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[我要求职] 如何写出100%有面试机会的数据求职简历!

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Vic88 发表于 2020-9-3 10:37:15 | 只看该作者 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题 来自: 加拿大






疫情终将是过去时,哪些行业将在疫情后爆发式增长!




疫情之后,哪些行业可能爆发的赚钱行业?

憋在家里为防疫做贡献的时候,你有没有想过疫情结束之后,哪些行业将会迎来新的发展趋势?

预测未来是一件风险很大的事情,但是基于商业逻辑的理性分析,或许可以让我们提前做一些准备,迎接即将到来的机遇。

股市熔断,金融业“鸡飞狗跳”
风控、分析人才需求量将大增!





早在2011年麦肯锡就预测到,2018年对数据人才的需求量仅美国就面临14万~19万数据分析人才的空缺,以及150万能够通过大数据分析做出决策和管理的人才需求。

疫情中的金融业大乱,麦肯锡更是预测全球将有超过1.5Million的数据科学和数据分析师空缺职位。
多伦多是加拿大最大的金融中心,各大金融公司、医药研发机构、政府调查和监管部门,每年都有大量大型公司对于专业人才的需求,尤其是对于当今炙手可热的数据分析人才求贤若渴,但是会的人凤毛麟角;

在多伦多的华人移民和大学生都具备较好的学术背景和学历也较高,是非常适合从事数据分析师的人才;

想成为数据分析师并不难,只要拥有相关SAS、Tableau、Python、SQL等专业技能,就可以找到年薪6-12万的数据科学和数据分析师工作!




数据分析师行业概览

在当下数据井喷的时代,数据分析、应用、整合、模型等方面的职位数量也呈现爆发性增长的趋势。随着商业模式的多样化和复杂化,商业需求越来越细节化,解决方案越来越智能化,导致数据的增长速度远超过从业人员的增长速度,即使目前数据分析和处理的工具也不断更新和功能强化,对于数据分析从业人员的要求却是越来越高。

传统的SAS、SQL和近些年新兴的Tableau,以及现在炙手可热的Python作为目前数据领域最被认可的数据建模、处理、分析和预测等方面的工具,会是切入中高级数据分析行业最好的选择之一。





Part 1 - 数据分析行业收入及发展







年薪
数据分析从业人员可以接触到公司的核心数据,所以职位稳定性和未来发展空间都是非常好的。入门的数据分析工作基本起薪是7万加币以上/年,3年左右可以涨薪至9万以上,5年以上基本都可以10万以上。在北美10万年薪的从业者在数据分析行业里是很普遍的。







发展
由于全球几乎所有的顶级公司都是SAS、Tableau和Python的大客户,所以数据分析从业人员在就业伊始便可以站在较为广阔的平台进行发展。数据分析系统主要完成以数据为中心的四大任务,即数据管理、访问、呈现及分析,相对应的工作岗位更是层出不穷,为从业者的职业发展提供了更多的潜在可能性。





Part 2 -数据分析行业的就业

现在是一个用数据说话的时代,也是一个依靠数据竞争的时代。世界500强企业中,有90%以上都建立了数据分析部门。IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务,建立数据部门,培养数据分析团队。

在北美,雇主多需要员工具备SAS、Tableau、SQL、Python Programming 技能和Business Background,深知本领域的研究方法和具有本领域丰富工作经验的人,多数工作要求应聘者具有数据分析的能力

目前,掌握项目分析的全部流程操作,包括掌握Business concepts,strategies,数据的选取,分析方法的选择,分析的全过程,结论及结论的表述等,对就业帮助巨大。






参与人群
求职者
有一定基础(比如学习或使用过EXCEL/VBA/Access,SQL,SAS,Tableau等软件),但技术尚待提升,或欠缺相关工作经验的人群
提升者
想提升至中级职位的初级分析师

时间及内容安排
线上直播:
9月5日 (周六) 2:00pm

地址:2015 rue drummond,suit 422

订座电话:514-225-1166



David Chen
主讲嘉宾一
资深数据咨询师
拥有20多年的IT职业生涯,在多个顶级的企业担任高级技术职位,积累了极其丰富的IT专业知识和职场经验,擅长企业级的数据处理、数据分析、大型数据库系统的开发、BI以及现在流行的大数据解决方案。现任职加拿大著名电信公司,并担任资深数据分析师的职位。

Yang Liu
主讲嘉宾二
资深数据架构师
美国名校计算机硕士,多大工商管理硕士(MBA)。15年数据架构师和分析师经验。从事美国,加拿大银行及医药行业。近10年教学经验,在滑铁卢大学、多伦多大学及教育机构有过多年 Python,SAS,R,VBA面向不同专业背景的学生教学经验。


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学数据分析,来维多利亚!
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能就业才是硬道理!
朋友们,9月5日数据分析讲座上见!





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