刚刚,高盛官宣涨薪47%
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又到了美国华尔街各大行公布财报的日子
偷偷告诉你一个秘密
高盛老大哥又又又又又偷偷涨薪
了
投行涨薪,高盛就是yyds
这样的老大哥,叫留学生怎么能不爱!
7月13日,高盛公布了2021年第二季度财报,财报显示👉相比去年,高盛今年上半年的薪酬和福利支出增加了47%,而同期员工数量只增加了5%不到。
去年,高盛二季度的人均薪酬支出为19.7万美元。而今年相比去年高了将近10万美元,达到27.7万美元,这意味着:高盛再一次实现了涨薪!
实际上,这已经是高盛第“N“次涨薪了,近年来,他的薪资水平一直在稳步上涨:
- 2021年4月,高盛迎来最大发薪日人均薪酬从8.4万美元增到15万美元;
- 2020年8月,高盛薪酬支出同比增长24%;
- 2019年1月,高盛为所有应届工程师加薪;
财报显示,高盛二季度营收达到153.9亿美元,同比上升16%,创下历史第二高;净利润达到54.9亿美元,创下一是第二高,每股收益 15.02美元,较去年同期6.26美元大大增加。
其中最吸引人注意力的是收入同比猛增36%的投行业务,因为高盛投资银行部门的强劲表现,弥补了其交易收入的下降,按业务来看:
高盛的投资银行业务本季度总共实现营收36.1亿美元,其中财务咨询业务营收12.6亿美元,同比暴涨83%; 承销业务营收21.9亿美元,同比上升18%,得益于证券投资方面的营收增长; 资产管理业务总营收同比翻倍至51.3亿美元,较一季度环比上升11%。
(图片来源网络)
如此优秀的业绩和创纪录的收入,涨薪就变得理所当然了。不光是高盛投行业务创新高,摩根大通投资银行部门的业绩也创下了最佳记录:投资银行业务34.2亿美元,好于市场预期的29.4亿美元;并购咨询和承销服务收入同比增长25%,
其每股收益:3.78美元超过市场预期3.21美元;其净营收313.95亿美元,同比虽然下降7.16%,但仍高于分析师预期的299亿美元,期内实现净利润119.48亿美元,同比增幅达155%。
(图片来源网络)
目前,美国众多投行已经公布财报完毕,从财报上看,各大投行第二季度利润,较去年都有大幅改善,经济正在复苏。想加入投行的你,也赶紧行动起来吧!
金融Data岗需求量大
这个裁员也要保住的岗位,就是Data岗。
(图片来源网络)
来自eFinancialCareer的数据报告,在J.P. Morgan,Morgan Stanley,Goldman Sachs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Data岗在投行有多抢手了。
(图片来源efinancialcareer)
不仅仅是投行,咨询、IT等各行各业同样青睐Data人才。此前,Thinkful网站进行过一次调查,7000个数据岗位的job posting中,很多传统行业对Data人才也是求贤若渴!
其中,对data人才需求排名第一的行业是市场,排名第二、第三和第四分别是金融、咨询、医疗行业。
(图片来源网络)
由此可见,金融行业的Data有多抢手了吧,那么看到这,如果你也想加入Data岗,但没有很了解,不知道怎么选择合适自己的岗位?现在就和小i一起来看看吧。
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。不同行业不同部门会对Data岗的叫法不同,细分领域十分明确。但总的来说,Data岗主要分为三类:
► Data Scientist
DS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(更注重数学、统计的训练和算法、模型的开发);
所以,DS入职门槛很高,因为不仅仅要懂得研究数据,通过整理、挖掘、提炼(筛选掉没有用的),发现出一些规律,再搭建一个复杂的预测模型。如果模型精确,对于企业价值是非常大的。
(图片来源网络)
- 涉及到预测模型:R/Python (advanced) + Tools used by Data Analyst。
- 数学:至少需要有线性代数基础,最好还有数值分析和统计的基础
- 建模能力:对所有建模方法,都需要理论知识掌握+实际可以用Python或者R建立出来。(regression,classification,clustering,NLP,deep learning,A/B testing.)所有的最好能把数据结构学完,这样能在数据科学项目建模的时候也能更加顺畅。
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► Data Enginner
DE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(更注重数据库与编程语言等技能);说的笼统点,就是把交给你的产品的原始数据建立数据库,再把数据库里的原始数据整理成表格。每一条线索,都需要记录、整理,更直观的表现在表格里。
作为数据工程师,不仅要掌握数据工具,还要掌握计算机编程语言,才能胜任。例如:使用很多SQL的工具,包括MySQL,Oracle SQL等。随着业务的拓展,Data Engineer还需要有一定的CS编程背景。
(图片来源网络)
► DataAnalyst
DA主要负责分析、可视化过去的数据。作为 Analyst,主要负责从数据中提取出有用的信息(更注重沟通交流和行业领域技能):
- 适时监控增值应用中心各项经营数据,监测数据变化情况。
- 定期进行各项数据统计,编制数据统计报表和分析报告,为增值应用中心的经营结算提供数据依据,为增值应用中心的业务发展及规划提供参考依据。
因为 DA(BA)不能光懂数据,最好得有点 Business Sense,而且要知道怎样与人沟通。读BA的话,一般都是做这个。
DA对编程语言的要求没有DS和DE高。能力要求侧重于商业、统计以及数学能力,需要掌握分析工具以及最好有一定的编程语言基础。
对于很多跨商科的同学来说还是很不错的选择。可用语言:SQL, Excel, Tableau, R/Python (Basic)
(图片来源springboard)
如果想要求职Data方向的小伙伴可以从Analyst入手。Data Scientist的要求比较高,如果你是刚毕业的应届生加入,可以先从Analyst做起,做一些基础的数据准备工作。
上手之后会逐渐接到一些更偏重分析和建模的内容。最好有Statistics或者Computing Science的学术背景。对于商科同学来说,Business Sense是最大的优势,在此基础上加深分析技能就有机会进入Data行业。
最后,如果你想成为数据科学专业人才,从学习的角度来讲,你需要具备以下几个技能 👇
- 扎实的理论知识(数学、统计、算法、模型)
- 熟练的数据库操作语言(SQL、PL/SQL…)
- 熟练的编程语言(Python、R…)
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