金融大数据分析招聘
⑴ 金融数据分析师职业前景怎么样
可以从事的岗位有很多，例如投资咨询顾问、投资银行家、证券交易员、执行总裁、大大、合伙人、主负责人、投资总监、财务总监、会计师、审计师、市场、投资公司经理、证券分析师和固定收益分析师、投资组合经理等
介于每个人的情况都有所不同，以拿CFA从业者的投资分析师为例，为大家普及了金融人的职业发展之路。
一、Analyst（分析员）
投行中的Analyst(分析员)一般都是为各大院校应届生准备的一个2年的program，刚毕业的大学生一般都会从此做起。既然叫做分析师，工作内容不外乎是一些数据分析、行业研究之类的工作，有些需要建立一些初步的模型，包括mergermodel、DCF、LBO等等，然后交给associate进一步review和加工。
研究结束，要使用PPT将研究结果呈现出来，所以这个岗位也会经常用到PPT。当然，作为一个初级岗位，很多情况下还会涉及到很多杂七杂八的事情，总是就是投行工作的基础，也是锻炼人的岗位。
这个岗位一般坚持3年时间久可以得到升迁，大多数金融人也是在这个岗位上开始学习CFA的，有前瞻性的大学生在毕业前就把CFA一级考过了，可以极大的缩短在基层工作的时间，两年甚至很短时间就可以成为Associate，也就是我们要谈的下一个岗位。
二、Associate（副经理）
Associate是比Analyst高一级的职位，要么是从Analyst晋升而来，要么是各金融专业高材生或者CFA持证人之类。作为Analyst的小领导，Associate仍然要做一些分析类的工作，不过是有点技术含量的工作，负责更复杂的建模。Associate还要根据公司或者上级的安排，分配任务，承担administrativework，并且主要负责与客户的沟通。
虽是领导，Associate的工作并不轻松，每天需要加班加点，并对全组工作负责。这个岗位需要一定的金融知识背景，所以很喜欢的MBA或者CFA持证人，即便是只通过了CFA二级考试，也会受到欢迎。通常员工会在此岗位上工作3到4年的时间，然后才能学到足够的本事升到更高的位置上。
三、VP（副总裁或经理）
如果你顺利进入到VP阶段，那么恭喜你已经得到了升华。VP泛指所有高层的副级人物，工作要指导Associate和Analyst，同时也要有一些外部环境的接触。很多CEO忙不过来的工作都会交给VP负责。
VP的工作主要由两大块组成，一是充当projectmanager的角色，当D或MD接到deal的时候，负责executingthedeal，二是计划所有需要的过程和任务分配给associates，并且确保顺利进行。VP同时也是和客户接洽以及联系各个support的人比如accountant、lawyer等等的核心人物。
做到VP不容易，要得到晋升更不容易，行业内VP普遍工作3到15年才有机会晋升，除了经验、能力、运气，各种自我提升也少不得。大部分金融人在这个岗位上努力通过CFA三级考试，提交证书申请，如果已经是CFA持证人，那真是极好的。
四、Director（总经理、董事）
根据投行的规模不同，Director或有或无。Director负责重要的交易比如费用谈判，交易策略和客户会议。还有就是做营销吸引客户。MD工作性质与其近似，不过焦点在重要的客户上。
五、MD（董事总经理）
Director3年左右就会升任MD(董事总经理)。MD级别有很高的业务收益指标以及维护重要客户的责任，参与公司的整体战略及业务方向制定。
MD再往上发展就会去做各个分支的管理人，或者是做CEO。这个时候如果没有一张CFA这样的很嚣张的证书傍身就不合适了。
以上是一个典型的投行职称序列，有些金融机构会设置一些中间职称，比如assistantVP(AVP)即助理VP、seniorVP(SVP)即VP等，唯一不变的是对人能力的要求和证书的要求。
当然，CFA的在职业发展上的帮助不止如此，从职业发展的角度，一张代表了你金融理论过硬、工作经验丰富的CFA证书，能帮你优雅地、高效地达成目标。现在vc/pe是一个很时髦的词，国内也出现了很多风投成功的案例，想进入风投圈或者私募圈的金融人不在少数，如果没有一张高含金量的CFA证书，恐怕连门槛都进不去呢。
⑵ 大数据分析这个职位属于哪个行业
数据分析行业属于一个边缘学科，交叉学科，准确的说它不属于哪个行业，不属于IT，也不属于金融业，但是同时也会用到IT的知识和工具，也会用到金融的原理的这种。
⑶ 金融数据分析师是什么在金融行业什么地位
金融分析师的工作内容是：培育专业的机构投资人；对开放式基金进行管理以及创业板市场的设立与运作；保险基金和养老基金的管理；商业银行股份化和资产证券化运作；股票指数、期货分析以及风险资金管理等。
金融分析师的工作也包括：收集研究对象信息，对其产品进行分析研究，提供分析研究及投资价值报告；跟踪研究对象变化情况，及时动态判断所研究对象的投资价值变化情况，作出投资预期回报与风险分析，调整投资操作建议；对公开发行的各种理财产品的设计、谈判、签约发行及维护；通过各种联络方式开发新客户，与老客户保持联系；负责完成金融产品开户订单，解答客户各项问题；及时反馈客户意见，把握市场动向。
⑷ 大四毕业想应聘银行或金融单位的数据分析岗需要学习什么
数据分析师职位具有鲜明的时代特点和巨大的需求，在大学本科阶段统计专业积极探索培养大学生的数据分析能力，进而为社会提供合格的数据分析师人才的有效对策，具有重要的研究价值和实践意义。
一、数据分析师培养的意义
（一）数据分析师的培养符合国家战略
为适应世界经济一体化的进程，彻底改变我国“项目数据分析”专业技术人才紧缺的现状，2005 年 4 月，全国第一家数据分析事务所在陕西成立，到目前，我国相继已有北京、陕西、江苏、新疆、甘肃、山东、浙江、上海、黑龙江等 14 个省、市、自治区约 80 家项目数据分析专业机构进入中国市场经济舞台，涉及项目已从最初的分析评估业和金融业，扩展至会计师、投融资机构、政府审批和企业管理等众多领域。随着大数据时代的来临，构建大数据研究平台、整合创新资源、实施“专项计划”等成为各个省市的工作重点之一。
（二）数据分析师的就业前景光明
在被视为“数据元年”的今天，数据分析师以待遇优厚和地位尊崇而闻名国际，曾被Times时代杂志誉为“21世纪最热门五大新兴行业”。今天，国内数据分析行业专业人才每年以千位数非速增长着，同期各行业领域空缺岗位已达近二十万，未来中国对数据分析师的需求更是呈井喷之势。
在数据分析人才培养上，国外已经将数据分析师人才作为国家战略。据统计，目前世界 500 强企业中，有90% 以上建立了数据分析部门。大数据时代对数据分析师的巨大需求也大大刺激了高等院校的培养热情。
二、数据分析师职业素养的培养
通过对各大招聘网站数据分析师、市场调查分析师等职位招聘信息的搜集整理和深入分析，挖掘并归纳出社会用人单位对数据分析师职位的知识技能和道德素质等方面的具体要求如下：
（一）数据分析师的职业内涵
数据分析师是指在不同行业中，专门从事数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业或市场研究、评估和预测的专业人员；是以实际数据为依据，对项目现状及远期进行统计、分析、预测并转化为决策信息的专业人才。数据分析师可以通过掌握的大量行业数据，运用科学的计算工具，将经济学原理与数学模型结合，进行科学合理的定量分析，数据分析师可以预测企业未来的收益及风险，为企业经营决策提供科学量化分析的依据。
目前数据分析师的认证主要有 2个：一是注册数据分析师（CDA），由CDA注册数据分析师协会Certified Data Analyst Institute）在顺应大数据、云计算的潮流下发起成立的职业简称；二是项目数据分析师（CPDA），由中国商业联合会数据分析专业委员会以及工信部教育考试中心共同考核认证，证书是申请成立项目数据分析事务所的必备条件之一。
（二）数据分析师的知识要求
掌握多元统计分析、应用回归分析、时间序列分析、计量经济学、经济预测研究等统计建模方法，了解本行业统计方法的新进展；掌握 SQL/oracle 等数据库的数据整理、查询、提取等方法；熟练使用相关的统计软件，准确解读软件的运行结果；了解相关行业的业务知识和数据构成。
（三）数据分析师的能力要求
对信息、数据敏感，具备较强的文字功底，能独立撰写研究报告；能熟练使用 SPSS/SAS/Eviews 等统计分析软件，具备数据分析或数据挖掘的综合能力；掌握数据库体系结构及数据架构，具备 Excel/SQL 或 Access 的查询语句运用技能与知识，有良好的数据处理、建立统计模型能力。
（四）数据分析师的岗位职责
承担行业、企业有关信息、数据的调查、搜集、整理、分析研究和发布工作；参与专项研究、课题和调研咨询项目，撰写行业分析文章和研究报告；对大数据进行深入挖掘，建立相关模型进行预测、分析，找出相关的联系，揭示内在规律，为行业、企业决策提供依据。
以上是小编为你整理到的一些资料，希望对你有所帮助~~
⑸ 大数据有哪些职位和工作机会
下面是比较热门的几个大数据岗位：
1、首席数据官（CDO）
首席数据官的工作内容非常多，职责也很复杂，他们负责公司的数据框架搭建、数据管理、数据安全保证、商务智能管理、数据洞察和高级分析。因此，首席数据师必须个人能力出众，同时还需要具备足够的领导力和远见，找准公司发展目标，协调应变管理过程。
2、营销分析师/客户关系管理分析师
客户忠诚度项目、网络分析和物联网技术积攒了大量的用户数据，很多先进公司已经在使用相关策略来支持公司的发展计划。尤其是市场部门能够运用这些数据进行更有针对性的营销。营销分析师能够发挥他们在Excel和SQL等数据分析工具方面的专业特长，对客户进行细分，确保数字化营销能够到达目标客户群体。
3、数据工程师
随着Hadoop和非结构化数据仓库的流行，所有分析功能的第一要务就是要得到正确的数据。高水平的工程师需要掌握数据管理技能，熟悉提取转换加载过程，很多公司都急需这样的人才。事实上，很多首席数据官甚至认为，数据工程师才是大数据相关行业中最重要的职位。
4、商务智能开发工程师
商务智能开发工程师的最基本职能，是管理结构数据从数据库分配至终端用户的过程。商务智能（BI）曾经只是商务金融的基础，现在已经独立出来，成为了单独的部门，很多商务智能团队正在搭建自服务指示板，这样运营经理就能快速且有效地获取高性能数据，评价公司运营情况。
5、数据可视化
随着指示板和可视化工具的增多，商务智能“前端”研发工程师需要更熟练掌握Tableau、QlikView/QlikSense、SiSense和Looker。能够使用d3.js在网络浏览器中制作数据可视化的研发工程师也越来越受到公司欢迎。很多大公司开出的年薪已经超过了7万5千英镑，平均日薪500多英镑。
6、大数据工程师
正如上文提到过的，数据工程师的工作是负责管理公司的数据，包括数据的收集，存储、处理和分析。大数据工程师需要能够搭建并维护大型异构数据框架，这些数据通常是在MongoDB等NoSQL数据库中。很多公司采用Hadoop框架和很多Hadoop次级软件包，如Hive（数据软件），Pig（数据流语言）和Spark（多编程模型）。
⑹ 当个金融数据分析师感觉咋样，还有未来发展，大家
金融分析师就业方向包括但不限于：投行经理，基金经理、财务经理、行政总裁、资金分析高管、资金管理总监、审计项目经理、首席执行官、税务经理、融资经理、总出纳、财务总监、财务结算高级经理、投资分析高级经理、财务总监、投资顾问、投资银行家、交易员。
金融分析师是全球投资业里严格与含金量高的资格认证，为全球投资业在道德操守、专业标准及知识体系等方面设立了规范与标准。《金融时报》杂志于2006年将金融分析师专业资格比喻成投资专 才的“黄金标准”。
金融分析师考试有三个级别,分别为金融分析师一级，金融分析师二级，金融分析师三级，金融分析师考试需要逐级进行考试，通过金融分析师一级考试才能报考金融分析师二级考试，通过金融分析师二级才能报考金融分析师三级考试。
⑺ 现在大数据分析师工资好高，想从事这一行业应该怎么做
可以转行过去呀
做大数据分析师的基本能力：
概率论与统计学
掌握数据分析工具：掌握基础的内数容据分析工具Excel与统计分析工具SPSS的用法
编程语言：Python/R
数据可视化工具
对行业的了解程度
数据分析师：从事数据采集、整理、分析，发现问题，分析问题，得出结论，为公司的决策层提供数据支持。偏向于业务。
⑻ 有没有朋友知道金融大数据工程师是做什么的，今天听朋友说起，但是说的不是很清楚，有点感兴趣想了解一下
上次在云掌财经下面的相关阅读看到的.不同公司对数据分析师的职位划分稍有不同。回在一些中答小型企业，在没有成立独立的数据中心前，数据分析的相关职位往往是在市场部、运营部的管辖之下，人数通常在2－4人不等。对于一些大型企业，有独立的数据分析部门，团队成员也在数十人到百余人不等。对于职位头衔，有的按行政级别划分，如专员、主管、经理、总监等；也有的按专业水平划分，如助理、高级、资深、专家等。数据分析职位整体上分为两大类：1、数据分析师：专业能力成长路径：助理数据分析师－数据分析师－资深数据分析师－高级数据分析师行政职位晋升路径：数据分析专员－数据分析主管－数据分析经理－数据分析总监主要专业技能要求：数据库知识（SQL）、基本的统计分析知识、熟练掌握Excel，了解SPSS/SAS，良好的PPT展示能力。2、数据分析工程师：算法工程师、建模工程师。
⑼ 学完大数据分析师出来工资多少
那就看你有多少经验了，还有能力
刚入门的，大概三四千
有七八年工作经验的，两万也轻松拿到
⑽ 做大数据分析师能挣多少钱
二、大数据分析师的薪水在世界各地是否一致?
如您所料，大数据分析师角色的薪水因地点而异。数据科学中心确定以下十一个国家是大数据分析师薪酬最高的国家 ; 美国，瑞士，瑞典，新加坡，丹麦，加拿大，澳大利亚，荷兰，德国，中国和英国。毫不奇怪，该列表与经济发达国家的当前中位收入排名紧密相关。我们还可以查看与国家的平均薪资相比，以及与Web开发或UX设计等技术领域中其他流行的高薪专业相比，大数据分析师的薪水如何累积。让我们更深入地看一下欧洲和北美的两个最大市场。德国和美国。
德国的大数据分析师每年的收入在32,000欧元至60,000欧元之间，具体取决于企业的资历水平，行业，所在地和成熟度。德国大数据分析师的中位收入略低于4万4千欧元，比德国3万欧元以上的中位收入高出30%以上。它还可以很好地衡量其他技术工作;例如，它高于网络开发人员的平均工资，即41k欧元。在美国，大数据分析师的收入要比德国同行高得多。平均薪资为$ 60k(约€53k)，比$ 43k的平均收入高出20%以上，与网络开发人员的预期收入相同一般。纽约的薪水在50,000至96,000美元之间，而旧金山的平均薪水在65,000至120,000美元之间。在整个池塘中，伦敦的大数据分析师职位的薪水在24,000英镑至47,000英镑之间，中国大数据分析师的薪水在5万左右。
大数据分析师的薪水范围。
四、大数据分析师根据他们的行业而获得不同的薪水吗?
成为大数据分析师的美妙之处在于，几乎所有行业都可以找到这样的角色。大多数企业都根据自己的数据制定决策，因此他们需要一名大数据分析师才能做到这一点。
LinkedIn将采矿业列为大数据分析师薪酬最高的行业，在美国，这些职位的平均薪酬为106,000美元至117,000美元。科学和公用事业部门的薪水也高于平均水平，平均薪金范围为74,000美元至80,000美元。在薪资范围的低端，从事制造业和金融业的大数据分析人员的薪水预计在55,000美元至65,000美元之间。
五、顶尖高科技公司向大数据分析师支付的工资
由于提供的高薪水，经常寻求在世界顶级科技公司担任大数据分析师的角色。苹果和Facebook 向其大数据分析师支付的薪水远高于平均水平。除了薪水美丽，设备齐全的办公室外，如果需要高超的学习经验，从事技术工作也将是不可思议的。员工可以体验快速变化，同时获得对塑造我们世界的技术的见识。
鉴于科技公司每天都会收集大量数据，因此大数据分析师在科技行业中扮演着重要角色也就不足为奇了。做大数据分析师能挣多少钱亚马逊的工作大数据分析人员可以在美国得到报酬高达$ 106,000名，与Facebook提供类似数额，根据的确。在伦敦，亚马逊的大数据分析师薪水高达38,000英镑。在伦敦为Google工作的大数据分析师可以期望得到更高的薪水，工资在42,000英镑到52,000英镑之间。对于那些在网络、腾讯、阿里北京办公室工作的人来说，薪水可能高达95,000美元。