原标题：【春招时刻】年薪15.4W，人才需求4.4W+0根底商科生怎么转型Data？
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在加国，Data人才缺口高达4.4W！
而且这个需求还在逐渐扩展
这个传说中就业率挨近100%
增速最快，开展最好，空间最大的作业
让不少商科学生宣布疑问
这个网红爆款作业真的开展好吗？
Data岗位，是不是与金融无关？
商科生怎么抢搭上Data作业这列快车？
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Data岗位究竟有多吃香？
Data人才需求量剧增
麦肯锡全球研究院标明，在未来6年，投行、咨询、科技等公司对具有使用大数据做决议计划才能的剖析师和司理的岗位空缺仍有150万。
依据Glassdoor的威望多个方面数据显现，在加国的Data类岗位高达4.7W+！在近期不景气的加国求职商场，实属人才最大“输进口”。
图源/Glassdoor
此外，加国各作业也偏心Data人才：
- Scotiabank直接为Data science开设了专门请求通道，除此之外，还有Digital Banking等岗位清晰指出需求专心于计算学，数据科学或相似技术的人才。
- CIBC的Summer Opportunities供给的时机包含Market、Audit、Technology等范畴。在其Internal Audit summer opportunities、Investing & Risk Management等实习项目都需求必定的数据剖析与处理才能。
- 高盛原有的600名交易员骤减至2人。可是高盛现在却具有9000名计算机工程师，其间就包含大部分的Data岗位剖析师、数据工程师和数据科学家。
薪资生长空间大
人才缺口大使得Data岗位的薪资也适当不错。
依据Glassdoor的数据，一开始从事Data入门级的岗位，如Data Analyst，入门薪资最高可达7.9W加币！
到后期不断堆集相关技术和经历，成为Data Scientist的均匀年薪就到达8.4W加币！假如成为Senior Scientist，年薪最高可达15.4W加币！
图源/Glassdoor
以Data岗位常用的编程言语Python为例，依据Payscale的计算数据标明，具有Python技术的加国人才的均匀薪资已到达了7.2w加币！超越Toronto5.8w加币的均匀薪资。
图/Payscale
Data Analyst入门门槛低
Data岗位包含Data Analyst、Data Science和Data Engineer等等，其入门门槛最低的是Data Analyst，仅要求“数据剖析才能+软件技术”。
- 首先是数据剖析才能。这在四大，咨询，金融，互联网等作业是必备的，能让你跟数据团队交流更流通。
- 其次是技术的要求。入门阶段不必会许多东西，Excel是有必要把握的，然后用好其间一种就行：Python/ SQL / R。
这是由于Data Analyst更像是一个搭桥的人，使用技术才能和剖析才能构建数据部分和商务决议计划部分之间的桥梁。
今后假如想要提高更高的职位，数据的相关技术需求也随之添加。
入门岗位要求不高还招人多、薪资高的Data岗位招引了不少加国的小伙伴，但一起也有许多困惑：
求职Data Science究竟难不难？
不同作业的Data Analyst需求偏重把握哪些技术有哪些？
我的特质， 适合做哪个作业的Data Analyst？
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商科留学生怎么抢搭Data这列快车？
Data Science作业最适合商科学生的职位是Data Analyst。
Data Analyst才能要求
Data Analyst偏重于将剖析和商业运用相结合，剖析仅仅一个手法和途径，愈加重要的是将剖析的成果转化为切实可行且能有所成效的商业计划。其中心任务是为公司决议计划供给服务。
因而数据剖析师的基本要求是懂企业的事务和数据，具有写陈述的才能，检测的是：
• 数据剖析水平缓事务才能
• 交流才能、理解才能和表达才能
从剖析中找到或许存在的危险，并提出解决计划比起完美的Code有时候愈加重要。所以说，Data Analyst这样一个作业更适合非技术身世的商科学生。
可是同样是做Data Analyst的作业，在不同的公司，要求的技术和作业的内容会很不相同。
不同作业的要求
• 微软online Service Division有跟Marketing更挨近的Data Scientist，也有许多学计算或许IE身世的Applied Scientist做Randomized Controlled Experiment；
• linkedIn、Facebook的Data Scientist感觉要求Java编程技术娴熟，或许学Computer Science身世的最适合；
• Insurance作业招的是Predictive Modeler，他们的总体方针便是要根据数据，猜测在不同客户身上收多少保险费能最大化收益、Optimize Profits，一切相关专业的它们都考虑。
所以在求职阶段，要依据本身的专长和喜爱挑选对应公司的Analyst Team；而在肄业阶段，更要提前准备好自己的作业开展方针，去有清晰的目的性的学习Data的相关专业相关常识。
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