数据分析小白入行，金融/咨询/科技大厂哪个更有前途？

大数据时代的到来，无论是老牌资深投行还是新兴科技公司，都展现出了对数据分析师人才的青睐。那么作为一名初入职场的毕业生，打算从事数据分析行业，金融、咨询、科技大厂，又该作何选择呢？

知己知彼，百战不殆

金融行业越来越强调数据分析的重要性，因此，越来越多的数据分析师涌入金融行业。通过分析数据，数据分析师在盈利决策的制定和计划风险承担方面发挥了重要作用。

Goldman Sachs ， Barclays ，J.P. Morgan等投行，其数据分析师通常会处理金融交易数据。平均薪资也非常可观。

那么，作为一名薪资不错的金融数据分析师，日常工作都干什么呢？我们来根据其岗位职责了解一下：

咨询公司的数据分析师，一个高大上的职位 。以其高强度，高成长性、高收入深受无数求职者的青睐。其中，以 MBB为例，数据分析师薪资平均为92K美金左右。

在咨询行业工作，数据分析师需要用数据来帮客户解决具体的问题。也就是通过接触到各种形式的数据，来帮助各行各业的客户实现业务改善，从而实现利润增长。具体日常工作如下：

以Amazon为例，其数据分析和金融公司相比，将更加注重于用户的行为数据分析，包括聚类、分类分析，去解析用户的行为习惯。

科技公司对数据分析师的要求会比投行、咨询的更高，更加专业，同时因为不同的岗位需求，平均薪资也相对不同。初级的Data Analyst的年薪平均在$76K/y。做到Data Scientist，年薪平均则能达到$150K/y。

这类数据分析岗位实际上向算法方向靠拢，因此对编程、计算机基础、算法基础的要求也会更高，难度相对较大。主要日常工作如下：

海外数据分析师需求大，同样在国内，数据分析专业的人才更是就业市场的热门人选。例如，字节跳动招聘官网，数据分析师职位就有277个！

在国内，数据分析师薪资普遍较高，并且经验及工作年限越高，薪资越高。例如，看准网调查显示，数据分析师平均薪资为￥24768，薪资中位数为￥24209。

此外，不同Level的数据分析师工资待遇差距较大，从初级分析师到中级到高级，工资也会随之飞跃。

提前准备，小试牛刀

不管进入哪个行业做数据分析，在简历和面试两个环节中，同学们需要展现自己的优秀的基本功。一般来讲，面试官都非常看重Coding能力、项目经验、沟通能力以及思维能力。

编程能力是数据分析师的基本功。在真正的工作中，并不会有人为数据分析师准备好完整现成的数据，数据分析师则需要基于自己的理解与判断从复杂的原始数据中获得提炼有价值的信息。整个过程需要不错的编程能力作为保证，因此，良好的编程能力是开始数据分析工作的基础。核心的编程主要要求 SQL 和 Python。此外，由于不同职位需求，算法和算法复杂度分析的知识也有考察。

随着大数据分析时代的到来，越来越多的人更加努力地涉足这一领域，那么，在众多面试者中，有项目实操经验的求职者则更能够脱颖而出，从而受到面试官的关注。

因此，求职者可以根据大厂实战项目，选择高含金量热门实战项目进行项目实操，丰富经历，进而提高自身竞争力。比如：房产定价模型的搭建与分析项目和股票市场投资组合数据分析项目。

对于数据分析师来说，除了掌握一些必备的硬技能，比如：Excel、SQL和Python等，还需要具备一个最重要也是最容易被我们忽略的软实力——数据分析思维。

成为一名数据分析师，除去必备的工作技能以外，掌握一定的沟通技巧也是不可或缺的职场技能之一。这里总结了四个实用的沟通技巧，请大家保存一键保存！

总之，技能提升和职业拓展要同时抓起，熟练掌握SQL 和Python等硬性技能，同时不断学习数据分析思维，从而提升自己个人竞争力，早日入职大型公司的数据分析师。

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