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下狠手”挖角”巴克莱和高盛, 黑石你究竟想干什么?

 

上周,黑石集团任命了新的首席技术官John Stecher,他是巴克莱前集团首席技术官兼集团首席创新官,在加入巴克莱银行之前,他在高盛公司工作了超过七年。

下狠手"挖角"巴克莱和高盛, 黑石你究竟想干什么?

*图片来源:网络 | efc

 

黑石集团挖他过来,就是为了更好地建设数据分析团队。

没错,在摩根大通、高盛布局之后,黑石集团在数据技术布局上也开始发力。融行业,懂技术的数据分析师越来越吃香了…

 

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金融公司纷纷扩招Data人才

 

黑石集团对Data的布局从挖角John Stecher正式开始,而在John在接受记者采访时,直言道我们现在需要很多数据人才。

 

下狠手"挖角"巴克莱和高盛, 黑石你究竟想干什么?
*图片来源:网络 | TC

 

其实除了黑石以外,很多金融行业的Big Name早早就对数据和科技有了战略动作:

 

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花旗将扩招AI
 

花旗集团据报计划于未来5年,裁减1万名旗下投资银行业务部门的技术及营运员工,并将有关工作转为自动化及机械化。

 

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*图片来源:网络
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高盛鼓励员工学编程

自从2014年开始,高盛的电子交易利润就已经高达40%,2019年高盛将大量投资自动电子交易系统的建设,届时AI人员和编程人员的需求会急速增加。高盛甚至自掏腰包,鼓励感兴趣的女员工们学习编程。

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*图片来源:网络

 

然而,钱几乎都投到系统建设了,传统交易板块的人工投入自然会大幅度下降。不少高盛员工已经离开高盛,转而寻求其他科技类岗位。

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瑞银扩招技术团队

瑞银曾对外声称加强AI应用,未来将计划裁员30%。而如今,瑞银正在扩大科技领域的员工队伍,包括数据科学家和商业分析师等。

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*图片来源:网络

 

同时,从近年来各大投行在Fintech领域的投资版图也能发现,除了传统投行业务,金融科技已是华尔街的新“宠儿”。

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*图片来源:网络

金融公司都盯上了科技人才,就是因为通过技术手段能为他们带来更多的数据。

 

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为什么金融公司都如此爱数据?

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从哪里跌倒就在哪里爬起来

2014年巴西世界杯期间,百度、微软、谷歌等国内外科技巨头和投行高盛、德银乃至彭博等,均推出了大数据预测。

 

当年,百度、微软、谷歌预测成功了全部的16强(谷歌只预测了8强)和8强。反观高盛、德银和彭博三家传统的华尔街公司则错得离谱。

 

2018年,高盛和瑞银再度运用大数据对世界杯出手,瑞银预测德国将成世界杯冠军,高盛则第三次“毒奶”了巴西队,再次“扑街”。

 

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投行的“跨界演出”并不圆满地谢幕了,但这也激发了华尔街巨头们想要征服数据的决心,因为大家意识到:得数据者得天下。

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斥巨资在数据中找机会
 

大数据时代,用户们每天的互联网行为都会生成大量极具挖掘价值的数据,金融机构会砸钱买下最有价值的数据,并从数据挖掘中找到投资机会。
 
高盛每年都会斥巨资购买各类经济金融相关数据。2018年,Business Insider曾报道:
一位高盛的高管粗略估计,该行每年从第三方来源购买数据的支出约为4亿美元。
这些数据里不仅有一些Banker用来评估公司和行业的数据,还有更复杂的数据集,比如信用卡交易或全球各地电视台实时闭合的字幕提要等。
为了金融业务的进一步开展,高盛还建立了Data Lake,用来整合有关交易、市场和投资研究的信息。
 
大佬们为了获取数据还有许多花式玩法。比如对冲基金、资产管理公司、保险公司等金融机构,通过和卫星测绘公司合作,以卫星、无人机等手段,监测众多难以获取的重要商业数据。如港口船舶数量、石油储量、某大型超市停车场的车辆数目等,通过这些数据,华尔街对冲基金可以提前预测趋势,制定交易策略。
又比如华尔街新交易日开盘前的几小时,对冲基金经理人会收到世界原油供应量的最新估值,这就是他们花重金购买到的关键信息。
用数据换来的每一条信息都价值连城,这瞬间就能解释通为什么这些金融公司都拼了命的招数据人才。

 

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金融行业的Data人才有多吃香?

 

现在Data人才不仅是硅谷科技大佬眼中的香饽饽,还在被华尔街各金融公司抢着要,行业招聘趋势出现井喷,各大顶级公司都求着Data人来上班,裁员更是不存在的。

 

在Glassdoor 2019年新发布的《50份最佳就业》报告中,Data行业就有两个职业名列Top10,Data Engineer位列第八,打败了Software Engineer。Data Scientist又荣登榜首了,这也是它遥遥领先的第四年!

 
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*图片来源:网络
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数百万岗位任你挑

Indeed去年年度报告显示,Data Scientist岗位年增长率高达29%,与五年前相比增长了344%。

 

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*图片来源:网络
麦肯锡行研报告指出,到今年,美国数据科学类岗位数量将增加36万个,总数达到270万。
 
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平均年薪高达$120K

著名求职网站Indeed在2019年2月的最新统计数据透露,全美平均数据科学家的平均年薪为127981美元。

 
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*图片来源:网络
如此大的岗位缺口和优厚的薪资待遇,是不是心动了?那赶紧了解起来
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在美国,H1B相当友好

对于留学生而言,找到愿意为你sponsor H1B的公司和职位,可以为留美工作提供太多便利。在移民局公布的数据中,公司愿意sponsor H1B申请职位Top 50中,50%都与Data相关。

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无硬性专业限制

任何一个专业都可以从事Data,只要你能将数据应用到你所学领域里。

 
除了掌握核心知识外,从事数据工作还需要大量的技能来支撑,这些就包括了:SQL、R、Python、Hadoop、Java、SAS、Machine learning等。工作内容不同,需要的技能也会有所不同。

 

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工作技能门槛相对较低
单看Data Scientist的工作技能也觉得要求很高?但Data的门槛其实真的不高。
面试时候对于使用哪种语言并没有要求,只要能把题答出来,哪怕用Java来处理数据也可以。而对SQL的要求更是惊人的低,都是很基本的语法,大概二十多个小时就能从入门到基本掌握,根本不需要像Leetcode那样要刷个大半年。
 
实际工作中对数学、概率、统计的要求同样也不高,基本上大学任意一门统计入门课的程度就够了。

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金融Data人需要拥有哪些技能?

 

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硬技能

下狠手"挖角"巴克莱和高盛, 黑石你究竟想干什么?Python语言

Python是在数据科学中最常见的编码语言,以及Java,Perl或C / C ++。有调查表明,有40%使用Python作为他们的主要编程语言。

下狠手"挖角"巴克莱和高盛, 黑石你究竟想干什么?SQL数据库

SQL专门用于帮助访问、通信和处理数据。而且SQL具有简洁的命令,可以节省时间并减少执行困难查询所需的编程量。

下狠手"挖角"巴克莱和高盛, 黑石你究竟想干什么?R语言

R编程专为满足数据科学需求而设计,可以使用R来解决数据科学中遇到的任何问题。

下狠手"挖角"巴克莱和高盛, 黑石你究竟想干什么?机器学习和AI

大量数据科学家并不精通机器学习领域和技术,包括神经网络,强化学习,对抗性学习等。这就是留学生的机遇所在,掌握了这项少数人才会的技能,可以有效地为你的求职加分。
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软技能
 

下狠手"挖角"巴克莱和高盛, 黑石你究竟想干什么?好奇心

好奇心是成为数据科学家所需要的技能之一,这是因为数据科学领域是一个发展非常快的领域,必须学习更多才能跟上时代变化的节奏。

下狠手"挖角"巴克莱和高盛, 黑石你究竟想干什么?商业头脑

在数据科学方面,除了确定企业应利用其数据的新方法之外,能够识别哪些问题对于业务而言至关重要是非常重要的。

下狠手"挖角"巴克莱和高盛, 黑石你究竟想干什么?沟通技巧和团队合作

良好的沟通和团队合作能力是数据科学家必不可少的技能,因为数据分析师将:

  • 与公司高管合作制定战略;

  • 与相关人员完成并购等金融项目;

  • 与营销人员合作推出更好的转换活动;

  • 与客户和服务器软件开发人员合作创建数据管道并改进工作流程。

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Python成为金融Data人的必备技能

在大家的印象里,想进入金融行业或者数据岗位,首先需要精通Excel。然而野村证券副首席数字官马修·汉普森在伦敦Quant Conference上发表讲话:“现在走进交易大厅,用Excel的人越来越少,大家都在码Python代码”甚至直接说:“ Python已经取代了Excel。” 

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*图片来源:efc | 汉普森的讲话

而就在前不久前,和一个金融行业的朋友吃饭,聊到了一个出乎意料的事。有一天他打开朋友圈,发现圈内的很多朋友都在给一个学Python的广告点赞,甚至广告下面很多人在讨论,他意识到大家都在默默学Python。他打趣道:“没有想到有一天,我一个金融民工也开始要学编程。

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*图片来源:朋友圈截图

Python如今成为金融圈最火的数据处理工具,对于每天都需要处理海量数据的分析师,Python简直就是解放生产力的救命稻草。运用Python强大的网页处理能力进行爬虫,可以为数据研究提供很多便捷。

 

比如,想从中债登官网获取某债券借券存量的数据,然而,这个数在中债登上只能按日查询。如果想获取这只债券近一年的数据,必须重复打开中债登网、选券、改日期、点击查询、记录下结果这个操作200多次。但是只需要一个Python爬虫,十几分钟就可以解决这个问题。

 

而且Python强大的绘图功能,让数据导入、分析、出结果、绘图可以一次性在程序里完成,可以直接把分析/回测结果视觉化呈现出来。

 

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*图片来源:Python自动生成的动态图表

所以如果你想进入金融圈做数据分析相关的岗位,那首先要把Python学会,这是金融Data人最基本的要求。而在具体面试和实战中,如何运用,可以仔细听听Uni导师怎么说下狠手"挖角"巴克莱和高盛, 黑石你究竟想干什么?

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