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我大學你隔壁，碩班政大，看到你這篇頗有感觸
※ 引述《musashi023 (太陽魚)》之銘言：
: 早安各位年薪五百up大大
: 小弟電資碩電路組，搞DSP、deep learning和車用電子
: 今年過了就把畢Ya學分都修完了
: 最近在找實習
: 但是在學期間不知道是課修太多還是研究太忙
: 期末有點崩潰，常常回寢都十點十一點，只能用一顛顛的時間上ptt取暖
: 偶爾想像一下自己現在這麼忙，未來也能夠像大大們一樣年薪五百萬，還有公司聯誼能認識
: 回想當初唸電資，是因為覺得工程師很帥，就是那種莫名的憧憬
: 如今學這些東西雖然很累，但也仍有當年的衝勁
: 可是環境這種東西對人的影響真的很巨大
: 每個在人森十字路上做的選擇都會對未來有很深遠的影響
: 就好像當年在北大門被連開了三張罰單，不是不怕罰，是因為三個月後才陸續收到單QQ
: 小弟唸電資很開心，但是也很難說服自己沒有失去什麼東西，少了什麼機會
: 娛樂的時間、談感情的機會(這環境你也知道)。
: 隨著年紀增長，很怕未來賠了時間忙到屎，最後還是孑然一身。
前面許多前輩說過了，重點是人的問題。
不然也不會有人政大念四年，仍交不到女友。
: ----------------以下重點------------
: 學了DL後，驚覺金融Ya有不少這種金融分析師的需求，開始有了去修一些財金所課程，未來去銀行酒池肉林、夜夜笙歌的想法
: 想請問各位先輩有沒有這可能性?
: 期末很累，謝謝大家聽我抒發<(_ _)>
狹義的分析師(也稱研究員)在金融業是指
(1)產業分析師或是
(2)總經(總體經濟)分析師
(1)的專業為財務(會計)+產業know how，以我美股研究員的朋友為例子，
他日常工作除了建立財務預測模型，還必須研究她cover所屬產業的資料，
從VECSEL(水果相關供應鏈)、達文西(醫療機械手臂)到最近價格很好的
memory都是她負責範圍。接著從她cover的產業中，推薦基金經理人
(可以想成是操盤手，只是操自家金融機構的資金)美股標的，並由經理人
決定是否進行投資。
(2)則是(包含但不限於)研究全球(或是特定國家)的經濟，舉凡匯率、利率、
各類政治風險評估都是可能的工作內容，但這部分跟你離比較遠，就不多談。
除了上述2類狹義分析師，回到你認知的分析師，我覺得比較像商業銀行裡面的
數據分析，對既有資料(客戶存款、網銀log mining etc)找出可執行的business
insight，從big data這類的buzz word被吵起來後，原本就存在銀行的這類
型工作也有漸漸受到重視。
我女友就是透過MA進入本土商銀作數據分析，所需要的技能除了基本的
business sense(嘴砲?)，也用到R、SAS。我反倒覺得你若對這塊有興趣，
比起金融、財務相關課程應該趁在學多休統計、數理統計、
statistical learning之類的數學課，也可以自學一下python
(pandas、openpyxl、beautifulsoup4)，她同事成大CS碩，
就用python自動化滿多分析，比起我女友工作就更有效率。
最後一些想法:
(1)關於金融業酒池肉林:
你想太多惹，會玩的到哪裡都會玩，跟產業無關，君不見我大學GG朋友
每個周末W Hotel笙歌。老話一句，你是阿宅，到金融業仍是阿宅。
另外，如果你的工作性質是sales不管哪個產業都會有機會夜夜笙歌，
我弟113，負責LED檢測機台，還不是帶歐洲客戶到5木玩到翻過去。
(2)在學期間是滿好的自我興趣探索，如果藉由修課能早點發現興趣在
金融產業，總比你工作後想中年轉職來的機會成本低，當然，若修完財金
的課程發現金融業很無趣也很好。
我在政大，就滿多轉跑道的，113電資、陽明醫、112電資都有。
路沒有那麼窄，也不是大學電資就一定竹科回收場待到死。
(3)關於金融業靠爸(岳父、公公?)，我覺得任何產業都有，
若你爸是Morris、Terry你在科技業也會混很開。
但金融業更大比例是聰明的學生、普通的出身、同樣是普通家庭的另一半，
他們默默的在金融業靠實力累積自己的財務、人脈資本。
所以與其對金融業有莫名的幻想，倒不如客觀務實的看待金融業，了解金融業
不是只有櫃員、保險、股票交易，你會發現金融業也是有許多有趣的職位。
(4)提一下你也可能有興趣的領域。
滿多人把程式交易跟財務工程搞混，
前者是藉由programming把交易的策略自動化，藉以避免人為主觀的非理性因素，
以祈求平均報酬(expected return)大於零。
後者是藉由數學工具，對金融商品評價，例如選擇權的評價公式就含括時間，
black-sholes也是從物理借了熱傳導方程才成功得到近似的公允價格。
所以前者可以想成是自動化的執行你的交易策略，後者則是透過數學得出金融商品
的合理價格。兩種工作在大型金融機構都屬於少數。如推文者所提到，前者發展不錯
又薪水高的公司屬於World Quant，但他們好像只收台大電資、物理。
後者在台灣比起前者又更少，我之前在外資時，這種評價工作都給香港team負責，
那個team幾乎都是北大、清大物理、數學CS碩博組成，不過你若是數學很好
(是真的很好)那也是有機會。
(5)最後其實金融業滿歡迎理工背景的，因為
對於傳統商業銀行
(i)可自動化許多工作(programming skill)，基本上會python就
可以做很多事情，不用到C++或是組語
(ii)可透過數學、理工思維邏輯強找出特別的商機(insight)
(iii)學習能力快、聰明(工數、電子學、熱統計物理都過了)
對於投資銀行、券商、buy-side
(i)對於科技產業，EE對半導體的理解理論上比商管背景的人還要深入
寫過CUDA的人，對nVIDIA的了解理論上也會比商管背景的人更多
(ii)化工、材料背景看台朔四寶的產業資料理論上也會很輕鬆
(iii)機械背景看精密機械產業也該比商管背景的人更快吸收
總之，產業研究員(分析師)的專業是來自產業的知識，而非單純的財務知識
[新增薪資結構]
滿有趣的問題，先這麼說，在任何產業，都可以由兩個面向看
(1)越核心或是對於公司營收影響越大的部門，
薪水在該公司(產業)通常也越高
例如FLAG平均而言是engineer team的薪水大於pm or sales。
(2)越具有領先地位(市占或是技術優勢)的公司薪水平均而言也會高於同業
同樣是SW engineer，在FLAG的薪水應該也會大於PC Home的SW engineer。
以下是金融業的薪資結構圖(是我個人主觀想法)，
此處不討論櫃員、賣保險
若從面相(1)觀察:
前台(ex: 交易員、基金經理人、sales(在交易室的sales)、RM(法人金融))
因為對公司營收具有較大的貢獻度，所以平均薪水會大於後台
(法務、稽核、財會作業等...)
若從面相(2)觀察(分類不反應公司文化升遷制度，只單純反映市佔與領先地位):
Tier 1 (如同FLAG):
外資buy-side(Nomura、BNP、英國保誠)
外資sell side(ex:JP Morgan、Goldman Sachs、
Morgan Stanley等華爾街老牌金融機構)
Tier 2 (如同Texas Instruments、Intel)
外商商業銀行(ex: Citi、HSBC、渣打)
Tier 3 (如同 GG、大M小m)
本土大型金控下的民營商銀(ex: 新光、國泰、富邦)
本土大型金控下的投資銀行(ex: 元大、開發金)
本土buy-side(ex: 壽險公司)
所以讓我們看看實際數字(以下都是新鮮人價碼):
1.5M NTD以上(不含bonus、股票):
Tier 1+前台 (source: 我自己、碩班同學)
0.9~1.5M NTD(含bonus):
Tier 2+前台 (source: 我女友朋友)
Tier 2+MA(management associate、也稱儲備幹部) (source: 學弟)
Tier 3+MA (source: 我女友)
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.248.146.56
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1527535479.A.F0A.html
※ 編輯: j611062000 (1.169.67.17), 05/29/2018 04:54:33
其實不追求一定要外資，本土商業銀行也有機會，我同學去北卡念ms，
回來就在本土商銀做Quant
我沒玩，但我篤信千線萬線不如_線。
純粹希望大家多了解，在中年之前，都還有許多轉業機會
滿有趣的問題，我回覆在上面
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