需要分析行业的人大多是，咨询、投行、投资、猎头这些行业的人。他们会用一些特定的方法去了解一个行业的潜规则，利润模式，运营手段…各个方面的内容，因为他们就是靠这个吃饭的，其他业余爱好者很难置身事外的分析的准确，不然麦肯锡就得吃翔去。但是要知道的分析甚至“摸清”一个行业依然不可能成为这个行业的顶尖专家，也不可能成为这个行业的一个高管。但是，你能了解一个行业的全局，现今状况、过去、未来一段时间内可能的发展趋势，熟悉那个行业的行话，拿捏这个行业的基本信息。
在和咨询、投行、投资、猎头这些行业的人聊天的时候，我反复听到“一周”这个时间，于是我也开始好奇：你们是在什么情况下需要在一个星期之内了解一个行业？你们都是如何做到在一个星期之内摸清一个行业的？
Meta前机器学习工程师Talha Baig在LinkedIn上写道，他正受到“大批”招聘人员的骚扰，这些人声称自己代表对冲基金Citadel。这很奇怪，因为对冲基金对于他们雇佣谁进入机器学习团队非常挑剔，而FAANG的工程师不一定是他们的首选——但是Baig可能处在一个最佳位置。
<数据猿导读> 51猎头CEO刘维在2016年中国信息通信大数据大会上分享了以“大数据认知时代下如何让人力资源产业更聪明”为主题的演讲。他讲到，传统招聘虽然非常土，但为现在的互联网招聘提供了一个业务基
2016年3月31日，由中国电信北京研究院主办的《中国电信灯塔大数据行业高峰论坛》，在北京辰茂鸿翔大厦酒店隆重召开。本次论坛有中国电信集团和各省公司的领导、27家媒体及各行各业的到场观众500多人。论坛邀请到诸位大数据企业的创始人、CEO进行了一场大数据分享与交流的盛宴，领域涵盖大数据金融征信、精准营销、市场研究、制造业、人力资源、安全与技术等多个领域。并得到了中关村大数据产业联盟、清华大数据产业联合会、美林数据、51猎头、CTO100、 Talking Data University等多家知名机构的协助举
AI潮流引起各行各业的革命，可以说自成熟而来，主宰了各个行业，手机要人工智能化，家居要人工智能化，语音助手也要人工智能化，当然有些领域人工智能头铁进去被各种吊打出来，比如教育行业被班主任压制，进军销售行业发现真不是销售小哥的对手，但不可否认的是，各个行业不论是新兴行业还是传统行业都在热烈的引进人工智能，历史很明显，谁不紧跟潮流，适应先进科技导致落后，不论你多厚实的家底，等待你的就是一个死字，而率先适应新科技的往往会借着科技东风扶摇而上，化鲲化鹏。不久前，人工智能的触角又伸向了分析师的position。 📷
王立峰是一位Java工程师，本科毕业后，在一家传统银行做了6年系统开发，年薪25万。一年前，他辞职加入一家做金融业务的区块链公司，从头到尾跟着开发了一款有关票据资产的区块链项目，干得不错，年薪也涨到了50万。
最近在逛知乎的时候，遇到上面标题的这个问题，不知道大家看到这个问题是怎么想的，阿粉看到这个还是有点感触的，作为一个即将达到这个工作年限的人，阿粉也经常在思考类似的问题。
先说一个小道消息吧，现在互联网人才市场上最紧俏的两个岗位，一个是程序员，一个新媒体。新媒体难到什么程度，我不清楚，但招一个好的程序员多难，我是有概念的。
<数据猿导读> 当大数据时代来临，各个产业的发展模式正面临着一场前所未有的改革，为加快实施创新驱动发展战略，顺应网络时代大众创业、万众创新的新趋势，促进科技和金融相结合，中国电信灯塔大数据举办“灯塔大数据行业高峰论坛”活动 📷 3月，春暖花开，大数据企业也在竞相绽放!Talking Data University联合中国电信北京研究院等隆重举办中国电信灯塔大数据行业高峰论坛，涵盖“金融”、“电信”、“制造”、“地产”、“汽车”、“人力资源”、“零售”、“安全”、“投融资”等垂直行业的50名嘉宾
来源：cnblogs.com/JavaArchitect/p/10720897.html
饭前喝汤：如果你的月薪低于1万，不要总想着“新机会”，而更加重要的是“练手艺”。当你有了一定的手艺可以施展，机会自然存在！
本文是作者在2018年4月26日众智汇微信群分享的记录。由@泓逸 记录整理。 讲在前面：创业这些年，踩过的一些坑。回头看，有时候确实挺傻的。不过让我再做一次选择的话，还是要创业。 IT 生涯开始早 我
作为一名普通人，也曾有过理想，只是后来被现实打败。如今每日祈祷，愿能有一位富婆，看穿我的坚强。
声明：本文指的是做数据挖掘这行，不是数据仓库。 我干这行有几年了，见了很多人，干了很多公司，爆一爆这个行业的状况吧……让后来人有所了解，也让猎头挖人挖的有点方向，起码和candidates聊天的时候不至于什么也不清楚谈不明白，不清楚价值，等等。 个人的经验，干这行最重要的第一是人，第二是项目，绝对的人才加上做合适的项目才能成长起来，其余都是扯淡的，就算理论知识再完备，没有机遇也难以成长。 目录： 1-哪些公司主要招这个行业的人 2-这个行业的基本待遇如何 3-以后的发展之路
这几年，笔者做得还算顺利。SAP项目一个接着一个的做，项目间歇期都非常短。除了2020年年初因疫情影响，导致最近的K项目开工之前休息了一个多月以外，其它的项目之间几乎没有休息。通过努力，笔者几乎做到了新旧项目之间的无缝衔接。这主要是因为笔者追求绝对的安全性，所以老项目结束前一个月，就开始广撒网去找新的项目。一般而言，2到3个星期的时间内，就能将新项目落地。笔者不愿意项目间歇期过长，认为这是自己的损失，是无法挽回的沉没成本，理应将至最低甚至为0。
如果想在当今的金融服务行业中拥有长远的职业生涯，那么把机器学习带到银行业的团队中去会对你很有帮助。银行在使用人工智能方面被普遍认为是落后的，但是正在努力追赶。例如，仅高盛公司目前就在全球范围内设立了大约100个工作岗位，这些职位明确提出机器学习技能的要求。
报告显示，2022年春招市场需求小幅上涨，大企业，物流、餐饮、娱乐等行业需求增速明显；小企业，教培、房地产、旅游消费行业受政策或疫情影响需求下降。
眼下，正值春季招聘黄金期，冠以“元宇宙”之名的招聘越发火热,更有不少岗位给出高薪揽才。业内人士指出，一些“元宇宙”岗位的需求描述模糊，部分企业以高薪为噱头“蹭热度”。“元宇宙”发展仍处于早期阶段，人才的真实需求尚未出现爆发式增长，劳动者择业时既要抓住机遇、也要谨慎判断。
BOSS直聘在最新报告《2018年二季度人才吸引力报告》中称，2018年二季度，区块链相关岗位人才吸引力呈迅速下滑趋势。与区块链高度相关的Golang岗位招聘薪资环比有所回落。无论从市场价格还是声量上，区块链的热度都有所下降。
报告正文： 大家好，我是来自猎聘网的单艺，很高兴今天下午能够有机会跟大家聊一聊我们做数据分析在这个大数据时代会面临的哪些机会和挑战。我演讲的主题是数据分析师的十大机遇和挑战。主要是工作这几年自己接触的个人感受，可能会偏虚一点，偏方法论述一些，希望对大家有一点启发。 首先介绍一下我自己的背景，数据分析的背景比较杂一点，有的是从工程上过来，有的是从数学统计，有的是从物理、心理学、社会学，他们都能做的很好。我自己是偏数据挖掘，也有比较多的工程经验，我是这么一个背景。我自己现在在猎聘负责所有的跟数据有关的事情，包括
LinkedIn发布《中国职场人士跳槽报告》显示，中国职场人士的跳槽频率显著高于美国，已经成为常态。其中，互联网是员工流动性最大的行业，在中国的在职时间为31个月。基于京津冀经济圈、长三角经济圈、珠三
笔者从事SAP咨询有些年头了，做SAP freelancer将近7年。偶然看到知乎上有人提问做SAP freelancer有哪些注意事项的，闲来无事说说个人的一些心得体会。
本文摘自：http://blog.csdn.net/mengtech/article/details/2279047
我是Lu Zheng： 大家好，我的数据分析师职业生涯是从国外开始的，我重点分享以下3点： 1）面试如何被拒的？ 2）如何调整后，成功拿到了offer？ 3）中间遇到了哪些坑？ 1.我的背景，大致经历 国内本科工科女，毕业后在上海做市场营销，2016年去了新西兰一边打工一边旅行，同时思考着换行。 2018年初，我申请了维多利亚大学的统计学专业的graduate diploma（本科后），一年时间完成了3年本科统计的重点课程。 这期间同时做着民宿生意，来支持着我的学业和生活。2018年底毕业前，通过校招项目，拿到新西兰领先的电商平台数据分析师的工作。 在新西兰工作了近2年后，我于今年9月底搬来了德国柏林。柏林是我非常喜欢的城市，英语普及率高（我的德语还太初级）。 欧洲创业公司的摇篮，以及非常多的知名跨国公司也在这里。2个多月的面试磨练，我在上周拿到一家心仪的跨境金融公司的offer。 2.如何学习准备的？ 之前学习了常用的分析工具Excel、SQL，了解了一些基础的统计学知识。 我在工作里面接触到的软件，用SQL从公司的数据库里获取需要的数据，用Power BI来可视化数据。 有的工作还要用到Python，这个根据自己的目标职位要求灵活选择来学习。 工作了几年以后，我非常荣幸被猴子老师加入写书团队，和各行业优秀的分析师一起写了《数据分析思维》这本书。 这本书分为两大部分：“方法篇”和“实战篇”。“方法篇”介绍了数据分析中常用的业务指标、分析方法以及如何用数据分析解决问题的步骤。 “实战篇”讲解了如何应用的方法来解决工作中的问题，里面有十二个行业（靠前电商、跨境电商、金融信贷、金融第三方支付、家政、旅游、在线教育、运营商、内容、房产、汽车、零售）的项目案例，其中我负责写了房产行业这一章。
国内本科工科女，毕业后在上海做市场营销，2016年去了新西兰一边打工一边旅行，同时思考着换行。
提起互联网招聘，那大家的脑子里蹦出来的应该就是拉勾网了，现在拉勾网也正巨资打造一场声势浩大的互联网风暴招聘周，这是至今为止互联网招聘史上最大规模的一次。拉勾网孕育于3W咖啡，只因许单单在与朋友的谈话中，敏感的嗅出这个细分需求。从2013年7月20日诞生到今年8月20日，从6个初创人员扩充到80人团队，获得2500万美元的B轮融资，估值已达到1.5亿美元只用了短短13个月，见证了什么叫做中关村创业公司的增长速度。 拉勾网目前的成功，除了定位走差异化路线、3Wcoffee前期的资源积累之外，还有很重要的
2016年7月29日，第六届大数据世界论坛在京举办，中国电信北京研究院云计算研究中心赵慧玲主任作了题为《大数据技术创新和应用》的主题演讲，介绍了电信运营商在大数据领域的探索与发展。 大数据的发展经历了
人类本身是一个协作能力极强的物种，而随着很多划时代科技发明的诞生，蒸汽机、电、互联网等技术的出现，人们变的更容易聚在一起。
4. 熟人引荐：由既了解在招聘岗位、招聘老板，又了解你本人的能力人品的熟人，在认定你和开发职位非常匹配的情况下，将你推荐给招聘老板；
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Laurence Fletcher Sarahe. Needlemans 编译 | 江凡 Saint 在量化人才争夺战中，一些最富有的投资经理们已经沦落下风。为什么？因为他们必须跟Alphabet -谷歌（Alphabet 为谷歌前身，2015年成立后将谷歌在内的7家子公司纳入旗下）或脸书这样的公司共同竞争世界顶级大脑。 “谷歌企图把世界上每一个数据科学家都招入麾下”，英仕曼集团（位于伦敦的全球最大公开市场对冲基金管理机构）的首席执行官卢克.艾利斯（Luke
量化投资与机器学习是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。
低代码（Low-Code）一词最早在 2014 年被提出，指通过图形用户界面和配置，来代替传统的手工编码计算机程序来创建应用程序软件的平台。低码平台能够实现业务应用的快速交付，降低业务应用的开发成本。
大家好，这里是NewBeeNLP。最近互联网裁员，有网友热议：2022年大规模裁员后，计算机专业会不会成为下一个土木？
我司通过全面的信息采集，综合化的分析以及系统化咨询，从全国三千余家IT人力外包企业中逐级淘汰，最终筛选出如下15家综合实力强、服务案例优、业务广度大、业内好评度高的企业。
好吧，我承认有点标题党了。我的本意是想写写，到底有多少类做数据相关工作的，以及数据从业者的职业发展路径可能有哪些。
来自北大的创业者肖恒是一位才华横溢的创始人，曾服务过世界500强企业松下和京瓷，他的内聘网近日获得了百万级别的天使投资，在招聘产业风起云涌的今天，内聘网凭什么获得这次投资呢？以下为i黑马记者对肖恒的专访。 来源：i黑马 作者：陆海天 我05年毕业于北大软件微电子专业，学的是嵌入式开发，最早是在手机上做游戏。05年毕业后，去日本呆了四年。我在松下和京瓷做项目开发，做了两年之后，07年7月份我跳出来了，借助一些日企的人脉关系，我在东京开了一家公司做当时在日本非常热门的人才派遣生意。我的公司提供两方面的服
日前海外金融猎头公司 eFinancialCareers 发文称，如今软件公司有一个问题——没有足够的可以编写 C++ 的人。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业20W+关注者，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。
一年前，域名Acuris.com被曝以4.4万美元，超30万元终端易主，现如今已建站。域名Acuris.com在英文语境中并无特别含义，但是却对应西门子 Acuris 系列助听器、俄罗斯猎头咨询公司acuris等多个海外品牌，冥冥之中注定了它要被启用的宿命。 启用这个域名的是一家服务于金融领域的终端——Acuris，该公司致力为环球金融及专业服务公司的业务增长提供协助，透过订阅形式的电子服务，以及广泛的业内活动，为客户提供独特而具价值的内容。
作者 | 张明明 编辑 | 鸽子 本文是《跨境AI人才潮》的第一篇特稿，之后会持续推出第二篇，敬请关注。 AI市场蓬勃发展，催生了一个新的职业，他们就是“跨境猎头”。 近两年内，AI工程师、AI产品经理及AI部门管理层迅速成为市场抢手资源，由于AI人才的短缺，一度曝出刚毕业的本科生年薪高达56万元的现状。 而国内AI人才的持续短缺，让不少人将目光锁定在海外人才上，于是，一种新的职业诞生了——专注于AI人才的跨境猎头。 他们接受国内公司的人才需求订单，紧盯海外顶级科技巨头以及硅谷技术创业公司的华人高级A
离上一个两年又过去了两年，这两年经历了项目、团队的大起大落，从精品战略到互联网金融；经历了项目和团队的拆分；整个行业人员的大量流动。移动互联网将行业重新洗了牌。有些思考、有些想法：
最近互联网裁员，有网友热议：2022年大规模裁员后，计算机专业会不会成为下一个土木？-- 转自：对白算法屋 这也引起了我的思考，未来的计算机专业会是怎样的呢？会不会真的变成“土木专业”？有个匿名网友写了这样一个回答，我认为挺好的，想跟大家分享一下。 我学了10年计算机现在还在找工作，我爸干了一辈子土木现在也在找工作。我觉得计算机不会成为下一个土木。至于是不是49年入国军，我觉得楼主的眼光可以看长远一点，就是你这辈子到底想从事什么职业，或者干个什么事情。这篇相当于回忆录，供大家参考。 我12年高考完了那年选
昨天看见的一篇文章，链接在这：http://2z8.cn/DS6bf，具体原文会贴在下面，答主写得挺真实的，其实说白了一个行业啥时候最吸金？就是在秩序还未完全建成，所有人都还处在懵懵懂懂中的时候，也就是所谓风口，二十年前的土木是，十年前的计算机、比特币是，近几年的 Web3.0、元宇宙等亦如是。等这个行业的秩序完全成型，意味着行业已经趋于饱和，生命周期便来到拐点。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 整理：DASOU 最近互联网裁员，有网友热议：2022年大规模裁员后，计算机专业会不会成为下一个土木？ 有个匿名网友写了这样一个回答，我认为挺好的，想跟大家分享一下。 https://www.zhihu.com/question/521800974/answer/2443221482 我学了10年计算机现在还在找工作，我爸干了一辈子土木现在也在找工作。我觉得计算机不会成为下一个土木。至于是不是49年入国军，我觉得楼主的眼光可以看长远一点，就是你这辈子到底想从事什么职
1、迅雷嘉奖维护公司利益的5名员工 给予每人10万元奖励 新浪科技讯 11月30日下午消息，迅雷与迅雷大数据近日发生“内讧”，双方多次发布公告互相指责，对此，迅雷发布内部邮件，嘉奖在关键时刻维护公司利益的5名员工，并给予每人10万元的奖励。近日，迅雷与迅雷金融“起内讧”，迅雷称将取消迅雷大数据的品牌商标授权，而迅雷金融表示名称依法注册，不存在撤销，同时指责迅雷玩客币为非法集资的骗局。迅雷表示暂停原高级副总裁於菲全部职位，且於菲涉嫌利益输送。於菲则发表声明称，迅雷应以快播为前车之鉴。 📷 2、中国A
我们将过去10天里播报的大数据新闻，浓缩成12条精选资讯，了解下这个行业的动向吧~ 1. 数说× “各行各业都在装备大数据” 2. 数说内参 ”大数据行业内的【技术、人才、资本】最新动向“ 3.数说笔记 ”算法、模型、学科、语言“ ---- 十日大数据精选 | 20160109-20160119 一、数说× “各行各业都在装备大数据” 1. 2016年精准医学领域展望 精准医学是大数据一个非常重要的应用，奥巴马在2015年初推出精准医学的倡议，成为关注焦点，本文对2016年的精准医学领域进行了展望。 原文
当“神奇女侠”盖尔·加朵用并不标准的普通话自信满满的喊出这句话时，BOSS直聘这款产品也一并被大家熟知。
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