究报告，供投资决策参考。

投资银行分析员9%

投行职业链条，一般从分析员开始做起，往上做得好可以升到初级经理、副总裁、高级经理等。每个阶段有相应升职需要的时间。

华尔街流传着这样一句话：投资银行家的年薪比总统还要高。

行业高管7%

高端人才市场，CFA同样很受欢迎。行业的高管，也需要必要高含金量的证书来匹配自身身份。

风控经理6%

负责金融风险识别及管理，涉及风险预测、风险决策、风险评估、风险控制。一般优秀的风控经理，是CFA+FRM双证持证人的比较多。

企业金融分析师5%

负责为企业提供金融增值服务，如行业调查、上市、并购等。同时，对企业财务税务优化、资产配置等方面提供建议。

咨询顾问5%

为客户提供专业咨询服务的人员。咨询和投行是公认的两大高收入行业。咨询行业可以为年轻人打开眼界，通过接触不同的行业，不同的产业背景，从而短期内快速成长。

客户经理5%

一般指银行的客户经理。他们给客户推荐或介绍产品的时候，需要对金融市场和产品体系有系统性的了解。

财务顾问5%

性质一般为金融中介机构。主要根据客户的实际情况和要求，为客户提供投融资、资产债务重组、资本运作、战略发展等服务。

MOM投资经理4%

不直接管理资金投资，而是将基金资产委托交给其他一些基金经理，负责挑选并跟踪这些基金经理的投资表现。成熟的国际金融市场，少不了MOM投资经理的存在。

交易员4%

快速、准确地执行交易指令，对交易品种进行跟踪分析，每天做好盘后的分析统计工作。

策略分析师3%

负责股票市场的策略分析，跟进市场宏观进展，形成策略分析报告，需要熟练掌握多种策略分析方法。

会计/审计师3%

金融市场同样离不开财务分析，企业并购重组等都会涉及到很多财务问题，因此也需要许多专业的财务人员。

给大家推荐一个已经考过CFA的学姐，关于CFA任何不懂的事情都可以咨询她。不仅能解决CFA考试问题，还有电子版CFA试题和CFA备考资料：微信ID：cfa706

▎本文由高顿CFA老师 Sherly 整理发布，更多CFA资讯【请关注高顿CFA官网】若需引用或转载请保留此处信息，未加入此版权信息，盗版者将追究法律责任！

6. 怎么才能招聘到一个好的数据分析师

当下最紧缺的是什么？是人才，竞争靠什么？还是人才，那么怎样才能招聘到人才？小编分享经验（悬赏任务）。
想招聘到好的数据分析师，离不开网络招聘、猎头挖掘，但现有的可以查找的数据分析师不多，而且分布比较集中，许多新生力量还在学校培训、培养；怎么办？小编认为有以下办法可以尝试：
挖其他单位现有的知名数据分析师，好处是可靠（真实、可信度高），熟悉一下情况，就可以投入工作，坏处是代价比较高（高于原单位的薪资、待遇），风险大（随时可能被挖）；
本单位储备人才培养，比较慢，短期不能排上用场，时间不等人，火烧眉毛；
挖掘潜在资源（非数据分析师，但有此方面特长），给予数据分析师的待遇，好处你是伯乐，千里马一定归你所用（会知恩图报），坏处是不容易找（人才奇缺，但还是能找到的，小编就认识一位业余精算师，常常看他对数据进行分析），需要短期培训、实践；
好的数据分析师：对数字敏感，数学功底好，数理统计专业、兼修计算机专业，逻辑思维清晰（逻辑混乱的，不适合做数据分析师），当然，口才好更好，不过会说不如会干。