数据分析师与区块链

『壹』 银行或金融单位的数据分析岗需要具备什么能力

最重要还是数据治理和数据分析的能力！

近年来，随着大数据产业的蓬勃发展，企业和政府对于自身数据资产的价值也产生了重新的认识。但遗憾的是数据本身并不能直接产生价值。当我们想利用数据产生价值的时候，很多问题都会暴露出来，比如：数据标准缺失，数据源头不清晰，数据质量缺乏监管等。这就要求我们要有统一的数据标准和良好的数据质量来构成数据价值实现的基础。而数据治理恰是保障这一基础的存在。

国际数据管理协会（DAMA）对数据治理给出的定义是：数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。它是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。

在国内企业的实际应用中，一般将数据治理和数据管理综合考虑，认为数据治理是将数据作为组织资产而展开的一系列的集体化工作，包括从组织架构、管理制度、操作规范、信息技术应用、绩效考核支持等多个维度对组织的数据模型、数据架构、数据质量、数据安全、数据生命周期等方面进行全面的梳理、建设以及持续改进的过程。

五、 数据和AI中台

随着金融业正在迈入第四个重大发展阶段--数字化时代，给各金融机构带来了发展机遇，同时也伴随着严峻的挑战。如何解决数据孤岛、新应用与老系统结合难？现有IT能力不足以支撑业务的快速变化？数据调用方式多样且标准不统一质量差？以及数据资源未被挖掘数字化能力得不到释放等问题，是企业面临的共同难题。数据集成和数据资产管理是解决这些问题的有效途径之一。

本课程将从如何进行有效的数据集成、各种数据平台建设介绍、如何有效开展数据治理，以及数据资产管理与数据中台的建设这四个大的方面进行开展。帮助企业在数字化进程中快速建立系统间的数据集成体系，支撑用户数据集成应用的快速实现；提供完善数据管理体系和有效的完成数据整合方案，支撑起上层数据的挖掘、分析应用；对企业的发展战略和业务创新提供有效的数据支撑，洞察企业的运营状态和市场趋势等，提高企业新业务灵活性，创建数据应用敏捷环境。

『贰』 金融科技(fintech)就业的前景以及所涉岗位是什么

金融科技(fintech)就业的前景广阔，是未来发展的重要方向，并且所涉岗位比较多，例如产品经理、数据专家等，具体介绍如下：

金融科技就业前景：

在金融机构、金融科技企业、第三方金融服务机构、金融监管部门及相关企事业单位、政府部门从事金融科技产品开发、运营和管理等相关工作。

与传统金融相比，金融科技凭借在许多方面有着更大的优势，在处理风险和获客上的效率都大大提升，成为风投界的新兴宠儿。

金融科技就业岗位：

1、区块链开发人员

市场对区块链编程人才的需求猛增。根据自由职业人才市场Upwork的统计，区块链已成为金融技能需求增长最快的技能之一。

2、开发人员

FINTECH应用程序市场在过去几年中取得了惊人的增长。根据最近的报道，全球应用下载和消费者支出已达到创纪录水平。

由于受到精通技术的年轻一代消费者的需求的推动，移动支付解决方案和个人理财的需求在极速增长。

3、金融/财务分析师

财务分析师负责根据收入预测来管理预算。根据公司的规模，您可以是单个部门或整个公司的分析师。

4、产品经理

产品经理将设计，架构和开发一个去中心化的区块链网络，以实现强大的数据安全性，对数据的强大控制，易于集成，创建新的利润中心并降低成本。

5、合规专家

随着FINTECH的监管负担增加，这些金融公司中将有更多的合规专家，合规官和合规分析师在工作。根据华尔街日报，合规官是该国最热门的工作之一。

6、网络安全分析师

网络作为在线小偷和黑客总是去赚钱的地方。金融服务将永远是主要目标。根据IBM X-Force研究小组的研究，自2016年以来，金融服务行业遭受的攻击比任何行业都多。故此，对于网络安全分析师的需求居高不下。

7、定量分析师

“ Quants”是撰写大型，复杂财务模型必不可缺的专业人才。他们是在大型投资银行和对冲基金进行交易证券和分析风险的数据驱动交易技术的驱动着。

随着大数据的持续增长，量化在FINTECH中变得越来越重要，以设计能够对大量数据进行分类并使其自动化的模型，从而使交易可以成为一个主要的自动化过程。

8、业务发展经理

业务开发经理在FINTECH组织中非常重要，因为他们有助于产生新的收入并帮助许多新兴公司成长。业务开发经理正在寻找新市场，新业务伙伴关系以及开发现有市场的新方法。

9、数据专家

随着客户越来越多地使用Internet和数字技术，客户变得越来越主动，并希望新的金融服务公司为他们提供更多根据其需求量身定制的服务。

因此，将需要数据科学家，首席数据官，财务数据分析师和数据分析经理来筛选可以提供更多有关其市场洞察力的信息。

金融科技的兴起过程：

以大数据、云计算、人工智能、区块链以及移动互联为引领的新的工业革命与科技革命，会导致金融学科的边界、研究范式不断被打破和被重构。

本轮科学技术的爆发导致金融行业传统发展模式受到颠覆性冲击的主要原因有以下两方面：

一方面是全球数据积累存量已达到引爆新一轮行业变革的规模和水平，全球数据正以每年40%左右的速度快速增长。

2017年全球的数据总量为21.6ZB（1个ZB等于十万亿亿字节），金融数据在其中占比很高，此外金融市场天然拥有海量标准化大数据，适合前沿科技落地生根。

另一方面是人工智能等前沿科技在算法、算力方面的使用，以及诸如GPU、TPU以及NPU等硬件技术的革命性突破，逐渐使已稳定50年之久的“摩尔定律”迎来终结。

科技深刻地改变了金融业态，并开始成为未来金融发展的制高点。金融科技正在传统金融行业的各个领域积极布局，已然成为新的风口。

『叁』 大数据就业前景怎么样

数联寻英《大数据人才报告》显示，目前中国的大数据人才仅46万。仅就人工智能领域而言，印度的从业人员在15万左右，美国有85万，而我国仅有5万人。随着科技的不断发展，在短短3-5年内，我国大数据人才的缺口将增至150万。

而波士顿咨询公司（BCG）发布的《数字经济下就业与人才研究报告》预计，中国整体数字经济规模在2035年将达到16万亿美元左右，总就业容量将达到4.15亿。

大数据主要的三大就业方向：

大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。

从目前的发展来看，大数据将是最有发展前景的职业。任何系统、任何公司的核心都是数据。数据的飙升，将诞生系列新的技术和产业。

目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万，越来越多人加入到大数据培训，当下大数据从业人员的两个主要趋势是：

1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；

2、大数据人才供不应求。

『肆』 所谓“区块链”是什么

可以说，2020年是产业区块链元年。随着区块链技术的不断发展，积极布局区块链的企业数量呈指数级增长。然而，区块链还处在一个很早期的发展阶段，区块链应用落地仍需要不断探索。
近十多年，区块链技术已经在全球范围内产生了广泛的影响。相比诞生之初，区块链行业的面貌发生了天翻地覆的变化。
前几年的区块链市场更像是2000年之前的互联网，2000年之前的互联网经历了躁动期，也遇到过起起伏伏，然后大浪淘沙，真正有实力的企业才发展起来。
在参加Cointelegraph中文的活动时，Avalanche亚洲生态合伙人Wilson表示：“在2018年的时候，区块链生态和现在完全不一样，那个时候更多是概念式的。去年开始，区块链行业发生了很大的差异。越来越多靠谱的项目诞生。”
的确，除了最初局限于在数字货币领域应用，如今区块链技术已经逐渐成为不同传统行业的基础设施。经过十多年的探索与研发，区块链也已经发现了更多能够凸显其价值的应用场景。
增长之势不减，但仍未实现大规模应用
可以说，2020年是产业区块链元年。随着区块链技术的不断发展，积极布局区块链的企业数量呈指数级增长。在新冠肺炎疫情爆发的大背景下，区块链技术也展现出其巨大的待开发潜力。
在过去的一年，全球区块链企业继续呈增长趋势，但是速度有所减缓。根据中国信息通信研究院的《区块链白皮书（2020年）》数据显示，截止至2020年9月，全球共有3709家区块链企业，并主要分布在美国和中国，其中美国占27%，中国占24%。
显而易见，随着全球各个国家不断出台向好的区块链政策，推动区块链技术赋能实体经济，区块链行业泡沫出净，行业也回归至理性。越来越多的企业跑步入场，积极利用区块链技术拓展业务。
即使目前区块链相关企业如雨后春笋般出现，但区块链还处在一个很早期的发展阶段。从最底层的协议层来说，离成熟和完整的状态还很早。中间件层可能离成熟也非常远，而中间件层可能是未来区块链与真实的世界和实体经济结合所需要的很重要的基础设施。
当这些东西都已经逐渐走向标准化成熟的时候，我们才会迎来一个区块链走向主流和大爆发的阶段。
对于整个区块链技术的发展状况，Helium中国Managing Director高原指出：“现在各种区块链应用的用户体验还不是很好，中间件的发展和用户端的成熟，是实现大规模应用的关键点。最终区块链能够落地、能够成为实体经济的一部分，需要监管层面上的成熟和清晰的状态。”
然而，区块链应用落地仍需要不断探索。如果区块链底层基础设施的性能不提高，未来的商业化大规模应用是很难实现的。那么，大量区块链应用没有成功落地的原因是什么呢？Polygon中国区负责人Charlie Hu认为：
一是对开发者不够友好；
二是扩容性能有限；
三是缺乏互操作性，其核心逻辑就是未来区块链世界不是只有一条链，是多链共存的。基于不同的商业应用有不同的链存在，跨链互操作性是很重要的。
为什么互操作性对于不同区块链至关重要？
区块链的“互操性”，是指不同的区块链网络之间能够轻易实现相互通信，共享信息。互操作主要指应用层互操作、链间互操作、链下数据互操作。
IOHK首席执行官和Cardano创始人Charles Hoskinson在接受福布斯采访时称，区块链的互操作性将带来从一个系统到另一个系统的轻松迁移。
在区块链行业中，一个能够满足用户需求、并且运转高效的区块链是必需品，其地位举重若轻。虽然以太坊创新的创造出智能合约技术，并构建了包含各式应用的超级生态系统，但它远远未能满足商业需求，至少在以太坊2.0完全推出之前是这样。
为什么区块链的互操性如此重要？随着区块链技术自身的不断扩张以及在不同行业的应用拓展，不同链之间的难以互操作、不同应用之间的难以对接、链上链下的难以可信交互，这些问题在很大程度上限制了区块链的大规模应用。
不同的区块链之间的场景需求可能有所不同，而在这些不同需求下就需要产生大量交互。针对互操作性，Edge & Node 亚洲商务战略负责人Iris表示：“如果链和链之间是孤岛，就没有办法交互，这样就会大大地影响应用。互操作性跨链是有不同层面的，从资产到数据，再到更底层的共识。很多项目已经实现了资产跨链，下一步比较难的就是数据跨链。”
只实现不同区块链之间的互操作是远远不够的。在雷兔科技创始人知县看来，互操作性不应局限于区块链生态内部，只有打通区块链与互联网之间的互操作性，才能实现用户基数的最大化。
跨链技术是实现互操作性的关键。目前，跨链技术包括公证人机制、侧链/中继链、哈希时间锁定和分布式私钥控制等。
针对交互过程中的数据可信、安全问题，O3Labs 产品VP Tim认为，不同链的互操作性可能会有一些挑战。他补充道：
第一，用户体验。产品做出来要面向更多的用户，不管在企业中、机构中还是消费者，都会考虑到用户体验问题。即使在技术方面可以实现，但是也要在体验方面能够实现。
第二，安全性。不同链上会需要调一些链下的数据。不同链的方式不一样，保证数据的准确很重要。因为这会变成一个基础，如果未来在这个链上有很多应用的话，这些数据的准确性和速度等等就必须要很一致。
与传统互联网中注重隐私保护一样，不同链之间以及链上链下交互过程中也要注重隐私保护问题。每一次交互都应避免交互过程中的隐私泄露。Suterusu CTO林煌对此表示，目前，跨链方面项目太多，可以看到有很多这方面的产品。然而，考虑支持多链的隐私保护的产品是比较少的，Suterusu现在已经做了很多隐私保护方面的工作，接下来会部署在一些链上。
区块链的未来——多链并存
区块链行业一直处在不断的进化之中。除以太坊之外，还有很多抱有和以太坊一样愿景的区块链涌现，比如EOS、Polkadot、Cosmos、Avalanche、Polygon等。
各个行业的发展竞争和合作是必然的，区块链行业也是如此。只有竞争，才能不断地创新。
未来，以太坊不会是“一超多强”，势必会形成多链并存的局面。不同的公链以及不同的基础设施会有一些差异化的竞争，最后通过跨链技术将这些不同链连接在一起。
在被问及区块链的未来发展时，BSN发展联盟常务理事兼北京红枣科技有限公司CEO何亦凡展望：
3至5年后，特别是操作系统层越来越成熟的情况下，区块链技术技术应该变成一个常规技术。如果开发者连传统数据库都不会使用，根本就不用工作了。3至5年后，每一个开发者应该会用区块链技术搭建基本的应用。

『伍』 python数据分析师需要学什么

python数据分析师。现在大数据分析可以热得不要不要的。从发展来看，python数据分析师很有前景的。但也并不是随便一个公司就可以做大数据分析的。有几个问题是做大数据要考虑的：大数据来源是否全面，分析什么，谁来使用等等。当然如果能到能做大数据的公司，那薪水还是可观的。要做python数据分析师，有一些东西是不得不学的，要不然，做不了分析师的，可能做的程序员，帮别人实现分析的结果而已。第一：统计学知识。（推荐学习：Python视频教程）
这是很大一部分大数据分析师的短板。当然这里说的不是简单的一些统计而已。而是包括均值、中位数、标准差、方差、概率、假设检验等等具有时间、空间、数据本身。差不多应该是理工科的高等数学的知识，甚至还高一点儿。要能够建模，要不然你分析出来的结果离实际相差十万八千里的话，估计要不了几天，你就会被卷铺盖走人了。当然，做个一般的大数据分析师，就不会涉及到很深的高等数学知识了，但要做一个牛B的大数据分析师，还是要学习学习再学习。
第二：很多人想不到的，你还是把EXCEL玩熟悉吧。
当然不需要掌握的高大全，也得要掌握常用的函数，比如重点包括但不限于sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换，透视表，各种图表做法等之类的。如果数据量不算是特别大的话，Excel能够解决很多问题。比如，筛选部分赃数据，排序，挑选满足条件的数据等等。
第三：分析思维的练习。
比如结构化思维、思维导图、或网络脑图、麦肯锡式分析，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：数据库知识。
大数据大数据，就是数据量很多，Excel就解决不了这么大数据量的时候，就得使用数据库。如果是关系型数据库，比如Oracle、mysql、sqlserver等等，你还得要学习使用SQL语句，筛选排序，汇总等等。非关系型数据库也得要学习，比如：Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase等等，起码常用的了解一两个，比如Hbase，Mongodb，redis等。
第五：业务学习。
其实对于大数据分析师来说，了解业务比了解数据更重要。对于行业业务是怎么走的对于数据的分析有着非常重要的作用，不了解业务，可能你分析的结果不是别人想要的。
第六：开发工具及环境。
比如：Linux OS、Hadoop（存储HDFS，计算Yarn）、Spark、或另外一些中间件。目前用得多的开发工具python等等语言工具。
总之，要做一个高级或总监级的大数据分析师那是相当的烧脑的。要学习了解的东西如果只是单纯的数据方面的话，那业务和统计知识的学习是必不可少的。如果是实用型的大数据分析师可能只掌握某些部分就可以。大数据开发工程师的话，基本就是掌握开发环境、开发语言以及各种图表的应用，也是可以满足的。毕竟，一个公司要团队协作，一人懂一部分就可以搞出分析产品出来了。认定一项事情就去干！越干越轻松，越干越牛B！
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『陆』 大数据专业好吗、

大数据属于前沿技术，发展毋庸置疑！

大数据、云计算、人工智能都是目前互联网行业的香饽饽。发展潜力大，人才需求多，薪资待遇高。

大数据学习内容主要有：

①JavaSE核心技术；

②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；

③Spark相关技术、Scala基本编程；

④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；

⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。

你可以考察对比一下南京课工场、北大青鸟、中博软件学院等开设有大数据专业的学校。祝你学有所成，望采纳。

课工场爆满的大数据班级

『柒』 大数据专业将来就是编程、敲代码吗前景怎么样

学大数据很不错，就业前景广阔！

但是有关大数据的岗位，通常都是有学历要求的，一般是大专/本科起步。

大数据作为一项前沿互联网技术，目前被各互联网大厂的项目部门大量需求，如视频推荐等。随着鸿蒙系统的发布，物联网时代将会催生更多大数据岗位。大数据技术在现在，以及可预见的将来，都是比较吃香的。

我国大数据发展整体上仍处于起步阶段，虽然快速发展的格局基本形成，但是在数据开放共享、以大数据驱动发展等方面都需要大量的大数据专业人才。大数据是一门交叉学科，很多大学没有为大数据单独设置专业，主要有自学和报班学习两种途径。

大数据专业全称数据科学与大数据技术，是2016年我国高校设置的本科专业。有32所高校成为第二批成功申请“数据科学与大数据技术”本科新专业的高校。加上第一批成功申请该专业的北京大学、对外经济贸易大学及中南大学，目前共有35所大学获批开设大数据专业。

大数据（Bigdata）专业的学生不仅具备计算机编程、统计和数据挖掘等专业技能，还能够将这些技能应用到自己所选领域中解决问题，比如应用到社会科学、自然科学和工程学领域。所以对于这项偏技术类的专业，你学大数据是一个很好的选择。

大数据工程师待遇30~50万之间。

你可以看到，在市场需求和人才供应的不均衡下，大数据人才问题日渐严峻。

人才紧缺带来的最直观的现象就是薪酬的提升。

目前，一个大数据工程师的月薪轻松过万，一个有几年工作经验的数据分析师的薪酬在30万~50万元之间，而更顶尖的大数据技术人才则是年薪轻松超百万，成为各大互联网和IT公司争夺的对象。

因而甚至有观点认为，大数据专业正在成为求职者进入大公司的捷径。

综上所述，大专学大数据是不错的选择，如果提升一下学历和实力，今后的就业会很容易。所以，不要因为学校是大专院校就放弃学习，你只有在大学期间更努力，积累深厚的专业功底，才能在这个越来越卷的职场脱颖而出。

对于想进大厂的应届毕业生，建议考一个阿里云大数据ACP证书，市面上大数据相关的认证证书并不多，有含金量、能被市场认可的更少了，而阿里云大数据ACP认证算是其中一个。它不仅能让你的理论知识联系实际应用，更能对你的求职起到助推作用，是你找工作的一个加分项。

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