数据分析对于金融行业有多重要？

　　现在的金融行业越来越需要复合型人才，数据分析都不会的话，真的会被时代“抛弃”。

　　

　　数据分析对于金融行业有多重要？

　　

　　摩根大通要求其资产管理部门的所有员工参加强制性编程课程学习。目前该集团的分析师和员工中，有三分之一已经接受过Python编程培训，而数据科学和机器学习课程也在制定之中。

　　

　　无论是中金、巴克莱这样的投行，还是九坤投资、黑蚁资本等顶尖金融机构，都对具有数据分析能力的应届生敞开怀

　　

　　那么，求职应届生求职金融行业会数据分析有多吃香？前台VS中后台部门，都需要掌握哪些数据分析古工具？面试中，面试官会如何考察你的数据思维？

　　

 

　　如果你是想求职金融前台部门的同学，建议你报名并主要学习第1周的课程：券商投行越来越多前台部门，也可以要求候选人有数据分析思维，以及从数据的角度来看待业务，并决策的能力。

　　

　　金融行业中哪些岗位要求会数据分析

　　

　　数据分析的重要性不言而喻，金融行业中也有很多岗位需要运用大量的大局分析技能。

　　

　　风控数据分析师

　　

　　通过对大量招聘JD仔细了解，与金融风控相关的岗位都对数据分析能力有一定甚至很高的要求，如

　　

　　需具有信息收集能力

　　

　　对数据进行敏感分析

　　

　　熟悉Excel、SQL、Python、Spark等软件的操作

　　

　　量化投资研究员

　　

　　量化投资就是利用统计学、数学的方法，以大量历史数据为依据，构建投资组合策略模型，对金融市场里大量的数据进行分析，在里面寻找到一些普世性的、可持续的规律。

　　

　　传统量化投资一般使用上市公司基本面财务数据，市场情绪数据，分析师一致预期数据，技术指标等数据， 分析数据的方法也由传统的统计学方法，进化到各种机器学习的算法 ；更前沿的量化模型使用一切可以获得的大数据，如互联网上的数据，可穿戴设备采集的数据，卫星航拍的数据。

　　

　　这里一班要求应聘者具有编程能力，光会EXCEL是不够的。要掌握R，Matlab，Python等脚本语言。如果你是做高频的，那么还需具备高级的C++编程能力以及性能调优能力。

　　

　　行业研究员

　　

　　行业研究员的主要职责是通过对上市公司调研和行业景气分析，并运用财务模型和估值模型，给出公司价值分析报告。

　　

　　行业研究员所提供的研究报告，主要涉及所处行业基本情况、公司产品概况的量化、公司整体财务状况以及行内其他对手竞争实力等。

　　

　　所以，工作上要经常进行金融产品（股票、债券或衍生品等）的数据分析，收集与整合行业信息，及时跟踪行业变化，撰写研究报告。

　　

　　在求职上，行业研究员要求拥有硕士以上学历，金融、经济类或所属行业相关专业。名校生和海归往往更受青睐。实际操作和工作能力方面，要具备：

　　

　　投资或相关研究的实习，精通金融学、经济学、会计、审计的相关知识

　　

　　熟练掌握财务、金融和估值模型，擅长数据库的建设

　　

　　熟悉市场特征，关注发展动态，具有较强的估值能力、分析能力

　　

　　小白如何入门数据分析?

　　

　　入门的数据分析主要需要掌握两部分内容：理论和工具。

　　

　　理论

　　

　　首先，要掌握最重要的理论基础：统计学。

　　

　　统计学是通过收集、分析数据得到数据结论的方式，也是让数据得到有效应用的方式。而通过学习统计学，我们能够有效利用数据去支持某个产品的运营或者是企业的发展，这也是获得offer的必备条件。

　　

　　那么如何学习统计学呢？在这里给大家推荐几本书，分享给大家学习。

　　

　　《统计学》贾俊平著

　　

　　《商务与经济统计》安德森

　　

　　《统计学》David Freedman