数据分析师做什么行业好

随着大数据技术逐渐渗透到各行各业,数据分析人才将迎来一波红利。而对于非本专业背景,又想在工作中将业务和技术结合起来的同学来说,数据分析无疑是不错的选择。下面我将列举出四个主流行业给大家详细讲解,互联网、银行金融科技、券商基金、事业单位系,另外大家如果留意各行业发展动态的话,其实朝阳产业和潜力产业可以很轻松把握到。

一、互联网

互联网代表:阿里、腾讯、百度、京东、字节跳动、拼多多、滴滴、美团、shopee(新加坡) 等

1)难度系数:☆☆☆☆☆

2)技能要求:

给大家看看腾讯的数据分析岗位要求

结合之前的面试经验,互联网数据分析的技能包括:

a. 精通SQL,最好是Hive-sql

b. 熟悉统计学理论:统计性描述以及推断性统计,ABtest几乎是面试必考的了

c.机器学习,这部分也需要简单准备一下,像逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、xgboost等基础的机器模型,当然python的基础也是要会的

d.对业务的认知,数据分析最重要的目的是要支撑到业务的落地,因此对业务的认知才是数据分析的出发点,对于应届生来说,如果有实习经验那是最好的了,对业务思维的认知就会更加深刻,如果没有实习,那就得多了解一些理论知识了,比如产品领域的海盗模型、用户行为分析等,甚至可以用一些咨询case练习的结构化思维来强化这方面的分析能力

3)薪资水平

数据分析的薪资一般是介于产品岗和开发/算法岗之间,不同互联网公司的数分岗起薪在22w-30w+不等。

二、银行金融科技

金融科技代表:中国银行、建设银行、工商银行、交通银行、招商银行、平安银行等技术类管培生招人,其科技子公司(如:建信金融科技)也招人

1)难度系数:☆☆☆,银行历年都是校招大户,这些年随着信息技术发展,金融科技相关专业的岗位开放如雨后春笋。当然,银行技术岗相对互联网的技术难度系数较低,之前有个段子来自某拿了建行科技类职位offer的同学,“笔试不会,面试吹水,就这么拿了offer”。如下是2019年春招建行的招聘计划,多地分行的“技术类专项人才”需求达到三位数。

好进 + 起薪不低 + 业绩压力小 + 失业风险低,它不香吗?

2)岗位要求:

以建行信科大数据方向岗位职责为例:

银行科技类岗位的技能主要有两个特点:

一是技能要求,部分数据岗更偏数据开发一些,日常工作可能和数据建设、数据平台打交道;

二是分配方式,可能会统招统分,例如数据岗可能不细分具体的数据岗位(如:数据开发/分析/挖掘等),进去之后可能会分配到业务部门,也可能分配到中后台部门。

3)薪资水平

这个和银行本身属性有关,国有银行的的金融科技岗起薪不算太高,但工作强度小、福利好

(单位租房、交通补贴、餐饮补贴、不需要996等);股份制银行的金融科技,如招银科技,工作强度不亚于互联网,当然薪资也不比互联网低。

三、券商基金

券商基金代表:南方基金、嘉实基金、中金、九坤、宽德、一众券商等

在这个类别里主要有两类,一类是金融机构里的数据工程师,另一类是金融工程类。数据工程师做的事情跟传统的数据开发工程师相似,薪资也没有显著优势,所以这里就着重讲讲金融工程岗位。

1)难度,☆☆☆☆☆,金融工程岗位也是这几年的抢手货。之所以说数据分析和金融工程有关联,主要是目前的数据分析类专业一般是由理工学院和经管学院联合办学,学生对机器学习/深度学习以及金融知识都有所涉猎。而最近几年,使用人工智能进行量化因子挖掘以及选股策略构建在业界变得火热起来,无论是卖方还是买方都在进行这方面的尝试,因此数据科学专业的毕业生也有了进入量化领域的机会。但是难点在于,金融工程专业的毕业生在此方面也十分精通,且拥有更加全面的金融知识,因此竞争也是比较激烈。

2)岗位要求:

华夏基金的金融数据挖掘工程师岗位:

所需能力,主要是三点:

a.必须精通一门编程语言Python/MATLAB/C++;

b.有金融数据分析的能力;

c. 熟练掌握统计模型及机器学习模型,懂原理、能调包实现,最好能建模

3)薪资水平

券商基金的薪资基本无上限,看个人绩效拿奖金,底薪大多20w上下

四、事业单位系

事业单位代表:上交所技术、深交所金融科技、深圳市/区政府及其研究院

1)难度:不太好评估,身边的样本较少,技术难度可能低于互联网,但是由于招聘名额也较少,所以实际竞争比其实不低,同时也会比较关注学历背景

2)薪资水平:基本和公务员齐平,一线城市的公务员和事业单位待遇都不低,加班和失业的机会也比较少,可以说是性价比较高的一份工作,不说了,就两个字,羡慕。

总结下大数据行业,其特点是就业面广,行行需要,薪金高,职业稳定,而且越老分析手段越多越有经验而不会被淘汰,数据分析师是典型的越老越吃香,并不是所谓的吃青春饭的职业,并且这一工作可以在家里办公。

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