27日，高盛召开电话会议

主题为：
“通货膨胀，黄金和比特币的现行策略”
（图片来源网络）
等等？？？高盛你这是特意
为了比特币开了一个研讨会？
当初不也是你最看不起Cryptocurrencies的吗
这波打脸真是啪啪巨响啊…
打脸也要投资Bitcoin的投行们
高盛
市场低迷？押宝比特币？
本次会议可能是高盛的一个大突破，他们开始指出比特币的商业价值不可估量，认为比特币具有被投资的潜在利益，并假设了比特币或许将可以和黄金市场有所联系。这次会议或许是投行们触电基于区块链的数字资产的一个重要里程碑事件。
但是高盛，您是不是已经忘了自己说过的话了？此次主持电话会议的高盛CIO Sharmin Mossavar-Rahmani，在一年多以前的2018年8月，曾在报告中表示：
加密货币无法履行货币的三种传统角色中的任何一种，我们预计未来还会进一步下跌。
这一波反转真是闪到了本I的老腰…
J.P.Morgan
为比特币开设账户
有钱赚，大摩自然也会想来分一杯羹，而且对于数字金融这个新兴市场，大摩一直都很有参与感。
月初，大摩开始向Gemini和Coinbase加密货币交易所提供银行帐户，在22日的报告还指出：比特币所具有的价值比现行市场价低25%。
（图片来源forbes）
Bitcoin
自带流量的数字货币
那么这个名气大到“高攀不起”的Bitcoin究竟是何方神圣呢？一个虚拟货币为啥在金融圈引起了这样的轩然大波？
自2009年1月5日，通过预设的程序制造，由计算机生成的一串串复杂代码组成的比特币诞生，这种相较于法定货币没有一个集中的发行方、由网络节点的计算生成、谁都有可能参与制造、而且可以全世界流通的数字货币就开始成为货币“顶流”。
它可以在任意一台接入互联网的电脑上买卖，不管身处何方，任何人都可以挖掘、购买、出售或收取比特币，并且在交易过程中外人无法辨认用户身份信息。
而提到比特币就不得不提到——区块链。从科技层面来看，区块链涉及数学、密码学、互联网和计算机编程等很多科学技术问题。从应用视角来看，区块链是一个分布式的共享账本和数据库。简单说：区块链本质就是去中心化的分布式网络系统。
比特币区块链是整个比特币网络所依赖的公共共享总帐。所有确认的交易均包含在区块链中。这样比特币钱包可以计算出可用余额，并核实新的交易中消费方花费的确实是自己的比特币。密码学确保了区块链的完整性和时间顺序。
（图片来源网络）
而随着互联网不断地普及发展，比特币也渐渐从被华尔街嗤之以鼻、爱搭不理，到了今天高盛不惜打脸都要涉足比特币，未来只会有更多的金融机构向数字货币的方向靠拢。
所以现在的金融行业，数字经济会是一个热门，对于求职者来说，金融结合数据处理的技能也会更吃香。
对数字金融感兴趣？或许你可以求职…
那么，初步了解了数字金融，要怎样才能在这个行业立足呢？底层的技术有计算机分布式系统，计算机网络，分布式存储，密码学，各种计算机算法等等。
要求求职者精通计算机编程语言：C++，GoLang，Python等。
1
这些岗位与“数字”息息相关
①Data Scientist
被Glassdoor评为全美最佳工作的Data Scientist，它可能是名片上写下的最热头衔之一，并且离硅谷越近，这个职位就越有价值。
能力要求：
更侧重于数学和统计学。需要对统计和编码技能有的出色掌握：R, SAS, Python等……并且DS不光是要把数据做出来，还要具有创造性。
（图片来源springboard）
（图片来源glassdoor）
②Data Engineer
虽然工作容不太一致，但是在薪资方面和DS还是保持持平的。一般 DE都有软件工程师的背景，并且喜欢使用数据库和大规模处理系统，每个公司都需要DE。
能力要求：
更侧重于计算机（编程语言）能力、数学和对机器学习掌握的能力。
（图片来源springboard）
（图片来源glassdoor）
③Data Analyst
虽然DA的薪资相对于DS/DE要低一点，但因为门槛更低
，对于很多同学来也还是很不错的选择。比如在HP和IBM（将与其最新电脑系统 Watson 组成工作小组）等公司就非常需要DA。

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。
（图片来源springboard）
（图片来源glassdoor）
2
Data行业怎么进
如果想要求职Data方向的小伙伴可以从Analyst入手。因为Data Scientist的要求很高，不是所有人都可以成为DS。一般情况下，都会从Analyst做起，主要是为DS做基础的数据准备工作。
上手之后会逐渐接手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。
（图片来源springboard）
如果你想转行，网上也有很多的免费或收费的课程，可以帮你迅速掌握进入行业的入门知识。推荐：Elementary Statistics和MIT的Machine Learning。
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