本期福利

Ⅰ、60+热招 job openings 汇总

包含PwC, Amazon, Moody's, FactSet, GroupM 等大公司还在开放申请的Full-time + Internship申请通道！

Ⅱ、22G数据分析专属技能包

8G Statistical Package（含SAS、SPSS、Python、R...）

12G 编程语言教程（包含Java, Python, SQL，Spark...）

SQL for Wall Street

完全掌握Excel VBA高效办公超级手册

随着 “Big Data”时代的到来

任何行业都需要数据的支撑

和数据有关的职位成了大热门

和数据有关的能力变成了求职必备技能

主页菌在整理和数据相关的职业时

才发现原来数据分析的需求已经蔓延到各行各业了

还只想局限在科技公司？

拥有数据分析能力的你

有更广阔的职业选择

数据分析是干什么的？

和数据相关的职位包括Data Analytics / Data Science / Business Analytics/ Data Architect / Data Engineering，都需要数据处理的能力。只是侧重点有所不同，通过Data这个词后面所加的单词就可以看出，不同领域的Data技能同样重要，有偏向科技方面的，有偏向商业方面的，也有偏向工程方面的。不管是什么领域的Data工作，都是通过数据分析去引领决策。

从平均薪资就可以看出，和Data相关的职业有多么紧俏

哪些行业急需数据分析人才？

随着数据时代的到来，未来几年data相关的open position也会日益增多并且炙手可热。

处理data已经不仅仅局限在传统IT公司。还有以下行业，尤其是金融业对于数据人才的需求也在持续扩大。

四大：

美国注会协会会长Barry Melancon最近发言说，“会计师事务所非常适合在解读和使用大数据实现战略业务目标方面发挥领导作用。鉴于金融专业人士每天都遇到的大型数字数据集，掌握数据分析是必要的，而不是一种选择。另外，CFO也应该帮助公司创造一种文化：管理者应该更多的使用预测分析来做决定，而不是像从前一样依靠经验和本能。”例如，毕马威（KPMG）已经在其“全球数据分析解决方案”的五年投资项目中投入了5亿。他们与McLaren Applied Technologies组成了战略联盟，并且开始将其预测分析技术应用到了其审计和咨询业务当中。

金融机构：

“Based on what we are seeing in the financial services industry, cybersecurity professionals, data scientists, data analysts and business process analysts will be in demand. We are seeing candidate salary expectations in these areas increasing, which is a sign of high demand.” said Tracy Raben, senior vice president and chief human resources officer at OCC（Options Clearing Corp. The largest equity derivatives clearing house in the world）

数据货币化预计将在2017年成为一个热门话题。各种组织看好内部数据的价值，毕竟数据就是黄金。下一步是与客户、合作伙伴和供应商一起最大限度地提高收集的外部数据的经济效益。因此从数据中获得价值的能力将成为数字商业生态系统中战略的不可分割的一部分。

咨询公司

数据分析是consulting的老本行，随着技术的不断变革，咨询行业也越来越需要能够处理集成大数据的人才来更好地为客户服务。在数据人才炙手可热的今天，咨询公司的薪资也是蹭蹭蹭地在飙涨，感兴趣的可以去为围观一下以下这篇文章，也说明了靠数据给出决策的咨询公司在这个Data时代是多么吃香。（2017留学生"金矿职位"=Analytics Consulting? PwC数据分析女神揭秘求职秘笈!）

他们的招聘需求是怎样的?

同样是做data analytics的工作，在不同的公司，要求的技能和工作的内容会很不一样。偏技术的公司，比如：LinkedIn、Facebook这样的科技行业，Data Scientist要求Java编程技术熟练，可能学Computer Science出身的最适合；Insurance行业招的是Predictive Modeler，更适合数学、统计、精算专业背景的同学。他们的总体目标就是要基于数据，预测在不同客户身上收多少保险费能最大化收益、optimize profits，所有相关专业的它们都考虑。

主页君在以下列举了几个招聘Data相关职位的Job Requirement，它们都需要怎样的data人才呢？

Company：Deloitte

Position：Data Scientist

Requirement：

Bachelor's degree in Computer Science, Engineering, Mathematics or other business-related field
Strong problem solving and trouble shooting skills with experience exercising mature judgment
Demonstrated ability to write clearly, succinctly, and in a manner that appeals to a wide audience
Proficiency in word processing, spreadsheet, and presentation creation tools, as well as Internet research tools
TS/SCI is required

Preferred:

Prior professional services or federal consulting experience
Experience with: SQL; Python; R; VBA, Hadoop
Familiarity with electronic warfare, TECHELINT, or OPENLINT are also desirable

Company：Goldman Sachs

Position：Data Team, Analyst/Associate

Basic Qualification：

Excellent technical skills (MS Access, Excel) required, basic understanding of SQL and computer language(s) a plus
Excellent time management and prioritization skills; detail-oriented
Knowledge of SQL, relational databases, program logic, file layouts preferred
Quick learner who excels with hands-on responsibilities
Strong communication skills
Exhibits sound judgment and integrity

Preferred Skills:

Previous experience or coursework in a quantitative field a plus

Company：McKinsey

Position：Data Analyst - Banking Analytics

Qualifications：

Hand-on experience in an analytics role in banking is strongly preferred;
Strong academic qualifications, including advanced understanding/coursework in Math, Statistics, Machine Learning and Data Management
Proficiency in Python, SQL, R and/or SAS; additional knowledge of other data mining software (Spark, Scala, etc.) is a plus
Advanced knowledge of machine learning /statistical techniques, data mining, (gradient boosting, random forest, deep learning/AI, regression, decision trees, text mining, etc.)
Exposure to credit bureau, online, mobile, and social data is helpful
Skills to communicate complex ideas effectively

做Data Analytics需要哪些必备技能？

Data Hacking：

要有独立把数据化为己用的能力，可能会用到：SQL、Programming、Hadoop / parallel processing。这其中，SQL和Programming是最基本的，你必须会用sql查询数据、会快速写程序分析数据。当然，你的编程技术也不需要达到软件工程师的水平，因为你写的code大多数只是一次性的、不会被复用，而且也只会被你或者个同事使用，并非放在网上让无数人点击，因此对程序质量要求不高。要想更深入的分析问题，你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling....

Problem Solving：

你不光要理解what users say they want，你还需要真正的理解what they actually mean，转化定义出一个可以用数据解决的问题，然后选择正确的分析工具，量化分析解决问题。

Communication：

数据科学家会跟公司的很多不同部门的人打交道，会比码农跟更有机会见到高层或者是 business领域的人。那你需要有较强的交流能力。你需要知道区分什么是问题本质、什么是技术细节，要有能力给上层领导讲high level的分析和推荐，有能力给同事讲解和defend你的技术细节，也就是“见什么人说什么话”

偏商科类的data analytics偏重于将分析和商业运用想结合，分析只是一个手段和途径，更加重要的是将分析的结果转化为切实可行且能有所成效的商业方案。所以类似职位的面试有些类似于基于技术面试题基础上的咨询类型的case study。所以从分析中找到可能存在的风险，并提出解决方案比起完美的code有时候更加重要。

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