数据直播｜ 数据领域基本招聘流程&时间线全梳理，前九大行量化交易员带你入行！
随着互联网的飞速发展，大数据时代对数据分析师的需求只增不减。从财务分析，市场分析，从交易量化到人工智能…… 各个行业及职业都已经把数据分析列入到招聘面试时的“必考内容”中。那么2023的你，准备好了么？我们特邀前九大行量化交易员为大家深度解析《2023数据求职如何成功上岸》，一站式解决你的所有疑虑！
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导师介绍
对冲基金数据分析师
纽约量化对冲基金数据分析师，前九大行量化交易员
国内Top2本科，哥大硕士
对数据、量化领域招聘流程和公司研究极其透彻
Offer帮明星数据导师，主力研发3门数据方向课程
辅导学生进入Google、Uber、Citi、字节等名企
公开课大纲
2023数据求职备战
全攻略
2023数据领域招聘趋势
不同岗位需要什么技能？如何准备？
数据领域基本招聘流程
大公司面试打分方法与考察标准
资源推荐 帮助你少走弯路
参与时间 & 方式
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美国东部时间
9月3日 9-10PM
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知己知彼，才能百战不殆！每个行业对数据分析师的要求是不一样的，所需要的技能也有所偏重。甚至同一个行业内，比如金融行业：证券、银行……所需技能都是千差万别。
因此想要成功通过面试，首先要了解不同数据分析行业面试时需要哪些行业知识，以及每个行业对数据分析师能力的侧重点有什么不同。接下来，让我们以投行、咨询、互联网大厂为例具体看下！
投行/咨询/互联网大厂喜欢什么样的数据分析师？
总的来说投行/咨询/互联网这三种行业在基本技能方面的要求都是相同的。第一是对于业务的了解；第二是掌握好数据分析的工具；第三是有良好的数据分析的能力。
数据分析师的工作内容就是对于数据进行分析，将商业行为进行数据化，对数据指标进行分析和解读。在这个过程中通过数据发现问题，从而保证企业朝着更好的方向发展。
除了以上这些相同点，投行/咨询/互联网数据分析师这三个行业对数据分析的附加技能的要求是不同的，其工作职责和内容也有所不同。
投行数据分析师
投行分析师不仅仅是简单地收集、挖掘和理解数据，还要有丰富的金融领域知识。投行分析师的主要工作是：分析行业和公司，出具专业的研究报告；培育专业的机构投资人；辅助基金经理完善基金管理；为私募股权投资人提供建议。其中，卖方分析师和买方分析师所做的工作也是不同的。
✅卖方，主要指的是证券公司，主营业务：证券经纪业务和证券承销业务。因此卖方分析师主要职责是为客户提供尽可能完善的研究报告，帮助客户进行投资理财。
✅买方，指的是公募基金和私募基金。买方分析师需要对客户的资产净值负责，因此其研究报告注重投资价值。
咨询数据分析师
咨询数据分析师都需要具备商业分析能力。其主要工作流程为：学习客户业务➡了解客户数据的构成➡构建数据收集分析平台➡了解当前形势寻找突破点和增长点（数据挖掘）➡整理汇报分析成果。
大型咨询机构以及四大会计师事务所，都有金融风险咨询、并购咨询、税务咨询等业务。不同业务对分析师技能的要求也不同。
✅金融风险咨询分析师：需要对银行风控体系以及金融市场风险有全面的把握。
✅并购咨询分析师：需要熟知国内外并购法律规范和行业要求。
✅税务咨询分析师：需要对各大税种非常熟悉，能够快速地找到对企业最优惠的避税方法。
互联网数据分析师
互联网时代下几乎没有哪个行业不涉及互联网。从本质上来说，只要涉及利用数据来解决问题就需要数据分析师。而互联网行业的数据分析师作为看重的就是个人的专业技能。一般来说，从事互联网行业的数据分析师最要具备以下几个技能：
✅很强的数学和统计知识：这是至关重要的，因为知道的越多，就越能高效的解决问题。这直接影响到工作质量。
✅至少掌握一个或多个数据分析工具：这是必须的，它会直接影响你的工作效率。要会用Excel/SQL做基本的数据提取，还要会用脚本语言进行数据分析，如Python或R语言。总之要了解这些工具并灵活的运用它们。
✅会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告：数据可视化是数据分析的主要方向之一。除掉数据挖掘这类高级分析，不少数据分析就是监控数据观察数据。
✅熟悉常用的数据挖掘算法：如回归分析、决策树、分类、聚类方法等。
由此可见，无论是什么行业的数据岗位，都要在扎实的数据分析能力的基础上，具备相关的专业知识。因此我们可以按照优先级别逐个突破。举个例子🌰：
如果你想从事投行数据分析，在有数据分析能力的基础上就需要补充金融领域的知识，反之亦然。总之第一要务就是根据行业需求补充所需专业知识。
如果你想从事互联网行业数据分析，那么就要精进自己的数据分析能力，通过后期的学习来查漏补缺。毕竟互联网行业的数据分析对专业能力极其看重。
总的来说，数据岗位面试求职无非两点：一是对自己面试行业所需的技能足够了解，二是有本事展示出自己的能力。数据分析的能力的培养不是能够一蹴而就的，除了基础的模型和思维的掌握之外，还需要大量实践经验的积累。
至于“你“究竟会站在数据金字塔的顶尖，就要看你的经验和能力啦！
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