※ 引述《zaq1xsw2121 (aaaa)》之铭言：
: 小弟国立四中社会科学硕毕
: 目前6年民调和市调公司工作经验
: 在小公司挂经理职
: 年薪50 大约2~3年才会调薪一次
: 想转换跑道到规模更大的公司追求待遇
: 对金融业的数据分析有点兴趣
: 想试试这方面的工作
: 不过想问问 如果没有金融相关的背景知识 进入这行会不会有困难
: 之前多是用EXCEL和SPSS处理数据
: SAS、R、Python等软件就没接触过
: 想知道这样能否衔接上 或是要去进修学习上述软件之后再来尝试
: 另外工作内容方面
: 市调用的统计分析大多是比较平均数，建立预测模型会用回归分析
: 主要工作内容是资料整理、画图表、写报告
: 机器学习 资工背景之类的就没接触经验
: 想请问金融业的数据分析所用到的应用会不会差很多
: 谢谢大家
小弟以过来人经验给你建议
自己刚面上应该是号称民营银行中薪水最多那家的资料分析师，薪水有破百
我自己是四大管院硕班，读书期间完全没读书
后来没啥想法就跑去当 PM 快三年，在第二年的时候觉醒也对数据分析开始有兴趣
自己用网络资源 (data camp) 自学 R
后来有小新创给我机会，我就在新创圈里面打滚了两年学习资料分析
其实资料分析的领域要拿到 offer 基本上你不需要会自己建模或弄机器学习的东西
因为那是机器学习工程师或资料科学家在做的，除非是新创才会要你一手包
我面试过的现场 live code 也都是考基本语法，大部分公司注重的是你的逻辑。
金融业分工很细，如果你的目标是资料分析领域那就专注于资料的分析
如资料清洗，资料打捞，pre-processing，ETL，了解 data schema 等等
这些基本功就有得练了，而且大部分的工作时间都是在做这些脏活
而后才会进阶到分析师的核心技能也最有价值的地方 data mainipulating 资料操弄
简单来说就是结合 data 和 domain knowledge 从资料中找出有价值的资讯
这整块分析流程和思路我们称为 EDA exploratory data analysis 探索性分析
这块是很需要经验的，在有一些基础的程式能力后可以去 kaggle 上看别人的思路
上面有很多很棒的 EDA 分析 report。
我认为资料分析在未来确实是受到银行和其他产业越来越多的重视
但如果真的要踏入资料这个领域是真的要很有热情，
因为要不停不停的学习，所以下班后仍要花很多时间做练习和成长。有时候真的满累的
但能从庞大的资料中找出有价值的东西，就像在掏金一样，我自己觉得非常有趣
要能成为初阶的 data analyst
至少要会 R 和 Python 其中一个，然后还有必备 SQL 要很熟练
可以先找愿意给新人机会的小公司磨练看看，大公司分工很细几乎都要即战力
以上希望对你有帮助