白癜风诊疗康复 https://m-mip.39.net/baidianfeng/mipso_4894936.html
麦肯锡全球研究所最新报告
18年仅美国商业分析师
人才缺口高达14万-18万！
预计20年美国数据专业人员
数量将从36.4万增加到万！
据说此专业
只有跨国公司、高成长性的企业才急需
小公司根本雇不起
*信息来源于领英
今天就给小伙伴们分析一下
BA专业为啥成了香饽饽？
BA专业为何这么火？
这个专业之所以火，是因为近几年大数据的热潮。BA作为理工科和商科交叉专业，是集统计学、计算机、商业管理为一体的新兴综合学科。
BA专业的核心是数据挖掘和数据分析，与现在的互联网及大数据相联，主要是利用高深的技术、模型和算法进行数据挖掘和商业分析，服务于IT、互联网、游戏、通信、金融、医药、咨询、零售等各个行业。
1.高薪资
根据Glassdoor数据，BusineesAnalyst在美国的平均年薪超过了7万刀。其中experience的程度也会影响薪资。
*数据来源于glasssdoor
2.就业去向广
企事业单位、集团公司、IT、金融、证券、咨询策划等涵盖经济分析、市场调研、情报研究、数据采集集合及相关领域的行业。
而较常见的雇主有：
政府、外资投行、商业银行、投资公司如葛兰素史克(中国)投资有限公司等
电脑公司如IBM、惠普等
科技行业如苹果、三星等
互联网网站如Google、yahoo、百度等
专业的第三方数据分析公司
大型连锁商贸机构如Wal-Mart、家乐福等
21世纪“最性感”的工作
BusinessAnalyst被誉为21世纪TheSexiest工作。在不同的行业或许有不同的名称：市场调查员、数据分析师、咨询师、统计分析师、数据挖掘师等。
1.投行的金融或者技术部门
比如GoldmanSachs、Barclays、JPMorgan等：
投行的数据分析师通常会处理金融交易数据，包括外汇、股票、大宗贸易数据，你需要和贸易方、销售、风控师、运营和银行打交道。
它的好处是很容易转到利润导向的前台部门，身边的同事通常也很聪明。它的缺点是压力很大，你需要长时间的工作。比如很多投行的数据分析师需要很频繁的开国际会议以顺应时差。
2.保险公司的数据科学部
比如AIG、METLIFE、CIGNA等：
通常这个岗位的工作是利用机械学习的技术以及统计模型简历估值模型。
它的好处是，保险公司普遍福利好，工作和生活能够比较好的平衡，不太需要过强的软实力。而弊病就是工作可能比较封闭，需要长时间的坐办公室。
3.四大的咨询部
四大的咨询是需要和客户沟通的，你需要去用数据来帮他们解决具体的问题。
如果你在四大工作的话，你会得到很好的项目管理锻炼，显著提升你的多任务推动能力以及快速累积不同行业的相关知识。比如一年里三个月学到健康行业，另外三个月学科技行业等。薪水一般也在行业平均水准以上。但是它的项目和客户是不定期的，所以时间将会非常的紧凑。
4.基金公司的金融数据分析岗
通常需要做很多的量化工作：
数据分析在它们中的工作包括会计、客户管理、风控、业务方面的数据，它取决于你的具体业务，同时还包括数据研究，以及提供解决方案等。
在这里从事数据分析的好处是，他有更加灵活的时间，同时一般情况下都是大牛，福利也特别棒。但是，如果你想进去的话，你必须要有足够的投资管理知识和过硬的技术。
5.技术公司的数据分析岗位
比如Google的数据分析和金融公司相比，就会更加注重于用户的行为数据分析，包括聚类、分类分析，去解析用户的行为习惯。
它的好处是工作会很灵活，公司时刻都能接触到最新的技术，不过会希望你有很好的技术，灵活运用各类数据库，同时对分析能力要求很高，希望你能够独当一面，提供技术解决方案。薪水一般也很有吸引力。
你想成为一名优秀的金融数据分析师吗？？
跟我走吧
金融云共享联合陆家嘴学堂推出
《Python3金融数据分析及应用》课程
一站式入门主流数据分析工具Python，这门课将教会你金融场景下数据分析必备技能以及熟练掌握python的使用技巧。包含十周的内容，Python基础、Pandas数据分析、Matplotlib数据可视化、Pandas–datareader数据获取、时间序列分析、股票回报分析、波动率与风险、EWMA，GARCH、Statsmodels、ARIMA、SQL初步、投资组合最优化、有效前缘、算法交易、机器学习算法等等…
通过不同金融数据及不同的应用场景（如数据分析，产品定价等）的Python应用，案例教学使学员快速上手并掌握Python的金融数据分析方法，提升Python金融数据高频技巧分析处理能力。
课程目标
1.培养金融数据爬取、IO以及基础数据库应用能力
2.巩固Python金融建模及数据分析基础
3.学会使用Python库快速分析数据，
4.掌握机器学习算法原理及使用技巧
5.提升数据清洗及数据可视化的能力，获得金融数据和使用管理的能力
6.掌握时间序列的模型使用方法和最优化投资组合的技巧7.学会算法交易的设计8.金融数据分析实操演练，提升职业技能
9.紧贴行业领先企业需求的技能图谱、贯穿全程的及时答疑辅导，让学生从入门到进阶掌握数据分析，成为被市场争夺的稀缺人才。
Jason
CQF、FRM、Wilmott/SEG/EAGE学会会员、专利发明人、资深金融工程师，同济大学在职理学博士，德克萨斯大学联合培养。长期从事金融算法、数据分析，能源矿产行业投资评价，风险管理，估值模型建立等领域研究工作，开发完善公司Python金融数据分析库及数字化工具。拥有发明专利，著有多篇顶会算法，数据类论文，对于强化学习、特征工程有十年以上的研究。现任上市公司算法主任工程师、牵头公司人工智能和大数据技术研究。
自幼学习Python编程，中学阶段便屡获信息学奥赛及程序设计竞赛大奖，具备丰富的Python应用实战经验，善于运用金融数据分析实际案例进行教学，并将晦涩难懂的数值算法概念启发式的向学员传授。适合报名人群1.金融工程、统计学、计算机专业背景的同学/工作人士，希望能够在课本之外工作之余进一步了解Python在大数据分析的实战应用
2.非金融工程、非统计专业背景的同学/工作人士，希望能够系统性学习Python金融大数据分析以及在投资中的实际应用
3.在证券公司/基金/银行/期货公司/交易所等相关领域工作的职场人士，希望进一步提升自己的竞争力
4.对python稍有了解且对金融分析感兴趣，金融从业并希望代码能力有所提高
5.希望通过学习系统掌握Python金融大数据分析相关的实务技能，为后续跳槽/转行做必要的知识技能准备与提升
6.零基础、非计算机专业的初学者，尤其是日后想往数据分析、金融科技、量化投资、人工智能领域发展的初学者。
课程详情
学费：原价／人，优惠价元。课时：20个课时，报名后即可开始学习每节课时长：60分钟左右、部分内容时长可能超出。课程形式：在线录播视频社群互动