※ 引述《zaq1xsw2121 (aaaa)》之銘言:
: 小弟國立四中社會科學碩畢
: 目前6年民調和市調公司工作經驗
: 在小公司掛經理職
: 年薪50 大約2~3年才會調薪一次
: 想轉換跑道到規模更大的公司追求待遇
: 對金融業的數據分析有點興趣
: 想試試這方面的工作
: 不過想問問 如果沒有金融相關的背景知識 進入這行會不會有困難
: 之前多是用EXCEL和SPSS處理數據
: SAS、R、Python等軟體就沒接觸過
: 想知道這樣能否銜接上 或是要去進修學習上述軟體之後再來嘗試
: 另外工作內容方面
: 市調用的統計分析大多是比較平均數,建立預測模型會用迴歸分析
: 主要工作內容是資料整理、畫圖表、寫報告
: 機器學習 資工背景之類的就沒接觸經驗
: 想請問金融業的數據分析所用到的應用會不會差很多
: 謝謝大家
小弟以過來人經驗給你建議
自己剛面上應該是號稱民營銀行中薪水最多那家的資料分析師,薪水有破百
我自己是四大管院碩班,讀書期間完全沒讀書
後來沒啥想法就跑去當 PM 快三年,在第二年的時候覺醒也對數據分析開始有興趣
自己用網路資源 (data camp) 自學 R
後來有小新創給我機會,我就在新創圈裡面打滾了兩年學習資料分析
其實資料分析的領域要拿到 offer 基本上你不需要會自己建模或弄機器學習的東西
因為那是機器學習工程師或資料科學家在做的,除非是新創才會要你一手包
我面試過的現場 live code 也都是考基本語法,大部分公司注重的是你的邏輯。
金融業分工很細,如果你的目標是資料分析領域那就專注於資料的分析
如資料清洗,資料打撈,pre-processing,ETL,了解 data schema 等等
這些基本功就有得練了,而且大部分的工作時間都是在做這些髒活
而後才會進階到分析師的核心技能也最有價值的地方 data mainipulating 資料操弄
簡單來說就是結合 data 和 domain knowledge 從資料中找出有價值的資訊
這整塊分析流程和思路我們稱為 EDA exploratory data analysis 探索性分析
這塊是很需要經驗的,在有一些基礎的程式能力後可以去 kaggle 上看別人的思路
上面有很多很棒的 EDA 分析 report。
我認為資料分析在未來確實是受到銀行和其他產業越來越多的重視
但如果真的要踏入資料這個領域是真的要很有熱情,
因為要不停不停的學習,所以下班後仍要花很多時間做練習和成長。有時候真的滿累的
但能從龐大的資料中找出有價值的東西,就像在掏金一樣,我自己覺得非常有趣
要能成為初階的 data analyst
至少要會 R 和 Python 其中一個,然後還有必備 SQL 要很熟練
可以先找願意給新人機會的小公司磨練看看,大公司分工很細幾乎都要即戰力
以上希望對你有幫助
作者:
poisonB (狗)
2020-02-18 22:24:00推
作者: melting 2020-02-18 22:48:00
推這篇,金融業其實很需要數據分析人材,有興趣的可參考
作者:
trapt (aa)
2020-02-18 23:37:00請問是一家人嗎
作者:
cl3dada (嘿黑~這個屌)
2020-02-19 00:35:00缺的不是金融背景,缺的是懂程式又有金融業務敏感度的人IT人只會寫程式,業務人只懂業務,兩者都懂些,很缺。
作者:
TSYasus (好人執照(裝備中))
2020-02-19 01:04:00剛好都懂,但是也有遇到願意砸錢的公司,唉在國外這種人是寶,在國內是成本單位
作者:
kokolotl (nooooooooooo)
2020-02-19 02:22:00不太懂資料分析不用做到建模或機器學習的部分,可能是各自定義不同吧
作者:
pork6631 (政大乖孩子)
2020-02-19 03:26:00推
作者:
papillons (想要巨大的Teddy Bear)
2020-02-19 10:11:00k大,有些公司這塊會有資工人員合作,所以細節不用自己寫,自己只要會就好,髒活可以給別人作。
作者:
kokolotl (nooooooooooo)
2020-02-19 10:18:00髒活 唔..
作者: shanishani (shani) 2020-02-19 21:12:00
就資料圖像化吧 elk之類的 然後我認識走分析的都會那些髒活呢
作者:
afflic (afflic)
2020-02-20 03:30:00python是不是比R有用一點啊?感覺python功能比較強大?
作者:
nutta (nutta)
2020-02-20 06:31:00簽名檔有夠好笑www
作者:
kokolotl (nooooooooooo)
2020-02-20 10:02:00國泰聽說有組人是動腦想,然後丟給後面到人做