Ⅰ 申万研究所招聘的“研究助理”和“股票分析师”有什么区别啊
研究助理主要是在券商\\基金总部从事研究工作,主要涉及宏观行业公司基础研究.
股票分析师这个词多出于营业部,主要指根据市场已有的分析报告分析,结合盘面热点分析股市的从业者
Ⅱ 现在网上有很多投资管理咨询公司招聘分析师，操盘手，那些都靠谱吗还是骗局
骗人的，大多都是找客户的
Ⅲ 那些金融行业的公司招聘投资分析学员或分析师学员，进去都是做什么呀
金融分析师的工作内容是：培育专业的机构投资人；对开放式基金进行管理以及创业板市场的设立与运作；保险基金和养老基金的管理；商业银行股份化和资产证券化运作；股票指数、期货分析以及风险资金管理等。
金融分析师的工作也包括：收集研究对象信息，对其产品进行分析研究，提供分析研究及投资价值报告；跟踪研究对象变化情况，及时动态判断所研究对象的投资价值变化情况，作出投资预期回报与风险分析，调整投资操作建议；对公开发行的各种理财产品的设计、谈判、签约发行及维护；通过各种联络方式开发新客户，与老客户保持联系；负责完成金融产品开户订单，解答客户各项问题；及时反馈客户意见，把握市场动向。
Ⅳ 从事证券分析师要什么条件
研究所的分析师，硕士以上学历，有相关的经验，从业最好过5科，然后再考CIIA。
营业部的分析师，助理分析师，本科学历也可以，一般证券公司总部校园招聘会有不少这样的职位。有问题直接HI我吧。
Ⅳ 年薪650万招聘分析师！“高瓴密友”雪湖资本是谁
雪湖资本的第一位投资人是高瓴资本，其创始人也是具备多年投资经验的基金经理。媒体报道，这段时间雪湖资本的一则招聘引起了不少的热议，该投资公司对社会开启生物科技领域的研究院招募，招募薪资为100万美金，这让不少投资界人士感到吃惊。因为这个价格水平在国内，基本只有顶级的分析师才能达到，而即便在华尔街年薪百万的研究员也并不多，所以这则招募启事，还是引起了不少的讨论的。
Ⅵ 关于股票分析师。
证券类的（正式的），对学历要求特别高，研究生很难进去。满大街招聘的分析师，客户经理等证券上的职位，都是属于第三方的，不是正式员工的，不要误解。而且，这个行业压力很大，拿证券经纪人来说，很多都没有底薪，而且，每月都有任务，拉到的客户第三年就没有提成了，能干到两年的少之又少。谨慎对待此行业，应届毕业生很容易被招聘书忽悠。
Ⅶ 招聘股票分析师（操盘手）数名，要求： 1. 对个股股票和大盘的走势有着敏锐的洞察力，能把握住市场的热点
报上公司名称，是券商吗？
Ⅷ 无经验，想做证券分析师，有前途吗
个人的观点是有前途，但前途上荆棘密布。
首先，没有人生下来就对投资与证券知识有经验。也就是说，所有有经验的人也都是从无经验开始奋斗的。所以，有无经验并不是做证券分析师的必要条件。
第二，没有经验可以学习。要想进入投资证券行业的话，学习必要的证券知识是必要的，你可以通过看书、交流、实操等多种方式学习，只不过不管通过哪种方式都需要坚苦努力的过程。如果只看到媒体上的证券分析师光鲜亮丽，又不希望寒窗苦读，那么客观的说，成功的概率不大。
第三，要对自己的能力有一个客观的了解。如果你将一笔钱按计划投入证券市场，但股市却大幅波动，而你没两天就受不了了，那就不要考虑进入这个行业了，毕竟这个行业需要一个大心脏。（这一点你可以通过拿一小笔资金介入证券市场，如果你总是时不时的想看盘面波动，那就赶快辙资另寻他路吧）
第四，在任何行业中要想成功，都离不开坚持二字，而在证券行业更是如此。如果你想进入这个行业短期内就获得财富自由那恐怕也不是理性的想法。需要做好在行业中长期打拼，积累经验的准备。
第五，问一问自己是不是真的热爱这个工作，毕竟人活着的最大意义是做自己喜欢的事，经验自己渴望的人生。如果只是为了钱而做自己并不想做的事总感觉活着有些文不对题的样子。
最后，如果你爱投资、有能力、肯学习、有恒心，那么，就行动起来吧，前途并不那么遥远。
Ⅸ 招聘网站数据分析师岗位分析
前言:对一个运营人来说，数据可以监测店铺运营状态，可以帮助制定经营目标，数据分析是运营工作的必须掌握的一项技能。
本文将对数据分析师这个行业的求职环境和薪资水平做一个简单的分析，使用的工具是Excel,旨在对数据分析操作过程做一个梳理和记录。
（1）各城市对数据分析师岗位需求情况
（2）各城市各工作年限的招聘占比情况
（3）各学历的招聘占比情况
（4）数据分析师在各城市的薪资水平情况
（5）工作经验的不同，薪酬的变化情况
本次数据分析一共有6800+条数据，在数据准备阶段我们要做的是理解每一列数据的意义和作用，以便于数据分析过程能够准确的调用。
城市：用于比较不同城市对数据分析师的需求如何
教育要求：用于比较各学历的岗位占比
职位ID：表示职位的唯一表示，也就是每一行数据的唯一标识，用于去掉重复ID
薪水：比较不同城市、和所属领域的薪水区别
工作年限：从时间轴上对比薪资涨幅
为了方便后续处理、分析、呈现，要去掉重复无效的数据，甚至改变表格结构，将数据变成干净可直接使用的数据。
（1）删除重复值。这里【职位ID】代表每行数据的唯一性。删除重复数据后，保留了5031行唯一数据。
（2）缺失值处理
首先检查数据是否存在缺失值，先查看完整数据列【职位ID】的计数：5032行，再选择其他列查看是否缺少数据，对缺失数据的处理有多种方法，根据实际情况选择最为合理的处理方式。
通过查看可以发现【城市】列缺失2条数据，由于缺失数据较少，并且可以通过【公司所在商区】确定缺失数据都为“上海”，这里选用人工手动补全。操作：选择【城市】列--{开始-查找和选择-定位条件-空值}-定位到所有空值-输入“上海”-使用Ctrl+Eneter快捷键填写所有空值。
（3）选择子集
在表格中有些数据是我们分析过程中使用不到的，将其隐藏（尽量不删，保证数据的完整性）。
这里隐藏的列有：【公司全名】、【公司ID】、【公司所在商区】、【职位福利】。
（4）列名重命名
将不合适的列名更改为我们容易理解的形式。
（5）字段分列
①字段【公司所属领域】中有跨领域的情况存在，所以要对该列数据进行拆分。
操作：将【公司所属领域】复制到最后一列（因为分列后的单元格会覆盖右边的单元格），重命名为【公司所属领域1】，{数据--->分列--->选择“分隔符号”--->下一步--->分隔符合选择逗号--->勾选（连续分隔符视为单个处理）---完成}将分隔出来的列重命名为【公司所属领域2】。
②将字段【薪水】处理为【最低薪水】、【最高薪水】、【平均薪水】，用于存放清洗后的薪水数据。
这里有两种方法可以实现：
第一种是上面提到的分列，用-作为分隔符再将k替换。再用函数AVERAGE求出平均薪水。
第二种是利用函数实现：
LEFT函数与FIND函数结合求最低薪水：left（单元格位置，第一个k出现的位置-1）
=LEFT(T2,FIND("k",T2)-1)
筛选出上述步骤中出现的错误值，可以发现是由于原数据【薪水】中的k为大写K，将【薪水】中的所有K替换成k。
Mid函数、find函数、len函数结合求最高薪水:mid（单元格位置，-出现的位置+1，-与右边的k之间的长度即总长度-“-”的位置-1个k的位置）
=MID(T2,FIND("-",T2)+1,LEN(T2)-FIND("-",T2)-1)
筛选出上述步骤中出现错误的最高薪水，找到原因：原数据【薪水】列是**K以上，不是范围。
选中最高薪水列，定位为错误，delete删除错误值--再在单元格内输入=ctrl+方向键←（让其等于最低薪水）--CTRL+enter（在不连续的单元格中同时输入同一个数据或公式）
再把带公式的最高/低薪水复制粘贴为数值。
在操作的时候会出现数字显示为文本格式，可以选择该列*1,使其转换为数字格式。或者全选ctrl+SHIFT+↓点橙色感叹号--->转化为数字。
最后用函数AVERAGE求出平均薪水。
（6）异常值处理
在查看【职位名称】时发现，职位中有一些不属于数据分析师的岗位，需要把这些职位筛选过滤掉。
操作：①在原表【职位名称】列后插入新的列命名【是否为数据分析职位】；
②插入函数=IF(COUNT(FIND({"数据运营","数据分析","分析师"},L2)),"是","否")，双击单元格由下方进行自动填充；
③筛选出“是”，过滤掉异常值。
通过以上数据清洗过程，数据已经是可以直接使用的干净数据了，现在开始真正进入数据分析。数据分析通过数据透视表实现，最终通过可视化图表直观明了的展现。
（1）各城市对数据分析师岗位需求情况
操作：行标签 ：城市；值：计数项 城市。 值显示方式-->总计的百分比
由数据可见，从杭州往下的占比都不足3%，为了更清晰的展示局部占整体的百分比情况，我们选择通过字母饼图，将占比较少的放到第二绘图区。
操作：选中赋值的数据表-->插入选中子母饼图。选中插入的饼图-->右键选中数据系列格式，将系列分隔依据的值改成小于7%，调整饼图样式，使之美观。
结论：从数据透视表可以看出，在北京数据分析的岗位最多，往后是上海、深圳、杭州、广州。
（2）各城市各工作年限的招聘占比情况
行标签：城市； 列标签：工作年限 。值：城市 计数
将值显示方式改为：总计百分比。
用百分比堆积柱状图来展示各城市各工作年限岗位需求情况。
结论：从数据透视表可以看出，按工作年限要求来看，1-3年的需求量最大，其次是3-5年，这说明数据分析对年轻人需求将更多。
（3）各学历的招聘占比情况
行标签：教育要求；值：计数项 教育要求。值显示方式：总计的百分比
结论：从数据透视表可以看出，从学历要求上看，本科学历的需求量最大，其次是专科，博士占比非常少。
（4）数据分析师在各城市的薪资水平情况
行标签：城市，值：平均值项 平均薪水
结论：从数据透视表可以看出，深圳平均薪资最高，北京和深圳薪资相差不大，其次北京，上海，杭州。
（5）工作经验的不同，薪酬的变化情况
行标签：工作年限 值：平均值项 平均薪水
结论：从上面数据透视结果可以看出，随着工作经验的增长，数据分析师的薪酬也在不断增加。
综合以上数据透视分析结果，我们可以得出以下分析结论：
（1）北京、上海、广州、深圳、杭州占据了数据分析岗位数量的90%以上，数据分析师的工作机会主要集中在一线城市，如果想从事数据分析师，最好去这些城市发展，其他城市可选择性较低。
（2）从薪资水平来看，深圳和北京平均薪资较高，其次是上海、杭州，这也说明了，想要长期从事数据分析师岗位，首先应选择一线城市。从工作年限随平均薪资的变化曲线可以看到，前期薪资增长较慢，后期增加较快，10年以上工作经验的人，可以获得相当丰厚的薪酬。
（3）从学历方面来看，本科学历占比超过一半，可见本科成为数据分析岗位中最为常见的学历门槛，其次是大专，硕士以上学历与不限，占据较少部分，可见数据分析师岗位的性质，相比与学术型的研究工作，更偏向于结合业务分析。
（4）结合学历和工作年限要求可以看出，数据分析师是个偏年轻化的岗位，大量的工作岗位集中在1-5年工作年限。结合薪酬随工作年限变化曲线来看，数据分析师需要在3年内提升自己的业务能力，3年后薪酬会有较大的增长，5年是个瓶颈期，如果5年内没有较大的能力提升，之后的竞争压力会很大。
Ⅹ 有基金从业资格证可以找什么工作
有基金从业资格证可以找得工作如下：
1、消费金融人才——互联网金融方向。
2、基金经理——私募基金方向。
3、私募股权分析师——电信、媒体、科技(TMT)行业。
4、金融风险分析师——市场风险方向。
5、对冲基金交易助理——私募基金方向。
6、CIO互联网——金融方向。
7、股票分析师——A股方向。
8、精算师——保险方向。
9、金融分析师——离岸金融市场。
10、金融监管人才——政府监管。
为进一步规范基金销售行为，提高基金销售人员业务水平和执业素质，中国证券业协会定于2008年9月举行基金销售人员从业考试。根据《证券法》和《基金法》《证券投资基金销售人员执业守则》的相关规定，“基金销售人员应当具备从事基金销售活动所必需的法律法规、金融、财务等专业知识和技能，并根据有关规定取得协会认可的证券从业资格。
基金销售人员是指基金管理公司、基金管理公司委托的基金代销机构中从事宣传推介基金、发行基金份额、办理基金份额申购和赎回等相关项目。