Ⅰ 申萬研究所招聘的「研究助理」和「股票分析師」有什麼區別啊
研究助理主要是在券商\\基金總部從事研究工作,主要涉及宏觀行業公司基礎研究.
股票分析師這個詞多出於營業部,主要指根據市場已有的分析報告分析,結合盤面熱點分析股市的從業者
Ⅱ 現在網上有很多投資管理咨詢公司招聘分析師，操盤手，那些都靠譜嗎還是騙局
騙人的，大多都是找客戶的
Ⅲ 那些金融行業的公司招聘投資分析學員或分析師學員，進去都是做什麼呀
金融分析師的工作內容是：培育專業的機構投資人；對開放式基金進行管理以及創業板市場的設立與運作；保險基金和養老基金的管理；商業銀行股份化和資產證券化運作；股票指數、期貨分析以及風險資金管理等。
金融分析師的工作也包括：收集研究對象信息，對其產品進行分析研究，提供分析研究及投資價值報告；跟蹤研究對象變化情況，及時動態判斷所研究對象的投資價值變化情況，作出投資預期回報與風險分析，調整投資操作建議；對公開發行的各種理財產品的設計、談判、簽約發行及維護；通過各種聯絡方式開發新客戶，與老客戶保持聯系；負責完成金融產品開戶訂單，解答客戶各項問題；及時反饋客戶意見，把握市場動向。
Ⅳ 從事證券分析師要什麼條件
研究所的分析師，碩士以上學歷，有相關的經驗，從業最好過5科，然後再考CIIA。
營業部的分析師，助理分析師，本科學歷也可以，一般證券公司總部校園招聘會有不少這樣的職位。有問題直接HI我吧。
Ⅳ 年薪650萬招聘分析師！「高瓴密友」雪湖資本是誰
雪湖資本的第一位投資人是高瓴資本，其創始人也是具備多年投資經驗的基金經理。媒體報道，這段時間雪湖資本的一則招聘引起了不少的熱議，該投資公司對社會開啟生物科技領域的研究院招募，招募薪資為100萬美金，這讓不少投資界人士感到吃驚。因為這個價格水平在國內，基本只有頂級的分析師才能達到，而即便在華爾街年薪百萬的研究員也並不多，所以這則招募啟事，還是引起了不少的討論的。
Ⅵ 關於股票分析師。
證券類的（正式的），對學歷要求特別高，研究生很難進去。滿大街招聘的分析師，客戶經理等證券上的職位，都是屬於第三方的，不是正式員工的，不要誤解。而且，這個行業壓力很大，拿證券經紀人來說，很多都沒有底薪，而且，每月都有任務，拉到的客戶第三年就沒有提成了，能幹到兩年的少之又少。謹慎對待此行業，應屆畢業生很容易被招聘書忽悠。
Ⅶ 招聘股票分析師（操盤手）數名，要求： 1. 對個股股票和大盤的走勢有著敏銳的洞察力，能把握住市場的熱點
報上公司名稱，是券商嗎？
Ⅷ 無經驗，想做證券分析師，有前途嗎
個人的觀點是有前途，但前途上荊棘密布。
首先，沒有人生下來就對投資與證券知識有經驗。也就是說，所有有經驗的人也都是從無經驗開始奮斗的。所以，有無經驗並不是做證券分析師的必要條件。
第二，沒有經驗可以學習。要想進入投資證券行業的話，學習必要的證券知識是必要的，你可以通過看書、交流、實操等多種方式學習，只不過不管通過哪種方式都需要堅苦努力的過程。如果只看到媒體上的證券分析師光鮮亮麗，又不希望寒窗苦讀，那麼客觀的說，成功的概率不大。
第三，要對自己的能力有一個客觀的了解。如果你將一筆錢按計劃投入證券市場，但股市卻大幅波動，而你沒兩天就受不了了，那就不要考慮進入這個行業了，畢竟這個行業需要一個大心臟。（這一點你可以通過拿一小筆資金介入證券市場，如果你總是時不時的想看盤面波動，那就趕快轍資另尋他路吧）
第四，在任何行業中要想成功，都離不開堅持二字，而在證券行業更是如此。如果你想進入這個行業短期內就獲得財富自由那恐怕也不是理性的想法。需要做好在行業中長期打拚，積累經驗的准備。
第五，問一問自己是不是真的熱愛這個工作，畢竟人活著的最大意義是做自己喜歡的事，經驗自己渴望的人生。如果只是為了錢而做自己並不想做的事總感覺活著有些文不對題的樣子。
最後，如果你愛投資、有能力、肯學習、有恆心，那麼，就行動起來吧，前途並不那麼遙遠。
Ⅸ 招聘網站數據分析師崗位分析
前言:對一個運營人來說，數據可以監測店鋪運營狀態，可以幫助制定經營目標，數據分析是運營工作的必須掌握的一項技能。
本文將對數據分析師這個行業的求職環境和薪資水平做一個簡單的分析，使用的工具是Excel,旨在對數據分析操作過程做一個梳理和記錄。
（1）各城市對數據分析師崗位需求情況
（2）各城市各工作年限的招聘佔比情況
（3）各學歷的招聘佔比情況
（4）數據分析師在各城市的薪資水平情況
（5）工作經驗的不同，薪酬的變化情況
本次數據分析一共有6800+條數據，在數據准備階段我們要做的是理解每一列數據的意義和作用，以便於數據分析過程能夠准確的調用。
城市：用於比較不同城市對數據分析師的需求如何
教育要求：用於比較各學歷的崗位佔比
職位ID：表示職位的唯一表示，也就是每一行數據的唯一標識，用於去掉重復ID
薪水：比較不同城市、和所屬領域的薪水區別
工作年限：從時間軸上對比薪資漲幅
為了方便後續處理、分析、呈現，要去掉重復無效的數據，甚至改變表格結構，將數據變成干凈可直接使用的數據。
（1）刪除重復值。這里【職位ID】代表每行數據的唯一性。刪除重復數據後，保留了5031行唯一數據。
（2）缺失值處理
首先檢查數據是否存在缺失值，先查看完整數據列【職位ID】的計數：5032行，再選擇其他列查看是否缺少數據，對缺失數據的處理有多種方法，根據實際情況選擇最為合理的處理方式。
通過查看可以發現【城市】列缺失2條數據，由於缺失數據較少，並且可以通過【公司所在商區】確定缺失數據都為「上海」，這里選用人工手動補全。操作：選擇【城市】列--{開始-查找和選擇-定位條件-空值}-定位到所有空值-輸入「上海」-使用Ctrl+Eneter快捷鍵填寫所有空值。
（3）選擇子集
在表格中有些數據是我們分析過程中使用不到的，將其隱藏（盡量不刪，保證數據的完整性）。
這里隱藏的列有：【公司全名】、【公司ID】、【公司所在商區】、【職位福利】。
（4）列名重命名
將不合適的列名更改為我們容易理解的形式。
（5）欄位分列
①欄位【公司所屬領域】中有跨領域的情況存在，所以要對該列數據進行拆分。
操作：將【公司所屬領域】復制到最後一列（因為分列後的單元格會覆蓋右邊的單元格），重命名為【公司所屬領域1】，{數據--->分列--->選擇「分隔符號」--->下一步--->分隔符合選擇逗號--->勾選（連續分隔符視為單個處理）---完成}將分隔出來的列重命名為【公司所屬領域2】。
②將欄位【薪水】處理為【最低薪水】、【最高薪水】、【平均薪水】，用於存放清洗後的薪水數據。
這里有兩種方法可以實現：
第一種是上面提到的分列，用-作為分隔符再將k替換。再用函數AVERAGE求出平均薪水。
第二種是利用函數實現：
LEFT函數與FIND函數結合求最低薪水：left（單元格位置，第一個k出現的位置-1）
=LEFT(T2,FIND("k",T2)-1)
篩選出上述步驟中出現的錯誤值，可以發現是由於原數據【薪水】中的k為大寫K，將【薪水】中的所有K替換成k。
Mid函數、find函數、len函數結合求最高薪水:mid（單元格位置，-出現的位置+1，-與右邊的k之間的長度即總長度-「-」的位置-1個k的位置）
=MID(T2,FIND("-",T2)+1,LEN(T2)-FIND("-",T2)-1)
篩選出上述步驟中出現錯誤的最高薪水，找到原因：原數據【薪水】列是**K以上，不是范圍。
選中最高薪水列，定位為錯誤，delete刪除錯誤值--再在單元格內輸入=ctrl+方向鍵←（讓其等於最低薪水）--CTRL+enter（在不連續的單元格中同時輸入同一個數據或公式）
再把帶公式的最高/低薪水復制粘貼為數值。
在操作的時候會出現數字顯示為文本格式，可以選擇該列*1,使其轉換為數字格式。或者全選ctrl+SHIFT+↓點橙色感嘆號--->轉化為數字。
最後用函數AVERAGE求出平均薪水。
（6）異常值處理
在查看【職位名稱】時發現，職位中有一些不屬於數據分析師的崗位，需要把這些職位篩選過濾掉。
操作：①在原表【職位名稱】列後插入新的列命名【是否為數據分析職位】；
②插入函數=IF(COUNT(FIND({"數據運營","數據分析","分析師"},L2)),"是","否")，雙擊單元格由下方進行自動填充；
③篩選出「是」，過濾掉異常值。
通過以上數據清洗過程，數據已經是可以直接使用的干凈數據了，現在開始真正進入數據分析。數據分析通過數據透視表實現，最終通過可視化圖表直觀明了的展現。
（1）各城市對數據分析師崗位需求情況
操作：行標簽 ：城市；值：計數項 城市。 值顯示方式-->總計的百分比
由數據可見，從杭州往下的佔比都不足3%，為了更清晰的展示局部占整體的百分比情況，我們選擇通過字母餅圖，將佔比較少的放到第二繪圖區。
操作：選中賦值的數據表-->插入選中子母餅圖。選中插入的餅圖-->右鍵選中數據系列格式，將系列分隔依據的值改成小於7%，調整餅圖樣式，使之美觀。
結論：從數據透視表可以看出，在北京數據分析的崗位最多，往後是上海、深圳、杭州、廣州。
（2）各城市各工作年限的招聘佔比情況
行標簽：城市； 列標簽：工作年限 。值：城市 計數
將值顯示方式改為：總計百分比。
用百分比堆積柱狀圖來展示各城市各工作年限崗位需求情況。
結論：從數據透視表可以看出，按工作年限要求來看，1-3年的需求量最大，其次是3-5年，這說明數據分析對年輕人需求將更多。
（3）各學歷的招聘佔比情況
行標簽：教育要求；值：計數項 教育要求。值顯示方式：總計的百分比
結論：從數據透視表可以看出，從學歷要求上看，本科學歷的需求量最大，其次是專科，博士佔比非常少。
（4）數據分析師在各城市的薪資水平情況
行標簽：城市，值：平均值項 平均薪水
結論：從數據透視表可以看出，深圳平均薪資最高，北京和深圳薪資相差不大，其次北京，上海，杭州。
（5）工作經驗的不同，薪酬的變化情況
行標簽：工作年限 值：平均值項 平均薪水
結論：從上面數據透視結果可以看出，隨著工作經驗的增長，數據分析師的薪酬也在不斷增加。
綜合以上數據透視分析結果，我們可以得出以下分析結論：
（1）北京、上海、廣州、深圳、杭州占據了數據分析崗位數量的90%以上，數據分析師的工作機會主要集中在一線城市，如果想從事數據分析師，最好去這些城市發展，其他城市可選擇性較低。
（2）從薪資水平來看，深圳和北京平均薪資較高，其次是上海、杭州，這也說明了，想要長期從事數據分析師崗位，首先應選擇一線城市。從工作年限隨平均薪資的變化曲線可以看到，前期薪資增長較慢，後期增加較快，10年以上工作經驗的人，可以獲得相當豐厚的薪酬。
（3）從學歷方面來看，本科學歷佔比超過一半，可見本科成為數據分析崗位中最為常見的學歷門檻，其次是大專，碩士以上學歷與不限，占據較少部分，可見數據分析師崗位的性質，相比與學術型的研究工作，更偏向於結合業務分析。
（4）結合學歷和工作年限要求可以看出，數據分析師是個偏年輕化的崗位，大量的工作崗位集中在1-5年工作年限。結合薪酬隨工作年限變化曲線來看，數據分析師需要在3年內提升自己的業務能力，3年後薪酬會有較大的增長，5年是個瓶頸期，如果5年內沒有較大的能力提升，之後的競爭壓力會很大。
Ⅹ 有基金從業資格證可以找什麼工作
有基金從業資格證可以找得工作如下：
1、消費金融人才——互聯網金融方向。
2、基金經理——私募基金方向。
3、私募股權分析師——電信、媒體、科技(TMT)行業。
4、金融風險分析師——市場風險方向。
5、對沖基金交易助理——私募基金方向。
6、CIO互聯網——金融方向。
7、股票分析師——A股方向。
8、精算師——保險方向。
9、金融分析師——離岸金融市場。
10、金融監管人才——政府監管。
為進一步規范基金銷售行為，提高基金銷售人員業務水平和執業素質，中國證券業協會定於2008年9月舉行基金銷售人員從業考試。根據《證券法》和《基金法》《證券投資基金銷售人員執業守則》的相關規定，「基金銷售人員應當具備從事基金銷售活動所必需的法律法規、金融、財務等專業知識和技能，並根據有關規定取得協會認可的證券從業資格。
基金銷售人員是指基金管理公司、基金管理公司委託的基金代銷機構中從事宣傳推介基金、發行基金份額、辦理基金份額申購和贖回等相關項目。