※ 引述《s3714443 (metalheads)》之铭言： : 大家好，最近小弟准备研究所过程中 : 受到恩师的启蒙，对於统计的热情整个被打开了 : 对於资料、数据分析这块存有憧憬(或幻想?) : 目前大肆下了，趁最後一次选课，在学校开始修R语言，报告实作要做财金相关的 : 也有修PYTHON，但都刚起步，还没碰到解决困难的历程 : 所以适不适合也不知道 : 但是自己对这块还是有向往，先上来请教前辈的意见 : 因为还是学生，跟实际职场可能会有资讯不对称，所以可能有些想法太过美好了 : 请各位海涵 : 小弟的疑问是，比起技术(套件、系统建构)，大概远远比不上资工、资管的同学 : 但是如果能有一些中等程式能力 : 利用商业逻辑跟思维解决问题，似乎才是数据分析的核心? : 那这样似乎商科出身的学生价值就在这里? : 小弟研究了一些需要的能力 : 分析应用：SAS MATLAB R ...等 : 更进阶的：PYTHON SPARK、HADOOP : 小弟很怕技术比不上资工的同学，但是纯商的路又好像...很容易被取代 : 不知道作为一个computer science跟财金专业兼具的人才有没有竞争力 : (不过可能也变四不像) : 请各位大大指点迷津，感恩、感恩 刚好在美国四大 Data Analytics组待过 分享一下自己的工作经验与观察 本身统计背景运气好搭上美国大数据分析顺风车 但就我的观察其实Business 真正需要做modeling 的工作并不多 像我之前的工作主要是偏数据整理 数据成像 简单的说就是把客户的资料透过筛选与整理 了解资料的分布 工作上主要使用的软体就是R SAS MS_SQL 成像软体 Tableau QlikView 我觉得如果商学院的学生想要转数据分析 其实这一类的工作算是比较好的切入点 因为分析的数据多为财务数据 所以需要有一定的会计和财经知识 如果你志在做Modeling建议读个统计or资工硕士(博士) 新鲜人求职(含毕业三年内): 美国 英文>>>经验>学历 亚洲(新加坡 香港 台湾) 学历>>>经验>英文 尤其是香港和台湾 就是吃学历(Target school and degree), 大陆我就不清楚了 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 220.136.49.148 ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Finance/M.1488407963.A.EFE.html ※ 编辑: coolmannctu (220.136.49.148), 03/02/2017 06:41:50