數據分析師與區塊鏈

『壹』 銀行或金融單位的數據分析崗需要具備什麼能力

最重要還是數據治理和數據分析的能力！

近年來，隨著大數據產業的蓬勃發展，企業和政府對於自身數據資產的價值也產生了重新的認識。但遺憾的是數據本身並不能直接產生價值。當我們想利用數據產生價值的時候，很多問題都會暴露出來，比如：數據標准缺失，數據源頭不清晰，數據質量缺乏監管等。這就要求我們要有統一的數據標准和良好的數據質量來構成數據價值實現的基礎。而數據治理恰是保障這一基礎的存在。

國際數據管理協會（DAMA）對數據治理給出的定義是：數據治理是對數據資產管理行使權力和控制的活動集合。它是一個管理體系，包括組織、制度、流程、工具。

在國內企業的實際應用中，一般將數據治理和數據管理綜合考慮，認為數據治理是將數據作為組織資產而展開的一系列的集體化工作，包括從組織架構、管理制度、操作規范、信息技術應用、績效考核支持等多個維度對組織的數據模型、數據架構、數據質量、數據安全、數據生命周期等方面進行全面的梳理、建設以及持續改進的過程。

五、 數據和AI中台

隨著金融業正在邁入第四個重大發展階段--數字化時代，給各金融機構帶來了發展機遇，同時也伴隨著嚴峻的挑戰。如何解決數據孤島、新應用與老系統結合難？現有IT能力不足以支撐業務的快速變化？數據調用方式多樣且標准不統一質量差？以及數據資源未被挖掘數字化能力得不到釋放等問題，是企業面臨的共同難題。數據集成和數據資產管理是解決這些問題的有效途徑之一。

本課程將從如何進行有效的數據集成、各種數據平台建設介紹、如何有效開展數據治理，以及數據資產管理與數據中台的建設這四個大的方面進行開展。幫助企業在數字化進程中快速建立系統間的數據集成體系，支撐用戶數據集成應用的快速實現；提供完善數據管理體系和有效的完成數據整合方案，支撐起上層數據的挖掘、分析應用；對企業的發展戰略和業務創新提供有效的數據支撐，洞察企業的運營狀態和市場趨勢等，提高企業新業務靈活性，創建數據應用敏捷環境。

『貳』 金融科技(fintech)就業的前景以及所涉崗位是什麼

金融科技(fintech)就業的前景廣闊，是未來發展的重要方向，並且所涉崗位比較多，例如產品經理、數據專家等，具體介紹如下：

金融科技就業前景：

在金融機構、金融科技企業、第三方金融服務機構、金融監管部門及相關企事業單位、政府部門從事金融科技產品開發、運營和管理等相關工作。

與傳統金融相比，金融科技憑借在許多方面有著更大的優勢，在處理風險和獲客上的效率都大大提升，成為風投界的新興寵兒。

金融科技就業崗位：

1、區塊鏈開發人員

市場對區塊鏈編程人才的需求猛增。根據自由職業人才市場Upwork的統計，區塊鏈已成為金融技能需求增長最快的技能之一。

2、開發人員

FINTECH應用程序市場在過去幾年中取得了驚人的增長。根據最近的報道，全球應用下載和消費者支出已達到創紀錄水平。

由於受到精通技術的年輕一代消費者的需求的推動，移動支付解決方案和個人理財的需求在極速增長。

3、金融/財務分析師

財務分析師負責根據收入預測來管理預算。根據公司的規模，您可以是單個部門或整個公司的分析師。

4、產品經理

產品經理將設計，架構和開發一個去中心化的區塊鏈網路，以實現強大的數據安全性，對數據的強大控制，易於集成，創建新的利潤中心並降低成本。

5、合規專家

隨著FINTECH的監管負擔增加，這些金融公司中將有更多的合規專家，合規官和合規分析師在工作。根據華爾街日報，合規官是該國最熱門的工作之一。

6、網路安全分析師

網路作為在線小偷和黑客總是去賺錢的地方。金融服務將永遠是主要目標。根據IBM X-Force研究小組的研究，自2016年以來，金融服務行業遭受的攻擊比任何行業都多。故此，對於網路安全分析師的需求居高不下。

7、定量分析師

「 Quants」是撰寫大型，復雜財務模型必不可缺的專業人才。他們是在大型投資銀行和對沖基金進行交易證券和分析風險的數據驅動交易技術的驅動著。

隨著大數據的持續增長，量化在FINTECH中變得越來越重要，以設計能夠對大量數據進行分類並使其自動化的模型，從而使交易可以成為一個主要的自動化過程。

8、業務發展經理

業務開發經理在FINTECH組織中非常重要，因為他們有助於產生新的收入並幫助許多新興公司成長。業務開發經理正在尋找新市場，新業務夥伴關系以及開發現有市場的新方法。

9、數據專家

隨著客戶越來越多地使用Internet和數字技術，客戶變得越來越主動，並希望新的金融服務公司為他們提供更多根據其需求量身定製的服務。

因此，將需要數據科學家，首席數據官，財務數據分析師和數據分析經理來篩選可以提供更多有關其市場洞察力的信息。

金融科技的興起過程：

以大數據、雲計算、人工智慧、區塊鏈以及移動互聯為引領的新的工業革命與科技革命，會導致金融學科的邊界、研究範式不斷被打破和被重構。

本輪科學技術的爆發導致金融行業傳統發展模式受到顛覆性沖擊的主要原因有以下兩方面：

一方面是全球數據積累存量已達到引爆新一輪行業變革的規模和水平，全球數據正以每年40%左右的速度快速增長。

2017年全球的數據總量為21.6ZB（1個ZB等於十萬億億位元組），金融數據在其中佔比很高，此外金融市場天然擁有海量標准化大數據，適合前沿科技落地生根。

另一方面是人工智慧等前沿科技在演算法、算力方面的使用，以及諸如GPU、TPU以及NPU等硬體技術的革命性突破，逐漸使已穩定50年之久的「摩爾定律」迎來終結。

科技深刻地改變了金融業態，並開始成為未來金融發展的制高點。金融科技正在傳統金融行業的各個領域積極布局，已然成為新的風口。

『叄』 大數據就業前景怎麼樣

數聯尋英《大數據人才報告》顯示，目前中國的大數據人才僅46萬。僅就人工智慧領域而言，印度的從業人員在15萬左右，美國有85萬，而我國僅有5萬人。隨著科技的不斷發展，在短短3-5年內，我國大數據人才的缺口將增至150萬。

而波士頓咨詢公司（BCG）發布的《數字經濟下就業與人才研究報告》預計，中國整體數字經濟規模在2035年將達到16萬億美元左右，總就業容量將達到4.15億。

大數據主要的三大就業方向：

大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。

從目前的發展來看，大數據將是最有發展前景的職業。任何系統、任何公司的核心都是數據。數據的飆升，將誕生系列新的技術和產業。

目前全國的大數據人才僅46萬，未來3-5年內大數據人才的缺口將高達150萬，越來越多人加入到大數據培訓，當下大數據從業人員的兩個主要趨勢是：

1、大數據領域從業人員的薪資將繼續增長；

2、大數據人才供不應求。

『肆』 所謂「區塊鏈」是什麼

可以說，2020年是產業區塊鏈元年。隨著區塊鏈技術的不斷發展，積極布局區塊鏈的企業數量呈指數級增長。然而，區塊鏈還處在一個很早期的發展階段，區塊鏈應用落地仍需要不斷探索。
近十多年，區塊鏈技術已經在全球范圍內產生了廣泛的影響。相比誕生之初，區塊鏈行業的面貌發生了天翻地覆的變化。
前幾年的區塊鏈市場更像是2000年之前的互聯網，2000年之前的互聯網經歷了躁動期，也遇到過起起伏伏，然後大浪淘沙，真正有實力的企業才發展起來。
在參加Cointelegraph中文的活動時，Avalanche亞洲生態合夥人Wilson表示：「在2018年的時候，區塊鏈生態和現在完全不一樣，那個時候更多是概念式的。去年開始，區塊鏈行業發生了很大的差異。越來越多靠譜的項目誕生。」
的確，除了最初局限於在數字貨幣領域應用，如今區塊鏈技術已經逐漸成為不同傳統行業的基礎設施。經過十多年的探索與研發，區塊鏈也已經發現了更多能夠凸顯其價值的應用場景。
增長之勢不減，但仍未實現大規模應用
可以說，2020年是產業區塊鏈元年。隨著區塊鏈技術的不斷發展，積極布局區塊鏈的企業數量呈指數級增長。在新冠肺炎疫情爆發的大背景下，區塊鏈技術也展現出其巨大的待開發潛力。
在過去的一年，全球區塊鏈企業繼續呈增長趨勢，但是速度有所減緩。根據中國信息通信研究院的《區塊鏈白皮書（2020年）》數據顯示，截止至2020年9月，全球共有3709家區塊鏈企業，並主要分布在美國和中國，其中美國佔27%，中國佔24%。
顯而易見，隨著全球各個國家不斷出台向好的區塊鏈政策，推動區塊鏈技術賦能實體經濟，區塊鏈行業泡沫出凈，行業也回歸至理性。越來越多的企業跑步入場，積極利用區塊鏈技術拓展業務。
即使目前區塊鏈相關企業如雨後春筍般出現，但區塊鏈還處在一個很早期的發展階段。從最底層的協議層來說，離成熟和完整的狀態還很早。中間件層可能離成熟也非常遠，而中間件層可能是未來區塊鏈與真實的世界和實體經濟結合所需要的很重要的基礎設施。
當這些東西都已經逐漸走向標准化成熟的時候，我們才會迎來一個區塊鏈走向主流和大爆發的階段。
對於整個區塊鏈技術的發展狀況，Helium中國Managing Director高原指出：「現在各種區塊鏈應用的用戶體驗還不是很好，中間件的發展和用戶端的成熟，是實現大規模應用的關鍵點。最終區塊鏈能夠落地、能夠成為實體經濟的一部分，需要監管層面上的成熟和清晰的狀態。」
然而，區塊鏈應用落地仍需要不斷探索。如果區塊鏈底層基礎設施的性能不提高，未來的商業化大規模應用是很難實現的。那麼，大量區塊鏈應用沒有成功落地的原因是什麼呢？Polygon中國區負責人Charlie Hu認為：
一是對開發者不夠友好；
二是擴容性能有限；
三是缺乏互操作性，其核心邏輯就是未來區塊鏈世界不是只有一條鏈，是多鏈共存的。基於不同的商業應用有不同的鏈存在，跨鏈互操作性是很重要的。
為什麼互操作性對於不同區塊鏈至關重要？
區塊鏈的「互操性」，是指不同的區塊鏈網路之間能夠輕易實現相互通信，共享信息。互操作主要指應用層互操作、鏈間互操作、鏈下數據互操作。
IOHK首席執行官和Cardano創始人Charles Hoskinson在接受福布斯采訪時稱，區塊鏈的互操作性將帶來從一個系統到另一個系統的輕松遷移。
在區塊鏈行業中，一個能夠滿足用戶需求、並且運轉高效的區塊鏈是必需品，其地位舉重若輕。雖然以太坊創新的創造出智能合約技術，並構建了包含各式應用的超級生態系統，但它遠遠未能滿足商業需求，至少在以太坊2.0完全推出之前是這樣。
為什麼區塊鏈的互操性如此重要？隨著區塊鏈技術自身的不斷擴張以及在不同行業的應用拓展，不同鏈之間的難以互操作、不同應用之間的難以對接、鏈上鏈下的難以可信交互，這些問題在很大程度上限制了區塊鏈的大規模應用。
不同的區塊鏈之間的場景需求可能有所不同，而在這些不同需求下就需要產生大量交互。針對互操作性，Edge & Node 亞洲商務戰略負責人Iris表示：「如果鏈和鏈之間是孤島，就沒有辦法交互，這樣就會大大地影響應用。互操作性跨鏈是有不同層面的，從資產到數據，再到更底層的共識。很多項目已經實現了資產跨鏈，下一步比較難的就是數據跨鏈。」
只實現不同區塊鏈之間的互操作是遠遠不夠的。在雷兔科技創始人知縣看來，互操作性不應局限於區塊鏈生態內部，只有打通區塊鏈與互聯網之間的互操作性，才能實現用戶基數的最大化。
跨鏈技術是實現互操作性的關鍵。目前，跨鏈技術包括公證人機制、側鏈/中繼鏈、哈希時間鎖定和分布式私鑰控制等。
針對交互過程中的數據可信、安全問題，O3Labs 產品VP Tim認為，不同鏈的互操作性可能會有一些挑戰。他補充道：
第一，用戶體驗。產品做出來要面向更多的用戶，不管在企業中、機構中還是消費者，都會考慮到用戶體驗問題。即使在技術方面可以實現，但是也要在體驗方面能夠實現。
第二，安全性。不同鏈上會需要調一些鏈下的數據。不同鏈的方式不一樣，保證數據的准確很重要。因為這會變成一個基礎，如果未來在這個鏈上有很多應用的話，這些數據的准確性和速度等等就必須要很一致。
與傳統互聯網中注重隱私保護一樣，不同鏈之間以及鏈上鏈下交互過程中也要注重隱私保護問題。每一次交互都應避免交互過程中的隱私泄露。Suterusu CTO林煌對此表示，目前，跨鏈方面項目太多，可以看到有很多這方面的產品。然而，考慮支持多鏈的隱私保護的產品是比較少的，Suterusu現在已經做了很多隱私保護方面的工作，接下來會部署在一些鏈上。
區塊鏈的未來——多鏈並存
區塊鏈行業一直處在不斷的進化之中。除以太坊之外，還有很多抱有和以太坊一樣願景的區塊鏈涌現，比如EOS、Polkadot、Cosmos、Avalanche、Polygon等。
各個行業的發展競爭和合作是必然的，區塊鏈行業也是如此。只有競爭，才能不斷地創新。
未來，以太坊不會是「一超多強」，勢必會形成多鏈並存的局面。不同的公鏈以及不同的基礎設施會有一些差異化的競爭，最後通過跨鏈技術將這些不同鏈連接在一起。
在被問及區塊鏈的未來發展時，BSN發展聯盟常務理事兼北京紅棗科技有限公司CEO何亦凡展望：
3至5年後，特別是操作系統層越來越成熟的情況下，區塊鏈技術技術應該變成一個常規技術。如果開發者連傳統資料庫都不會使用，根本就不用工作了。3至5年後，每一個開發者應該會用區塊鏈技術搭建基本的應用。

『伍』 python數據分析師需要學什麼

python數據分析師。現在大數據分析可以熱得不要不要的。從發展來看，python數據分析師很有前景的。但也並不是隨便一個公司就可以做大數據分析的。有幾個問題是做大數據要考慮的：大數據來源是否全面，分析什麼，誰來使用等等。當然如果能到能做大數據的公司，那薪水還是可觀的。要做python數據分析師，有一些東西是不得不學的，要不然，做不了分析師的，可能做的程序員，幫別人實現分析的結果而已。第一：統計學知識。（推薦學習：Python視頻教程）
這是很大一部分大數據分析師的短板。當然這里說的不是簡單的一些統計而已。而是包括均值、中位數、標准差、方差、概率、假設檢驗等等具有時間、空間、數據本身。差不多應該是理工科的高等數學的知識，甚至還高一點兒。要能夠建模，要不然你分析出來的結果離實際相差十萬八千里的話，估計要不了幾天，你就會被卷鋪蓋走人了。當然，做個一般的大數據分析師，就不會涉及到很深的高等數學知識了，但要做一個牛B的大數據分析師，還是要學習學習再學習。
第二：很多人想不到的，你還是把EXCEL玩熟悉吧。
當然不需要掌握的高大全，也得要掌握常用的函數，比如重點包括但不限於sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，時間轉換，透視表，各種圖表做法等之類的。如果數據量不算是特別大的話，Excel能夠解決很多問題。比如，篩選部分贓數據，排序，挑選滿足條件的數據等等。
第三：分析思維的練習。
比如結構化思維、思維導圖、或網路腦圖、麥肯錫式分析，了解一些smart、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全，但一定要了解一些。
第四：資料庫知識。
大數據大數據，就是數據量很多，Excel就解決不了這么大數據量的時候，就得使用資料庫。如果是關系型資料庫，比如Oracle、mysql、sqlserver等等，你還得要學習使用SQL語句，篩選排序，匯總等等。非關系型資料庫也得要學習，比如：Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase等等，起碼常用的了解一兩個，比如Hbase，Mongodb，redis等。
第五：業務學習。
其實對於大數據分析師來說，了解業務比了解數據更重要。對於行業業務是怎麼走的對於數據的分析有著非常重要的作用，不了解業務，可能你分析的結果不是別人想要的。
第六：開發工具及環境。
比如：Linux OS、Hadoop（存儲HDFS，計算Yarn）、Spark、或另外一些中間件。目前用得多的開發工具python等等語言工具。
總之，要做一個高級或總監級的大數據分析師那是相當的燒腦的。要學習了解的東西如果只是單純的數據方面的話，那業務和統計知識的學習是必不可少的。如果是實用型的大數據分析師可能只掌握某些部分就可以。大數據開發工程師的話，基本就是掌握開發環境、開發語言以及各種圖表的應用，也是可以滿足的。畢竟，一個公司要團隊協作，一人懂一部分就可以搞出分析產品出來了。認定一項事情就去干！越干越輕松，越干越牛B！
更多Python相關技術文章，請訪問Python教程欄目進行學習！以上就是小編分享的關於python數據分析師需要學什麼的詳細內容希望對大家有所幫助，更多有關python教程請關注環球青藤其它相關文章！

『陸』 大數據專業好嗎、

大數據屬於前沿技術，發展毋庸置疑！

大數據、雲計算、人工智慧都是目前互聯網行業的香餑餑。發展潛力大，人才需求多，薪資待遇高。

大數據學習內容主要有：

①JavaSE核心技術；

②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發；

③Spark相關技術、Scala基本編程；

④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習；

⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化等。

你可以考察對比一下南京課工場、北大青鳥、中博軟體學院等開設有大數據專業的學校。祝你學有所成，望採納。

課工場爆滿的大數據班級

『柒』 大數據專業將來就是編程、敲代碼嗎前景怎麼樣

學大數據很不錯，就業前景廣闊！

但是有關大數據的崗位，通常都是有學歷要求的，一般是大專/本科起步。

大數據作為一項前沿互聯網技術，目前被各互聯網大廠的項目部門大量需求，如視頻推薦等。隨著鴻蒙系統的發布，物聯網時代將會催生更多大數據崗位。大數據技術在現在，以及可預見的將來，都是比較吃香的。

我國大數據發展整體上仍處於起步階段，雖然快速發展的格局基本形成，但是在數據開放共享、以大數據驅動發展等方面都需要大量的大數據專業人才。大數據是一門交叉學科，很多大學沒有為大數據單獨設置專業，主要有自學和報班學習兩種途徑。

大數據專業全稱數據科學與大數據技術，是2016年我國高校設置的本科專業。有32所高校成為第二批成功申請「數據科學與大數據技術」本科新專業的高校。加上第一批成功申請該專業的北京大學、對外經濟貿易大學及中南大學，目前共有35所大學獲批開設大數據專業。

大數據（Bigdata）專業的學生不僅具備計算機編程、統計和數據挖掘等專業技能，還能夠將這些技能應用到自己所選領域中解決問題，比如應用到社會科學、自然科學和工程學領域。所以對於這項偏技術類的專業，你學大數據是一個很好的選擇。

大數據工程師待遇30~50萬之間。

你可以看到，在市場需求和人才供應的不均衡下，大數據人才問題日漸嚴峻。

人才緊缺帶來的最直觀的現象就是薪酬的提升。

目前，一個大數據工程師的月薪輕松過萬，一個有幾年工作經驗的數據分析師的薪酬在30萬~50萬元之間，而更頂尖的大數據技術人才則是年薪輕松超百萬，成為各大互聯網和IT公司爭奪的對象。

因而甚至有觀點認為，大數據專業正在成為求職者進入大公司的捷徑。

綜上所述，大專學大數據是不錯的選擇，如果提升一下學歷和實力，今後的就業會很容易。所以，不要因為學校是大專院校就放棄學習，你只有在大學期間更努力，積累深厚的專業功底，才能在這個越來越卷的職場脫穎而出。

對於想進大廠的應屆畢業生，建議考一個阿里雲大數據ACP證書，市面上大數據相關的認證證書並不多，有含金量、能被市場認可的更少了，而阿里雲大數據ACP認證算是其中一個。它不僅能讓你的理論知識聯系實際應用，更能對你的求職起到助推作用，是你找工作的一個加分項。

想了解的同學可以關注我，免費領取大數據課件。