每个金融学子都有个投行梦
年薪百万、衣着光鲜、走上人生巅峰
可投行哪有这么容易进？
但拥有这项技能，求职投行就有希望啦
Because 2020最受投行欢迎的技能是 Data
2020 Data 成投行最爱
来自eFinancialCareer的数据报告，在JPM，MS，GS三所投行关于技术岗位方面的招聘资讯中，Data这个技能要求占sample的36％以上，远远超过其他，可见这一块在金融领域中的应用越来越重要了。
（图片来源于efinancialcareer）
- J.P.Morgan：创建“数据湖”
被称为“金融帝国”的 J.P. Morgan，其科技领域一直以来走在行业前沿，为此他们专门设立了技术中心，专攻大数据、机器人和云基础。在今年的investor day presentations 中，J.P. Morgan表示将来会构建用于分析和机器学习的“data lake”，创建跨产品的 "data backbone"，想要通过数据来帮助服务客户。
（图片来源于efinancialcareers）
- Morgan Stanley：点名要Data
浏览Morgan Stanley的招聘资讯，不难发现公司的任职技能标明要对数据结构有很好的理解，并且具有很强的数据库和脚本编写能力。你品，你细细地品，进Morgan Stanley的必备技能是不是Data？！
- Goldman Sachs：扩招数据人才
高盛，百年投行，却在近几年一直声称自己是科技公司。一个金融机构能有多tech-savvy？不仅这几年一直都在引进技术人才，去年还效仿Netflix，玩起了数据订阅，想要招募更多的数据人才，2020年的高盛也依旧痴迷Data...
人才缺口高达 150W 的数据人才
- 1.Data的基础认知
数据（Data）是一个融合了数学、计算机和数据发现/挖掘的领域；通过对数据进行深入的分析去找到其中的规律以及预测未来的趋势。数字、文字、图表、图象、声音等都可以是数据。而我们也早已经生活在Big Data时代，比如：一早醒来想知道昨晚的睡眠质量，打开app里就清楚记载着每日的睡眠时间；找不到路只要打开导航，导航就会按照目前的路况规划最近路线......这都是Data的表现。
早在 2018 年，据麦肯锡全球研究院做的预测，在未来6年，同时具备大数据分析能力并可以为企业作出有效决策的数据管理人员和分析师有150万人的缺口。
- 2.Data的工作种类
虽然 Data 的工作选择性多种多样，但是总得来说可以分成三类：
- Data Analyst 数据分析师
Data Analyst（Business Analyst）主要负责从数据中提取出有用的信息。服务对象一般是产品经理以及高层领导，它会通过分析产品产生的数据，发现问题，再去与企业高层沟通这些问题，从而解决。
- Data Scientist 数据科学家
Data Scientist主要的职责是通过整理、提炼过去的数据建立一个新的预测模型，预测将来， 让企业能够有进一步的行动。现在数据规模增长很快，这类职位就显得非常technical。
当你求职、听歌、看剧、网购的时候，页面会根据你的喜好自动推荐感兴趣的产品，这些精确预判的背后，其实都是Data Scientist的功劳。Data Scientist更是被Glassdoor 评为2019年全美 The Best Job。
- Data Engineer 数据工程师
Data Engineer主要负责搭建数据库，收集数据，为数据科学家获取数据提供方便。一般公司将数据储存在不同的数据库和文件系统里，并且格式也不一定相同。于是数据工程师就会创建管道，把数据转化为数据科学家可用的格式。作为数据工程师 ，平均入职 Base Salary 更是达到了接近 12W 美金，在比普通应届生毕业生平均薪资高出好几倍。
- 3.Data的行业领域
在大数据的时代下，得数据者得天下。不仅仅投行偏爱Data，各行各业其实都青睐Data人才。
① 咨询
这几年贝恩在收购的路上从未停歇，为的就是成功实现数字化转型，所以咨询公司对Data人才的需求丝毫不亚于投行。McKinsey也一直致力于招募数据人才，早在2018年McKinsey就报告要充分利用数据实现业务影响:
② IT
IT行业对Data有多热爱，就来看看IT巨头Google， 2019年其CEO 放话要斥资130亿美元在美国十几个州建设Data Centre，并预计雇佣上万名新增员工。130亿美元、上万名员工，真是IT大佬！
③ 零售
无论以前还是现在受疫情影响，越来越多消费者选择“在家购物”，足不出户也可买到一切必需品，这对传统的实体零售商是一个巨大冲击。因此传统零售商为顺应潮流，开始转型，纷纷打造线上+线下的新零售模式，并且利用数据来优化整个业务链条，数据→分析→决策→执行，加速零售行业发展。
除此之外，快消、会计、医疗行业都在不断招聘Data人才，Data真是走到哪儿都是“香饽饽”...
入门Data，你该具备什么技能?
- 1.分析工具
Data行业需要对大量数据进行分析，这就离不开运用分析工具。而常用的就是数据分析工具Excel ,还有统计分析工具SPSS。作为一种数据分析工具，excel是属于入门级别，使用起来便利快速，且功能丰富。SPSS一直以来为统计人员和数据科学家提供了强大的工具，能更好地统计分析、挖掘数据、预测建模、预测分析等等。
- 2.编程语言
除了分析工具，还要会使用一门或多门编程语言，在JPM的招聘信息上明确表示candidates需会使用C++或者Python编程语言。
所以数据分析时比较常见的编程语言有：
- C++：从C发展而来，又继承了C的特性又加了类（既面向对象）的高级语言特点，特征就是：安全、可读性好、代码更为合理。
- Python：容易入门上手快，和Excel相比效率更高，并且具有一组专门为数据科学设计的库和工具，所以在投行眼中，想做Banker，要会Python，Python也是编程中最常用的语言。
- R语言：简单易学又功能强大，扩展性极强。R语言是专门为数据科学而设计的语言，也一直占据数据分析主流语言的绝对地位。
- SQL：可用于访问、通信和处理数据。很早以前，SQL 就是一门查询数据库的语言，是程序员的必备技能。因此作为一名数据人员，需要精通SQL。
- 3.逻辑思维
一名好的数据人员，光有技术这种外在能力是不够的，还需要有内在能力。良好的逻辑思维能力能在工作中保持头脑清晰，思考问题更加广泛，对数据有较好的洞察力，对业务有更好的理解，使工作效率更高、更快、更优。
想求职Data岗位，你还需继续努力，提升自己实力！
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