※ 引述《zaq1xsw2121 (aaaa)》之铭言： : 小弟国立四中社会科学硕毕 : 目前6年民调和市调公司工作经验 : 在小公司挂经理职 : 年薪50 大约2~3年才会调薪一次 : 想转换跑道到规模更大的公司追求待遇 : 对金融业的数据分析有点兴趣 : 想试试这方面的工作 : 不过想问问 如果没有金融相关的背景知识 进入这行会不会有困难 : 之前多是用EXCEL和SPSS处理数据 : SAS、R、Python等软体就没接触过 : 想知道这样能否衔接上 或是要去进修学习上述软体之後再来尝试 : 另外工作内容方面 : 市调用的统计分析大多是比较平均数，建立预测模型会用回归分析 : 主要工作内容是资料整理、画图表、写报告 : 机器学习 资工背景之类的就没接触经验 : 想请问金融业的数据分析所用到的应用会不会差很多 : 谢谢大家 小弟以过来人经验给你建议 自己刚面上应该是号称民营银行中薪水最多那家的资料分析师，薪水有破百 我自己是四大管院硕班，读书期间完全没读书 後来没啥想法就跑去当 PM 快三年，在第二年的时候觉醒也对数据分析开始有兴趣 自己用网路资源 (data camp) 自学 R 後来有小新创给我机会，我就在新创圈里面打滚了两年学习资料分析 其实资料分析的领域要拿到 offer 基本上你不需要会自己建模或弄机器学习的东西 因为那是机器学习工程师或资料科学家在做的，除非是新创才会要你一手包 我面试过的现场 live code 也都是考基本语法，大部分公司注重的是你的逻辑。 金融业分工很细，如果你的目标是资料分析领域那就专注於资料的分析 如资料清洗，资料打捞，pre-processing，ETL，了解 data schema 等等 这些基本功就有得练了，而且大部分的工作时间都是在做这些脏活 而後才会进阶到分析师的核心技能也最有价值的地方 data mainipulating 资料操弄 简单来说就是结合 data 和 domain knowledge 从资料中找出有价值的资讯 这整块分析流程和思路我们称为 EDA exploratory data analysis 探索性分析 这块是很需要经验的，在有一些基础的程式能力後可以去 kaggle 上看别人的思路 上面有很多很棒的 EDA 分析 report。 我认为资料分析在未来确实是受到银行和其他产业越来越多的重视 但如果真的要踏入资料这个领域是真的要很有热情， 因为要不停不停的学习，所以下班後仍要花很多时间做练习和成长。有时候真的满累的 但能从庞大的资料中找出有价值的东西，就像在掏金一样，我自己觉得非常有趣 要能成为初阶的 data analyst 至少要会 R 和 Python 其中一个，然後还有必备 SQL 要很熟练 可以先找愿意给新人机会的小公司磨练看看，大公司分工很细几乎都要即战力 以上希望对你有帮助 -- 推 maxxV3:说真的 有人总统想选一个女人家吗 = = 04/19 21:48 → teremy:韩国总统都是女的了。韩国还不够大男人吗? 04/19 21:49 嘘 miler22020:楼上是远古时带来的吗 04/19 21:49 → miler22020:楼楼上 04/19 21:49 推 Top5566:楼楼楼上 04/19 21:50 → miler22020:楼楼楼楼 干 算了 04/19 21:50 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 111.250.18.180 (台湾) ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Finance/M.1582035478.A.937.html ※ 编辑: jerkoffme (111.250.18.180 台湾), 02/18/2020 22:20:01