三之分析師

① 成為一名證券分析師需要哪些條件

1、《證券法》第170條規定，分析師，即投資咨詢機構從業人員，必須具備證券專業知識和從事證券業務或證券服務業務兩年以上經驗。

2、認定其證券從業資格的標准和管理辦法，由中國證監會制定。在我國希望成為證券分析師的人員，首先須參加中國證券業協會組織的《證券市場基礎理論》、《證券投資分析》等學科的從業資格考試，

3、再由所在的證券公司或咨詢機構到中國證券業協會注冊登記為執業人員，即成為證券分析師。

證券分析師在中國又稱為股評師、股票分析師，他們是依法取得證券投資咨詢業務資格和執業資格，就證券市場、證券品種走勢及投資證券的可行性，以口頭、書面、網路或其他形式向社會公眾或投資機構提供分析、預測或建議等信息咨詢服務的專家。

證券分析師是一個高智慧、高挑戰的職業，執業資格方面「門檻」不低。從業需擁有會計學、審計學和法律知識，能對年度報告、中期報告、招股說明書等指標和數據進行多方面的對比分析。

(1)三之分析師擴展閱讀

盡管各個國家證券市場不同、金融制度有別，證券分析師的任務不可能完全一致，他們一般都從事以下工作：

信息收集

這是證券分析師在進行具體分析之前所必須完成的工作。分析師不僅要收集所有的有關上市公司的公開資料，而且還要通過政府主管、行業組織、上市公司或者其他非正式部門獲得上市公司的第一手資料。只有充分地佔有資料，才能作出准確和有價值的分析。

溝通

分析師必須與自己研究的上市公司建立穩定而長久的聯系。這一方面可以通過每年的股東大會以及對上市公司的直接拜訪等實現交流，另一方面，分析師還定期組織包括上市公司人員參加的分析師會議。由於上市公司一般都比較注重在二級市場的形象，因此通常都非常樂意參加這樣的會議。

② 金融分析師需要哪些條件才能考試

金融分析師報考要求：4年制本科或以上學歷者可直接報名參加考試；回最基本的遵守職業答道德規范；能夠完成報名以及支付費用。
金融分析師報考條件：
根據CFA特許金融分析師協會的要求，報考不限定專業，如果你對資產管理、投資研究、咨詢服務或投行感興趣，只要符合下列條件就能報名參加CFA考試：
1. 擁有學士學位或相當的專業水準以上，對專業沒有任何限制；大學學習年限與全職工作經驗合計滿四年；如果申請人不具備學士學位，而是具備相當的專業水準，也可被接受為候選人。在校大學生，可在畢業前12個月內注冊報名考試。 4年制本科學歷（在校大四學生） 3年制大專學歷加上1年全職工作經驗 2年制大專學歷加上2年全職工作經驗
2.遵守職業道德規范；
3.完成注冊和報名以及支付費用；
4.能夠用英語參加考試。 補充說明：
英語水平--考試對考生的英語水平無特別要求，為全英文試卷,故考生的英語水平應建立在正確理解試題及正確表達考生觀點的基礎之上。
數學水平--金融分析師考試對數學要求,金融分析師考試數理分析難度不是很高,一般數3即可。

③ 金融分析師助理招聘內幕，我是剛剛快實習的大三學生，面試很容易就過了。底薪告訴我說是5600，免費培

企業有明確的offer函發給你嗎？沒有的話，可能只是告訴你這些信息，並不表示錄用你回了。
可能有幾種情況：
1、企業答覺得你能力欠缺所以雖然告訴你信息但可能是委婉拒絕你的。
2、可能企業一開始想錄用你，但是有比你更好的實習人員能勝任這個位置，畢竟一個崗位會面試多位人員，而且5600的實習工資做助理崗位其實還是給的很高的。
想要獲得就業機會，如果是金融分析師這一塊可以提升一下自己能力，增大自己認可度，例如考取金融界黃金證書CFA，有這張證書在手相信很受企業歡迎，並且未來發展前途非常大。

④ 數據分析師的三個等級是什麼意思

總結出來的一套專業化，對數據分析行業的研究。此證書可以作為企業事業單位選拔和聘用專專屬業人才的任職參考依據，規范化，利用工具完成復雜數據分析項目、數據建模，系統化的標准來認證什麼樣的人才才是合格的CDA數據分析師，做出報告：
LevelⅠ，資料庫基礎知識。CDA數據分析師分為三個等級。
Level Ⅱ，如下，CDA證書為唯一的等級認證依據:除以上知識點還包括數據挖掘高級演算法：統計概率基礎知識。[3]
三個等級考試通後由CDA協會頒發等級認證證書，並得出規范的數據報告，利用軟體操作解決簡單的數據處理與數據分析、資料庫及商業智能等知識：多元統計、數據挖掘，利用軟體進行復雜數據的處理和案例分析、提供決策並管理團隊執行部署。
Level Ⅲ,Hadoop，SAS與R編程技術等CDA數據分析師考試認證標准來源於協會成員長年從事數據分析教育與工作的經驗和實踐，科學化，對數據分析教育的不斷完善開發

⑤ 初級數據分析師報名大三可以考嗎

至少大專學歷，大專學歷需有數據分析相關工作2年經驗 本科及以上學歷，可直接報名 項目數據分析師，是考培一體化的，需要參加培訓，方可考試 現在，項目數據分析師已經改名為 數據分析師

⑥ 三大常見問題 幫你找到最好數據分析師

大數據的到來讓企業越來越重視數據分析師的存在，然而，作為一個新興的行業，要想在短期內找到合適的高質量數據分析師還是很難的。一方面，大家對這方面的發展了解不多，很多概念以及操作上的問題，企業都是一知半解。而另一方面，作為企業來講，想要抓住優質數據分析師的心情可以理解，然而因為標准不明確，導致很多企業很頭疼找人才的問題。那麼，怎樣才能挖掘數據分析人才呢？
一、在海量數據中，如何找到訪問次數最多IP的那一天？
企業在分析的時候，往往需要最大數值和最低數值。而從海量數據中找到訪問IP最多的那一天對於真正的數據分析人才來說並不是一件難事。首先，在訪問的日誌當中，將訪問的IP取出來，寫入大文件當中，然後採用映射的方式將其進行映射成多個小文件，然後從小文件中找到頻率比較高的IP日，然後再進行對比，這樣反復幾次，就能找到訪問IP次數最多的那一天了。
二、搜索引擎記錄的用戶訪問，如何去除重復
用戶在每次檢索的時候都會形成一個檢索串，這個檢索串有的是獨立的，有的是重復的，重復的數據對於企業來講，沒有必要分析，因而在分析之前要先將這些數據剔除掉。舉個例子，在某網站中有一千萬個訪問記錄，去重之後可能只剩下三百多個，而重復率越高的詞意味著用戶搜索的越多，屬於熱門詞，企業只需要從中找到十個查詢串，就能找到對企業發展有利的數據。
三、約一萬行的文件文本，每行一個詞，如何統計出排名前十的詞？思路是什麼？
這個問題的提出目的是為了幫助企業找到思路更明確的數據分析人才。而解決這個問題的方法有兩種：
第一種、考慮時間效率，用trie樹進行統計，然後找到出現頻率最高的前十個詞，這種雖然好用，但是花費的時間也比較長一點。
第二種、採用快速排序的方式，即每次分割的時候，考慮比軸大的數據，然後進行傳統的排序，取前一百個。之後進行掃描，找到一個對比值，高於這個值的留下，低於這個值的刪掉，這樣反復進行，就能找到自己想要的數據。

⑦ 三本畢業，生物技術專業，在證券公司有前途嗎比如做證券分析師，投資顧問之類或者其他的升職空間有嗎

1.英雄莫問出處，三本生物不管的；
2.證券分析師要考《證券基礎》內+《證券分析》；
3.投資顧容問是一個職業方向，陽光型的，但要做得好不容易，要求樓主對市場的把握妥帖准確才能得到客戶的首肯並以此為基礎向後發展。

⑧ 如何快速成為數據分析師

1、技能一：理解資料庫。

還以為要與文本數據打交道嗎？答案是：NO！進入了這個領域，你會發現幾乎一切都是用資料庫 來存儲數據，如MySQL，Postgres，CouchDB，MongoDB，Cassandra等。理解資料庫並且能熟練使用它，將是一個基礎能力。

2、技能二：掌握數據整理、可視化和報表製作。

數據整理，是將原始數據轉換成方便實用的格式，實用工具有DataWrangler和R。數據可視化，是創建和研究數據的視覺表現，實用工具有ggvis，D3，vega。數據報表是將數據分析和結果製作成報告。也是數據分析師的一個後續工作。這項技能是做數據分析師的主要技能。可以藉助新型軟體幫助自己迅速學會分析。

3、技能三：懂設計

說到能製作報表成果，就不得不說說圖表的設計。在運用圖表表達數據分析師的觀點時，懂不懂設計直接影響到圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等，只有掌握設計原則才能讓結果一目瞭然。否則圖表雜亂無章，數據分析內容不能良好地呈現出來，分析結果就不能有效地傳達。

4、技能四：幾項專業技能

統計學技能——統計學是數據分析的基礎，掌握統計學的基本知識是數據分析師的基本功。從數據採集、抽樣到具體分析時的驗證探索和預測都要用到統計學。
社會學技能——從社會化角度看，人有社會性，收群體心理的影響。數據分析師沒有社會學基本技能，很難對市場現象做出合理解釋。
另外，最好還能懂得財務管理知識和心理學概況。這些都將會使你做數據分析的過程更容易。

5、技能五：提升個人能力。

有了產品可以將數據展示出來，還需要具備基本的分析師能力。首先，要了解模型背後的邏輯，不能單純地在模型中看，而要放到整個項目的上下文中去看。要理解數據的信息，形成一個整體系統，這樣才能夠做好細節。另外，與數據打交道，細心和耐心也是必不可少的。

6、技能六：隨時貼近數據文化

擁有了數據分析的基本能力，還怕不夠專業？不如讓自己的生活中充滿數據分析的氣氛吧！試著多去數據分析的論壇看看，多瀏覽大數據知識的網站，讓自己無時無刻不在進步，還怕不能學會數據分析嗎？

擁有這些技能，再去做數據分析，數據將在你手裡變得更親切，做數據分析也會更簡單更便捷，速成數據分析師不再遙遠。

(8)三之分析師擴展閱讀：

企業對數據分析師的基礎技能需求差別不大，可總結如下：

• SQL資料庫的基本操作，會基本的數據管理

• 會用Excel/SQL做基本的數據分析和展示

• 會用腳本語言進行數據分析，Python or R

• 有獲取外部數據的能力，如爬蟲

• 會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告

• 熟悉常用的數據挖掘演算法：以回歸分析為主

⑨ 國內的信用評級機構前景如何做了兩三年分析師後可以轉行做什麼

正經來說，個人感覺還是能學到一些東西，思維的分析範式、行業常內識、訪談技巧、容財務分析能力以及航空公司里程數都不能算沒用。

但是分析師可替代性太強，專業能力有限。這點從國內評級公司人員流動性極大、分析師平均從業年限3年以下就可以看出來。

跳槽的話，評級公司背景不如會計師、律師、券商投行等背景吃香。常見出路是保險公司資管、擔保公司內評、銀行風險、券商研究員、基金經理助理、債券承銷承做這些。