网上有关友旗麻将开挂怎么开(详细开挂教程)
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可以从事的岗位有很多，例如投资咨询顾问、投资银行家、证券交易员、执行总裁、主席、合伙人、主负责人、投资总监、财务总监、会计师、审计师、市场、投资公司经理、证券分析师和固定收益分析师、投资组合经理等
介于每个人的情况都有所不同，以拿CFA从业者的投资分析师为例，为大家普及了金融人的职业发展之路。
一、Analyst（分析员）
投行中的Analyst(分析员)一般都是为各大院校应届生准备的一个2年的program，刚毕业的大学生一般都会从此做起。既然叫做分析师，工作内容不外乎是一些数据分析、行业研究之类的工作，有些需要建立一些初步的模型，包括mergermodel、DCF、LBO等等，然后交给associate进一步review和加工。
研究结束，要使用PPT将研究结果呈现出来，所以这个岗位也会经常用到PPT。当然，作为一个初级岗位，很多情况下还会涉及到很多杂七杂八的事情，总是就是投行工作的基础，也是锻炼人的岗位。
这个岗位一般坚持3年时间久可以得到升迁，大多数金融人也是在这个岗位上开始学习CFA的，有前瞻性的大学生在毕业前就把CFA一级考过了，可以极大的缩短在基层工作的时间，两年甚至很短时间就可以成为Associate，也就是我们要谈的下一个岗位。
二、Associate（副经理）
Associate是比Analyst高一级的职位，要么是从Analyst晋升而来，要么是各金融专业高材生或者CFA持证人之类。作为Analyst的小领导，Associate仍然要做一些分析类的工作，不过是有点技术含量的工作，负责更复杂的建模。Associate还要根据公司或者上级的安排，分配任务，承担administrativework，并且主要负责与客户的沟通。
虽是领导，Associate的工作并不轻松，每天需要加班加点，并对全组工作负责。这个岗位需要一定的金融知识背景，所以很喜欢的MBA或者CFA持证人，即便是只通过了CFA二级考试，也会受到欢迎。通常员工会在此岗位上工作3到4年的时间，然后才能学到足够的本事升到更高的位置上。
三、VP（副总裁或经理）
如果你顺利进入到VP阶段，那么恭喜你已经得到了升华。VP泛指所有高层的副级人物，工作要指导Associate和Analyst，同时也要有一些外部环境的接触。很多CEO忙不过来的工作都会交给VP负责。
VP的工作主要由两大块组成，一是充当projectmanager的角色，当D或MD接到deal的时候，负责executingthedeal，二是计划所有需要的过程和任务分配给associates，并且确保顺利进行。VP同时也是和客户接洽以及联系各个support的人比如accountant、lawyer等等的核心人物。
做到VP不容易，要得到晋升更不容易，行业内VP普遍工作3到15年才有机会晋升，除了经验、能力、运气，各种自我提升也少不得。大部分金融人在这个岗位上努力通过CFA三级考试，提交证书申请，如果已经是CFA持证人，那真是极好的。
四、Director（总经理、董事）
根据投行的规模不同，Director或有或无。Director负责重要的交易比如费用谈判，交易策略和客户会议。还有就是做营销吸引客户。MD工作性质与其近似，不过焦点在重要的客户上。
五、MD（董事总经理）
Director3年左右就会升任MD(董事总经理)。MD级别有很高的业务收益指标以及维护重要客户的责任，参与公司的整体战略及业务方向制定。
MD再往上发展就会去做各个分支的管理人，或者是做CEO。这个时候如果没有一张CFA这样的很嚣张的证书傍身就不合适了。
以上是一个典型的投行职称序列，有些金融机构会设置一些中间职称，比如assistantVP(AVP)即助理VP、seniorVP(SVP)即VP等，唯一不变的是对人能力的要求和证书的要求。
当然，CFA的在职业发展上的帮助不止如此，从职业发展的角度，一张代表了你金融理论过硬、工作经验丰富的CFA证书，能帮你优雅地、高效地达成目标。现在vc/pe是一个很时髦的词，国内也出现了很多风投成功的案例，想进入风投圈或者私募圈的金融人不在少数，如果没有一张高含金量的CFA证书，恐怕连门槛都进不去呢。
数据分析师月薪多少
数据分析师的薪资是北京、上海、深圳的薪酬最高，均薪在12K以上；杭州、宁波、广州次之，均薪在10K以上；其他沿海及内陆区域中心城市，南京、重庆、苏州、无锡等，均薪9K以上。
数据分析师作为当下大热的工作岗位，拥有门槛较低、收入较高、岗位需求众多以及工作年限越长越吃香的四大优势，是很多人转行所追求的理想目标。那么传说人均年薪百万的数据分析师，真实薪酬到底是多少呢？其实这个根据地域、工作能力的不同会有较大差异。
2021年各行业领域数据分析师薪酬
一、地域的薪酬差异：
整体来看，数据分析行业的高薪主要分布在长三角、珠三角和京津地区。
1、北京、上海、深圳的薪酬最高，均薪在12K以上；
2、杭州、宁波、广州次之，均薪在10K以上；
3、其他沿海及内陆区域中心城市，南京、重庆、苏州、无锡等，均薪9K以上；
二、薪酬与对应工作能力：
数据分析师是通过对公司数据的统计、整理、反馈，从而优化公司现有业务以及探索新业务的工作岗位。
1、对各类工具的掌握程度（入门）
主要用于满足公司的各类数据需求，越高效薪酬越高。简单来说就是纯工具人，有初级职业技能的黄金矿工。在这类层次的基础员工，较大一部分是新手入行，所以薪酬以6K左右作为起步阶段。
Excel、SQL取数：150/天左右
tableau、PowerBI等只能分析工具：200/天左右
Python/R语言、搭建基础模型：300/天左右（薪酬与掌握程度成正比）这一部分称之为对‘器’的运用。
工作内容：
大部分的数据需求处理，小部分的数据简单分析。基本没有SQL权限更改数据源，如果在工作中发现相当长一段时间都没有其他工作内容，只是做很多Excel报表，就建议重新选择，这条路只走到这一步远远不够，取数机的日子过渡一下就好，在这里呆着不动行业生命将直接湮灭。
工作岗位名称：数据分析员、数据产品/运营等，在入行一段时间后，整体平均月薪会略有涨幅，稳定在1.2W-1.6W左右。对领域内的业务有分析经验（中流砥柱）可以帮助公司做出正确的商业决策，利用公司框架搭建和维护部门业务数据。
工作内容：
向业务部门用户推广和提供数据，指导业务提升。智能化报表与数据可视化平台设计，收集公司数据，为本部门业务发展提供数据分析层面帮助。到这一阶段的重点就是数据分析的思维，即进入了‘术’的范畴。这个阶段基本在于积累了技术经验，拥有业务洞察力，数据报告的设计能力。
工作岗位名称：可视化工程师、业务数据分析师、中级数据分析师等。年薪20W-40W左右，公司数据分析大脑（数据负责人），独立负责一条或多条的业务数据分析。
工作内容：搭建公司数据主体架构并维护，带领数据团队完成数据相关的工作。
项目管理
上升到了‘道’的层次，为公司提出方向，技术经验强硬、商业嗅觉灵敏，带动公司业务发展。工作岗位名称：数据科学家、数据分析总监、技术合伙人等，年薪与公司发展程度挂钩。股票+业务分成，年薪百万基本可以达到。
三、大厂薪酬：以阿里巴巴和腾讯为例，阿里巴巴保底13薪+年终奖+加班费及股票折现，以及技术岗在P7之前高于非技术岗30%，正常工作3年内，年总包到达70w左右不难。腾讯员工薪资保底12+1+1=14薪，但通常会拿到16-20薪，再依靠盈利情况而定的一般3个月的年终奖（参考王者荣耀一个亿！！！）。腾讯定级3-2以上还会有分发股票，年包总75w不算很难。
总结：数据分析师初入行，作为搬砖工具人，相对是比较辛苦的。在不停学习，不停成长之后，应当在1-3年之内，拿到25万年薪比较正常。再往后，就是看个人对自我的追求。
近些年，大厂最年轻的P7基本都来自于数据方向，这份职业除了前景明确，工资薪酬较高以外，还具有一个明显的特点，这个行业不看专业能力以外的东西，所以对于想要实现人生理想，阶层跨越的寒门贵子，这确实是一个不错的方向。
数据分析师月薪：8k-10k。
数据分析师的前景是非常可观的，且潜力巨大，尤其是在一线城市的互联网、金融和电子商务行业，只要你有实力，不愁找不到工作，且工资非常可观。所以对大数据分析的前景大可不必担心。
从职位工资来看，数据分析师行业的高薪主要分布在长三角、珠三角和京津地区。北京、上海和深圳的工资位列第一方阵，工资均在10k+;杭州、宁波和广州位列第二方阵，工资均在9k+;其他沿海及内陆区域中心城市，如南京、重庆、苏州、无锡等位于第三方阵，工资均在8k左右。
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