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毕业找工作有多难?揭秘加拿大五大行招聘内幕,利用暑...

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发表于 2022-6-8 15:13 | 显示全部楼层 |阅读模式
读商科文科的你,是否正在为毕业即失业犯愁?
针对许多留学生的毕业困扰,
很多同学把目光放到了前景好且“钱”景好的数据分析行业。
而加拿大五大行,作为加拿大80%文商科生毕业后的首选,
Why 五大行?
有哪些适合留学生的岗位?
而你又是不是符合招募标准?
+ I$ m9 ~# ?( N+ X/ O
第一,五大行行业优势大于国际投行。
如果在加拿大要拿五大行和国际投行做比较,那一定是完胜。加拿大是银行业主导的混业经营体系,银行业占据金融体系总资产的60%,而大多数投资银行隶属于商业银行,国际投行在加拿大所占市场比较小,基本围绕Toronto,Calgary,Montreal和Vancouver的能源、矿产和自然资源这类行业服务。像Morgan Stanley、JPMorgan、Goldman Sachs这类国际投行巨头,在加拿大基本都只是一个office,人员配置不多。
第二,稳健的银行体系。
加拿大的银行业里,数量不多,行业高度集中, 比较容易监管。六家最大的国内银行分别是RBC、TD、Scotia、BMO、CIBC和National bank of canada,这几家控制了银行业总资产的90%。相比美国来看,新兴产业发达,对金融机构的多样性要求高,也就导致了美国金融机构难以监管容易出现危机。2008年,加拿大银行也被世界经济论坛评为世界上最稳健的银行体系,并且在金融危机的时期还可以持续盈利,为加拿大贡献GDP。

" q% t2 g3 L& K0 k+ h) ?2 l% C
第三,有大量适合中国留学生的岗位。
在各个银行的前中后台,都有大量合适的岗位非常适合中国留学生,因此就业的机会很多。
  • 前台的几类岗位
    ( Q2 I! A& M% m* a
销售交易部(Sales&Trading)与固定收益部(FICC)这两个是承担业务,为公司创收的。对专业不会有过多限制的,对擅长人际交往的“社牛”人群比较友好。
投行部(IBD),招聘需求量小、平均薪资最高,但比较难进,对抗压能力比较好的小伙伴会相对友好些。
资产管理和投资研究部(Research)不是商科背景的也没问题,但更适合行业知识丰富的小伙伴。需要对国家经济、行业都有基本了解,会建估值模型。
  • 中台的几类岗位
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Risk management,比较适合商科生以及和偏理科的同学:Finance相关专业可以申请Risk Reporting类职位;有Audit背景的可以从事Operational Risk职位;STEM专业的可以申请Internal Control的岗位(需要会Modelling和Python)。
财务管理(Financial Control)和财务(Treasury)主要工作内容是Support 前台,适合Accounting背景的小伙伴。
  • 后台的几类岗位
    , h5 s/ @0 i$ B0 _
数据IT岗,business analyst/ data analyst等。适合有data背景和CS背景或Coding能力较强的小伙伴。这个职位对专业背景没有太硬要求,文商科转行都可申,但是需要有过硬的技能和本地项目经验,岗位比较稳定且薪水可观。
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相对来说,五大行中后台的职位是最适合中国留学生的。
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    5 O- L2 r- @3 _! r' z. |$ n
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三、硬技能学习从熟练运用到轻松驾驭
Excel:是数据分析的基本技能,分类、具类、关联、挖掘、预测数据。
SQL:  这不只是程序员的工具,而是所有从事数据分析、数据运营者必备的语言提取能力,大数据时代,无论大厂还是中小企都需要。
统计学:  统计学是在数据分析的基础上,研究如何测定、收集、整理、归纳和分析,以便给出正确消息。没有专业基础(统计、金融、数学、计算机)的可以从统计学开始学。
Python: 必备项也是加分项,在数据挖掘方向是必备项,语言相比较工具更加灵活也更加实用。在企业领域,近年来兴起的大数据以及云计算的应用,促使Python快速走向成功。Python极易将繁琐无序的数据转化为可用的结构化数据,非常有助于大数据的处理,这使它成为了数据科学中最流行的语言之一,也被用于AI系统这类现代技术中。
BI & Tableau: 当数据及其繁琐复杂的时候,一张图表可以很好地反映数据的分布和趋势,而Tableau就是负责呈现的可视化工具,可以让人更清晰明了的理解数据。

/ X: g9 B$ J- N5 A; @6 z4 ~% w四、硬技能全面覆盖:
  • Introduction to Data Science
  • Microsoft Excel and VBA Programming
  • SQL Programming
  • R for Data Analytics
  • Fundamentals of SAS Programming
  • Advanced SAS Programming
  • Fundamentals of Data Analytics and Statistics
  • Python for Data Analytics
  • Data Mining- Advanced Statistical Modeling
  • Machine Learning and Big Data Analytics
  • Tableau for Data Analytics
  • Business Analytics
  • Data Science Projects
  • Professional Development
    ' k1 l# V3 Z# q. i! f8 {% }! R
五、学员全部获得高薪职位:
  • Data Scientist
  • Data Analyst
  • Credit Risk Analyst
  • Business Analyst
  • Campaign Analyst
  • Customer Segmentation Analyst
  • Pharmaceutical Data Analyst
  • Public Health Data Analyst
  • And more…

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六、学员实力拿到的offer远不止五大行,更来自各行各业:

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