金融数据分析师职业前景怎么样

2024-04-30 01:11

1. 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、主席、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。

金融数据分析师职业前景怎么样

2. 大家觉得数据分析这个工作前景怎么样,将来发展方向是大数据分析师?

目前来看还是不错的,不过现在市场需求不只是做数据分析而已

3. 数据分析师以后前景怎么样?

数据分析师的就业前景是广阔的。1、人才缺口大,IT时代逐渐被DT时代取代,用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流,数据分析人才的供给指数仅为0.05,属于高度稀缺。2、入门相对简单数据分析是一门跨领域技术,不需要很强的理工科背景,反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士,分析思路更加开阔。3、薪资待遇高1-2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关,越老越值钱。4、行业适应性强几乎所有的行业都会应用到数据,数据分析师不仅仅可以在互联IT行业就业,也可以在银行、零售、医药业、制造业和交通传输等领域服务。5、职业寿命长数据分析职业一旦掌握,可以在职场上收益长久,掌握这门新兴技术都会大有用武之地,受其他外部业务影响相对较小,职位相对稳定。

数据分析师以后前景怎么样?

4. 做数据分析师的就业前景怎么样?

数据分析师的就业前景是广阔的。1、人才缺口大,IT时代逐渐被DT时代取代,用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流,数据分析人才的供给指数仅为0.05,属于高度稀缺。2、入门相对简单数据分析是一门跨领域技术,不需要很强的理工科背景,反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士,分析思路更加开阔。3、薪资待遇高1-2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关,越老越值钱。4、行业适应性强几乎所有的行业都会应用到数据,数据分析师不仅仅可以在互联IT行业就业,也可以在银行、零售、医药业、制造业和交通传输等领域服务。5、职业寿命长数据分析职业一旦掌握,可以在职场上收益长久,掌握这门新兴技术都会大有用武之地,受其他外部业务影响相对较小,职位相对稳定。

5. 做大数据分析师的前景怎么样?


做大数据分析师的前景怎么样?

6. 项目数据分析师未来的从业前景怎么样?

项目数据分析师(CPDA)是专业从事投资和运营项目数据分析的高级决策人,通过掌握大量行业数据以及科学的计算工具,将经济学原理用数学模型表示,科学合理的分析投资和运营项目未来的收益及风险情况,为做出科学合理的决策提供依据。从业前景方向:
(1)专职岗位:
获得“项目数据分析师”证书是进入数据分析领域内工作的敲门砖,数据分析行业专职岗位如下:(高级、资深、证券、运营等)项目数据分析师、数据分析师、数据分析员、数据分析主管、数据分析工程师、数据挖掘人员等。
(2)其他相关岗位:
获得“项目数据分析师”证书的学员可在本职工作中充分发挥作用,提升工作绩效、增强决策的科学性、提高工作决策的成功率。通过参加“项目数据分析师”学习来达到提升工作绩效的目的一般所包括的职位有:公司法人、项目总监、市场总监、财务总监、审计工作人员、会计工作人员、税务工作人员、投资公司从业人员、银行从业人员、评估公司从业人员、企事业单位的投资部门人员、决策部人员、市场部工作人员、营销策划人员等相关。
(3) 成立项目数据分析师事务所:
随着我国经济体制变革的不断深入发展,银行和企业对项目的风险承担完全责任,完全按照市场经济的模式来实施项目分析评估。因此,项目数据分析师专业人员组成的项目数据分析事务所应运而生,填补了我国项目分析评估市场的空白。
项目数据分析师事务所已经正式走进中国市场经济舞台,开始为国家经济发展贡献力量。其业务方向包括投资项目评估、经济效益评价、项目数据处理、项目融资、投资项目策划、社会经济咨询、投资中介等。

7. 数据分析师的就业前景如何?

数据分析师的就业前景是广阔的。1、人才缺口大,IT时代逐渐被DT时代取代,用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流,数据分析人才的供给指数仅为0.05,属于高度稀缺。2、入门相对简单数据分析是一门跨领域技术,不需要很强的理工科背景,反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士,分析思路更加开阔。3、薪资待遇高1-2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关,越老越值钱。4、行业适应性强几乎所有的行业都会应用到数据,数据分析师不仅仅可以在互联IT行业就业,也可以在银行、零售、医药业、制造业和交通传输等领域服务。5、职业寿命长数据分析职业一旦掌握,可以在职场上收益长久,掌握这门新兴技术都会大有用武之地,受其他外部业务影响相对较小,职位相对稳定。

数据分析师的就业前景如何?

8. 现在数据分析师前景怎么样?

数据分析师的就业前景是广阔的。1、人才缺口大,IT时代逐渐被DT时代取代,用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流,数据分析人才的供给指数仅为0.05,属于高度稀缺。2、入门相对简单数据分析是一门跨领域技术,不需要很强的理工科背景,反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士,分析思路更加开阔。3、薪资待遇高1-2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关,越老越值钱。4、行业适应性强几乎所有的行业都会应用到数据,数据分析师不仅仅可以在互联IT行业就业,也可以在银行、零售、医药业、制造业和交通传输等领域服务。5、职业寿命长数据分析职业一旦掌握,可以在职场上收益长久,掌握这门新兴技术都会大有用武之地,受其他外部业务影响相对较小,职位相对稳定。
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