⑴ 大数据告诉你，金融，管理咨询公司都在招些什么人
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⑵ 国内金融大数据风控征信领域的领先企业比较好的有什么公司
星 桥 数 据 啊 ， 公 司 管 理 团 队 由 5 位 资 深 计 算 机 和 金 融 博 士 专 家 领 衔 ， 他 们 分 别 专 注 于 大 数 据 风内 险 控容 制 、 机 器 学 习 、 人 工 智 能 、 高 频 交 易 、 量 化 风 险 模 型 等 领 域 ， 实 力 还 是 很 不 错 的 哦 ！
⑶ 大四毕业想应聘银行或金融单位的数据分析岗需要学习什么
数据分析师职位具有鲜明的时代特点和巨大的需求，在大学本科阶段统计专业积极探索培养大学生的数据分析能力，进而为社会提供合格的数据分析师人才的有效对策，具有重要的研究价值和实践意义。
一、数据分析师培养的意义
（一）数据分析师的培养符合国家战略
为适应世界经济一体化的进程，彻底改变我国“项目数据分析”专业技术人才紧缺的现状，2005 年 4 月，全国第一家数据分析事务所在陕西成立，到目前，我国相继已有北京、陕西、江苏、新疆、甘肃、山东、浙江、上海、黑龙江等 14 个省、市、自治区约 80 家项目数据分析专业机构进入中国市场经济舞台，涉及项目已从最初的分析评估业和金融业，扩展至会计师、投融资机构、政府审批和企业管理等众多领域。随着大数据时代的来临，构建大数据研究平台、整合创新资源、实施“专项计划”等成为各个省市的工作重点之一。
（二）数据分析师的就业前景光明
在被视为“数据元年”的今天，数据分析师以待遇优厚和地位尊崇而闻名国际，曾被Times时代杂志誉为“21世纪最热门五大新兴行业”。今天，国内数据分析行业专业人才每年以千位数非速增长着，同期各行业领域空缺岗位已达近二十万，未来中国对数据分析师的需求更是呈井喷之势。
在数据分析人才培养上，国外已经将数据分析师人才作为国家战略。据统计，目前世界 500 强企业中，有90% 以上建立了数据分析部门。大数据时代对数据分析师的巨大需求也大大刺激了高等院校的培养热情。
二、数据分析师职业素养的培养
通过对各大招聘网站数据分析师、市场调查分析师等职位招聘信息的搜集整理和深入分析，挖掘并归纳出社会用人单位对数据分析师职位的知识技能和道德素质等方面的具体要求如下：
（一）数据分析师的职业内涵
数据分析师是指在不同行业中，专门从事数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业或市场研究、评估和预测的专业人员；是以实际数据为依据，对项目现状及远期进行统计、分析、预测并转化为决策信息的专业人才。数据分析师可以通过掌握的大量行业数据，运用科学的计算工具，将经济学原理与数学模型结合，进行科学合理的定量分析，数据分析师可以预测企业未来的收益及风险，为企业经营决策提供科学量化分析的依据。
目前数据分析师的认证主要有 2个：一是注册数据分析师（CDA），由CDA注册数据分析师协会Certified Data Analyst Institute）在顺应大数据、云计算的潮流下发起成立的职业简称；二是项目数据分析师（CPDA），由中国商业联合会数据分析专业委员会以及工信部教育考试中心共同考核认证，证书是申请成立项目数据分析事务所的必备条件之一。
（二）数据分析师的知识要求
掌握多元统计分析、应用回归分析、时间序列分析、计量经济学、经济预测研究等统计建模方法，了解本行业统计方法的新进展；掌握 SQL/oracle 等数据库的数据整理、查询、提取等方法；熟练使用相关的统计软件，准确解读软件的运行结果；了解相关行业的业务知识和数据构成。
（三）数据分析师的能力要求
对信息、数据敏感，具备较强的文字功底，能独立撰写研究报告；能熟练使用 SPSS/SAS/Eviews 等统计分析软件，具备数据分析或数据挖掘的综合能力；掌握数据库体系结构及数据架构，具备 Excel/SQL 或 Access 的查询语句运用技能与知识，有良好的数据处理、建立统计模型能力。
（四）数据分析师的岗位职责
承担行业、企业有关信息、数据的调查、搜集、整理、分析研究和发布工作；参与专项研究、课题和调研咨询项目，撰写行业分析文章和研究报告；对大数据进行深入挖掘，建立相关模型进行预测、分析，找出相关的联系，揭示内在规律，为行业、企业决策提供依据。
以上是小编为你整理到的一些资料，希望对你有所帮助~~
⑷ 2020温州银行总行金融科技部招聘岗位
金融科技部软件开发岗、金融科技部大数据开发岗
⑸ 大数据征信提升金融机构风控能力有哪些招
大数据征信说白了还是搞清以下两点：还款意愿、还款能力
通过工商、司法、运营商等多种维度（一般大数据征信公司能做到20多种维度）收集借款人/机构的数据，再导入到模型中。以判断还款意愿及还款能力。
比如从银行流水判断收入，就可判断他的还款能力。
再比如从公安部或法院调取涉案被执行数据，就可判断他的还款意愿。
现在如中诚信征信、鹏元征信等起步比较早的征信公司已经开始做数据关联和深度学习了，新技术层出不穷，一些看似和信用没什么关联的数据都可以挖掘其中的风控价值。
⑹ 上海旅数大数据科技有限公司招聘信息,上海旅数大数据科技有限公司怎么样
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• 公司简介：
上海旅数大数据科技有限公司成立于2019-01-15,注册资本100.00万人民币元,法定代表人是吕游,公司地址是上海市徐汇区虹漕路39号6幢4层401室,统一社会信用代码与税号是91310104MA1FRFG457,行业是其他未列明信息技术服务业,登记机关是徐汇区市场监督管理局,经营业务范围是从事计算机科技、计算机信息科技、计算机网络科技专业领域内的技术开发、技术咨询、技术转让、技术服务，计算机系统集成，计算机软硬件及配件，企业管理咨询，商务咨询，文化活动服务，电脑图文设计、制作，设计、制作、代理、发布各类广告，机电设备安装、维修，电子商务（不得从事增值电信、金融业务），通讯设备、数码产品、电子产品、办公用品的销售。【依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动】,上海旅数大数据科技有限公司工商注册号是310104000759597
• 股东：
范晔,出资比例67.00%,认缴出资额是67.000000万
李聪,出资比例33.00%,认缴出资额是33.000000万
• 高管人员：
吕游在公司任职总经理
范晔在公司任职监事
吕游在公司任职执行董事
⑺ 大数据的就业岗位有哪些
大数据岗位高薪清单对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。
1 ETL研发企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL
2 Hadoop开发随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。
3 可视化工具开发可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。
4 信息架构开发大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。
5 数据仓库研究为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。
6 OLAP开发OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。
7 数据科学研究数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。8 数据预测分析营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。
8 数据预测分析营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。
9 企业数据管理企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。
10 数据安全研究数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。
⑻ 大数据分析这个职位属于哪个行业
数据分析行业属于一个边缘学科，交叉学科，准确的说它不属于哪个行业，不属于内IT，也不属于金容融业，但是同时也会用到IT的知识和工具，也会用到金融的原理的这种。
⑼ 想去贵阳找一个大数据或者金融方面的公司实习，各位亲有没有能推荐一下的啊
你可以试试贵复阳大数据制交易所，网上很多他们的信息。
目前在贵阳我不太清楚金融机构是不是也引入了大数据来做风控，在成都、杭州、北京等地已经有银行引入大数据来做风控，不过这基本都是技术外包，你还得找到企业去才能够学习东西，金融系统要配置这样的人员成本较大。