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目前，全球范围内都正在面临一场巨大的失业潮。许多曾经光鲜亮丽的岗位风光不在，只剩下大规模裁员后的一地鸡毛。
澳洲四大行之一的国民银行，裁员6000人。2018年，四大行预计将裁员共计20000人！

2000年，高盛在纽约总部的美国现金股票交易柜台雇佣了600人，如今只剩下2名交易员。
（高盛交易大厅变化）

失业潮的另外一边，却是大数据人才的巨大缺口。早在2016年，全球最知名的职业社交平台LinkedIn发布了一份报告，列出了2016年最受雇主青睐的十大职业技能，“数据分析”排名第二。

根据麦肯锡近期一项关于Big Data的报告，2018年美国将面临近200,000+数据人才的空缺。NewVantage Partners近日发布《2017年大数据高管调查报告》：首席级别分管数据的高管数量急剧上升，这个比例从去年的32%一跃升到今年的56%。而2012年的第一次调查时，只有12%的企业设立了首席数据官。
不过，我们不关心数据分析是什么，我们只关心，数据分析有哪些前景比较好的岗位？适合商科留学生进么？零基础如何掌握数据分析能力？
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数据分析常见岗位及薪酬 
在整个金融领域中，都离不开数据分析，比如：证券公司做行业研究和预测；基金公司分析师预测股票；财富管理公司分析理财产品的风险收益；投行或私募用数据来讲述一个个完美的故事。这里介绍一下5个最常见的岗位：
▌数据分析师 Data Analyst
指熟悉相关业务，熟练搭建数据分析框架，掌握和使用相关的分析常用工具和基本的分析方法，进行数据搜集、整理、分析，针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。
▌数据工程师 Data Engineer
收集和处理大规模的原始数据（包括脚本编写，网页获取，调用APIs，编写SQL查询等）；将非结构化数据处理成适合分析的一种形式，然后进行分析；根据所需要的和专案分析商业决策。
▌数据科学家 Data Scientist
通过统计模型、编程实现，设计、开发和部署能支持业务决策算法和工具，管理大量数据，创建可视化以帮助理解。
▌商业分析师 Business Analyst
中文也叫业务分析师。是一种介于客户和IT团队之间的角色，负责在IT项目中负责发掘、分析、传达和确认客户需求；同时了解有关业务上的各种问题并发现新的机会，搭建业务和IT人员之间的沟通桥梁，并推荐问题的解决方案以实现组织的目标。2017年3月更新平均工资水平：
▌市场营销分析师 Marketing Analyst
主要帮助公司和组织决定以什么价格，向哪些客户，销售哪些产品和服务。 通过研究市场条件，竞争对手的活动和消费者行为来得出结论。更专注于行业或公司内部的市场营销职能，主要从市场的角度分析数据团队提供的结果，给出建设性的意见。
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数据分析偏爱哪些专业的留学生 
数据岗位是对专业要求较宽泛，数学、工程学、物理、计算机、统计、经济学、商科等专业都可以进入其相关岗位。其中，商科留学生可以重点关注Business Analyst 和 Marketing Analyst 这两个方向的岗位。
这两个方向本身就要求商科学子一直在学习和要求掌握的能力：
▌预估市场的能力
通过数据了解潜在的市场需求，预估市场规模，可进入性
▌市场营销的能力
主要应用在市场分析/测试中，根据数据预测、分析市场的需求，提出正确的市场营销战略
▌用户分析能力
通过数据分析用户需求，改善、管理用户体验
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 零基础如何掌握数据分析能力 
单纯从数据分析的角度来看，大部分企业的要求都比较类似：
  • SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理
  • 会用Excel/SQL做基本的数据管理
  • 会用脚本语言进行数据分析，Python or R
  • 有获取外部数据的能力，如爬虫
  • 会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告
  • 熟悉常用的数据挖掘算法：以回归分析为主
如上图，数据分析的流程，一般可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目。
数据的获取一般是各种数据或者资料网站，其次，我们需要掌握SQL和Python的应用，一个能够查询、提取公司的数据，另一个则负责数据的清晰，剔除掉不干净的数据，如数据的重复、缺失、异常值等等。
随着信息时代的高速发展，金融业的各类数据逐渐变得十分廉价，新数据获取渠道也更为方便，但相比过去只需掌握基本数据分析能力，如从 Excel 中抓取信息进行展现。
如今的金融从业人员，更需要依靠自己的技术和更专业的工具来进行数据收集与清洗、从杂乱无章的大量数据中提炼出可以解释现象的结论，以及建立可靠的预测模型。只有那些能从每天成千上万的数据中洞察未来商机和金钱的能力的人，才能在失业大潮中，成为企业争先抢夺的宠儿。
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Ref：本文为StartCareerUSA转载
图片来源：Rawpixel
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