
数据分析师或金融分析师发展前景如何
你说的金融分析师可能包含几类:
1)证券公司做行业研究,基本上是懂金融、经济、管理的的数据分析师,要求写作能力好,要求高学历,硕士是最低门槛,北美名校博士最好,市场需求稳中有降;
2)基金公司研究员,只要你推的股票涨就行,这时候你需要比证券公司研究员多一些务实,干几年你可能被淘汰(因为你推的股票不赚钱),也可能成为基金经理,轻松年收入几百万,市场需求下降,因为量化交易的大量应用会使得你赚不到钱,并且不需要那么多人了;
3)理财规划师,随便一个本科生考个证券从业资格证就行,你需要能说会道,类似于推销员,随着理财推荐软件的应用注定要被历史淘汰,有志青年千万别入坑;
4)投行或私募二级市场(不过通常不叫金融分析师),你需要懂法律、会计、金融、管理,还要性格很强势,情商很高,市场需求稳定,学历必须是名校硕士,博士不需要,如果家庭背景十分深厚可以帮你很大忙。
5)量化投资方面,你需要计算机极好,金融建模极好,你可以本科学物理,修个金融双学位,研究生读个计算机,做这个是最赚钱的,如果你干金融,三十几岁,一年赚几亿,(我认识这种人,很低调的说)那一定是做量化投资了,诱人吧,不过极难,因为金融市场基本是零和博弈,你赚的钱都是别人亏掉的钱,你凭什么赚钱,因为你比别人聪明,久而久之,不聪明的人都跑开了,怎么办?你必须是最聪明的,不是你们班最聪明,而是全世界最聪明。如果你不是全世界最聪明的,也可能赚钱,那你只能指望比你傻的人跑开的慢一点。
你要是只读本科的话都挺难的,不过运气好的话可以进私募,不过比较好的私募很少招应届生,换句话说基本没戏。不过读个好点的硕士也没太大问题,只要你本科学校好+本科成绩好,然后你就可以保研或者申请境外研究生项目了,考研就算了,跟我读:决,对,不,考,研。
你说的数据分析师大概分为两类:一类叫数据分析师,需要你懂概率论与统计(数学不差学门课就行了),你还要懂业务,比如你给京东做数据分析师,你还要懂电商运营和商品相关的知识,要想做这个你最好学计量经济学和各种经济学(不过不是必须);第二类叫数据挖掘工程师,技术流,你需要是计算机专业毕业的。总之,你可以考虑计算机+经济学双学位,学校好点,成绩不差,找个这方面工作没问题。你说会不会不冷门,现在就不冷门了,而且这方面二十年内只会更火,很有前途。
至于你说留在香港,其实没必要这么早打算,感觉深圳在全面取代香港的漫漫征途中,十年后哪里更有发展还不一定,广州也不错,生活成本低。
总之,你想干这些,本科先学个数理方面的专业,数学、物理、计算机、数理金融、金融工程、统计精算、经济学也行,数学、物理的话你要进公司最好读个相关业务的硕士、第二学位,计算机可以直接进互联网企业,做程序员、数据挖掘,都是很有前途的,赚钱也不少的。顺便说一句,学这些、做这些事情都需要你先天很聪明,后天肯动脑,因为都比较难,假如你不知道什么叫难的话,做做中学奥林匹克数学、物理题就知道了,不怕奥数奥物,这些专业完全没问题。
职业规划不必说我以后就要做某个具体的工作,本科只要你学的东西你本身感兴趣、对社会能创造价值、出路不窄就行,但是你可以朝着某个目标努力,比如你朝着数据分析师(数据挖掘工程师)努力,学好相关技术,到时候你发现自己不喜欢那个工作,或者有更好的机会,你学的技术也能用上,那样就是一个成功的职业规划。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29