关于南方基金招聘，女孩子在基金公司工作好吗这个很多人还不知道，今天小深来为大家解答以上的问题，现在让我们一起来看看吧！

南方基金招聘(女孩子在基金公司工作好吗)

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1、什么是数据分析？数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。

2、简单来说，就是通过数据解决任何业务问题。

3、 一个业务人员最重要的能力不是你会什么技能，具备什么知识，而是能解决问题，解决问题的前提是发现问题，数据分析恰好可以完成发现问题解决问题的使命。

4、 在日益研究的招聘环境下，不管你是正要进入互联网产品、运营等业务岗位的在校生，还是1-5 年经验的运营、产品、营销、新媒体等从业者，数据分析能力已经是用人单位对业务人员的重要考核点。

5、 今年疫情影响下，相比传统金融行业求职的一片哀嚎，技术类起薪确实比较香，根据2019年首届数据科学理学硕士毕业生就业报告，毕业生平均薪资达到了27w，主要集中在互联网、金融科技、量化领域。

6、 随着大数据技术逐渐渗透到各行各业，数据科学人才将迎来一波红利。

7、而对于本科非理工背景，又想在工作中将业务和技术结合起来的同学来说，数据分析(包含大数据类)无疑是不错的选择。

8、 今天就给大家分享一下几个热门行业数据分析岗位的基本情况： 互联网 互联网代表：阿里、腾讯、百度、京东、字节跳动、拼多多、滴滴、美团、shopee（新加坡) 等 1）难度系数：☆☆☆☆☆ 2）技能要求： 给大家看看腾讯的数据分析岗位要求 结合之前的面试经验，互联网数据分析的技能包括： a. 精通SQL，最好是Hive-sql b. 熟悉统计学理论：统计性描述以及推断性统计，ABtest几乎是面试必考的了 c.机器学习，这部分也需要简单准备一下，像逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、xgboost等基础的机器模型，当然python的基础也是要会的 d.对业务的认知，数据分析最重要的目的是要支撑到业务的落地，因此对业务的认知才是数据分析的出发点，对于应届生来说，如果有实习经验那是最好的了，对业务思维的认知就会更加深刻，如果没有实习，那就得多了解一些理论知识了，比如产品领域的海盗模型、用户行为分析等，甚至可以用一些咨询case练习的结构化思维来强化这方面的分析能力 3）薪资水平 数据分析的薪资一般是介于产品岗和开发/算法岗之间，不同互联网公司的数分岗起薪在22w-30w+不等。

9、 银行金融科技 金融科技代表：中国银行、建设银行、工商银行、交通银行、招商银行、平安银行等技术类管培生招人，其科技子公司（如：建信金融科技）也招人 1）难度系数：☆☆☆，银行历年都是校招大户，这些年随着信息技术发展，金融科技相关专业的岗位开放如雨后春笋。

10、当然，银行技术岗相对互联网的技术难度系数较低，之前有个段子来自某拿了建行科技类职位offer的同学，“笔试不会，面试吹水，就这么拿了offer"。

11、如下是2019年春招建行的招聘计划，多地分行的“技术类专项人才”需求达到三位数。

12、 好进 + 起薪不低 + 业绩压力小 + 失业风险低，它不香吗？ 2）岗位要求： 以建行信科大数据方向岗位职责为例： 银行科技类岗位的技能主要有两个特点： 一是技能要求，部分数据岗更偏数据开发一些，日常工作可能和数据建设、数据平台打交道； 二是分配方式，可能会统招统分，例如数据岗可能不细分具体的数据岗位（如：数据开发/分析/挖掘等），进去之后可能会分配到业务部门，也可能分配到中后台部门。

13、 3）薪资水平 这个和银行本身属性有关，国有银行的的金融科技岗起薪不算太高，但工作强度小、福利好（单位租房、交通补贴、餐饮补贴、不需要996等）；股份制银行的金融科技，如招银科技，工作强度不亚于互联网，当然薪资也不比互联网低。

14、 券商基金 券商基金代表：南方基金、嘉实基金、中金、九坤、宽德、一众券商等 在这个类别里主要有两类，一类是金融机构里的数据工程师，另一类是金融工程类。

15、数据工程师做的事情跟传统的数据开发工程师相似，薪资也没有显著优势，所以这里就着重讲讲金融工程岗位。

16、 1）难度，☆☆☆☆☆，金融工程岗位也是这几年的抢手货。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。

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