t*******e
发帖数: 127 | 1 LZ在弯曲一家金融服务业大公司的analytics组工作一年。平时工作用到大量sql,sas,
经常需要用hive去pull data(数据量有时可以大到1T以上)。有个名校MS学位和统计背
景。
最近很想跳FLG的data analytics相关组。主要原因是现在工资太低，公司技术弱后（
不支持开源软件），以及对FLG一直的向往。
希望版上有人能帮我回答以下几个问题：
（1）FLG相关组的project形式一般如何？
（2）里面的技术除了要求sql以外，还有哪些？excel,python,r,hadoop....
（3）相关面试会考察什么以及应该如何准备？我知道码农的话需要去leetcode等地方
刷题，但是我没找到data analytics的相关资源。。比如说我想系统的提高我的sql水
平，等等。
（4）里面的工资是什么水平？能够码农看齐吗？
争取半年内跳槽成功。
多谢！ |
s*******m
发帖数: 658 | 2 FINANCIAL 还算工资比较高的行业吧，直接跳别的银行不好吗？
【在 t*******e 的大作中提到】
: LZ在弯曲一家金融服务业大公司的analytics组工作一年。平时工作用到大量sql,sas,
: 经常需要用hive去pull data(数据量有时可以大到1T以上)。有个名校MS学位和统计背
: 景。
: 最近很想跳FLG的data analytics相关组。主要原因是现在工资太低，公司技术弱后（
: 不支持开源软件），以及对FLG一直的向往。
: 希望版上有人能帮我回答以下几个问题：
: （1）FLG相关组的project形式一般如何？
: （2）里面的技术除了要求sql以外，还有哪些？excel,python,r,hadoop....
: （3）相关面试会考察什么以及应该如何准备？我知道码农的话需要去leetcode等地方
: 刷题，但是我没找到data analytics的相关资源。。比如说我想系统的提高我的sql水
|
g********t
发帖数: 212 | 3 我有一些真实想法 但是可能有点打击人 不知道楼主愿意听不 如果现在心情不好我就
不说... |
t*******e
发帖数: 127 | 4
FLG至少比我现在高40%吧，再者比较想去南湾工作（palo alto以南）
【在 s*******m 的大作中提到】
: FINANCIAL 还算工资比较高的行业吧，直接跳别的银行不好吗？
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h****e
发帖数: 2125 | 5 FL不知道，G基本没戏。
【在 t*******e 的大作中提到】
: LZ在弯曲一家金融服务业大公司的analytics组工作一年。平时工作用到大量sql,sas,
: 经常需要用hive去pull data(数据量有时可以大到1T以上)。有个名校MS学位和统计背
: 景。
: 最近很想跳FLG的data analytics相关组。主要原因是现在工资太低，公司技术弱后（
: 不支持开源软件），以及对FLG一直的向往。
: 希望版上有人能帮我回答以下几个问题：
: （1）FLG相关组的project形式一般如何？
: （2）里面的技术除了要求sql以外，还有哪些？excel,python,r,hadoop....
: （3）相关面试会考察什么以及应该如何准备？我知道码农的话需要去leetcode等地方
: 刷题，但是我没找到data analytics的相关资源。。比如说我想系统的提高我的sql水
|
t*******e
发帖数: 127 | 6 能否简单说明下为什么吗？GOOGLE的business analyst都用什么fancy的技术？
【在 h****e 的大作中提到】
: FL不知道，G基本没戏。
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c**********8
发帖数: 1052 | 7
说吧
造福一下大众
【在 g********t 的大作中提到】
: 我有一些真实想法 但是可能有点打击人 不知道楼主愿意听不 如果现在心情不好我就
: 不说...
|
c**********8
发帖数: 1052 | 8
sql这东西再提高能提高成啥样？SAS可能基本只在金融行业用吧
【在 t*******e 的大作中提到】
: LZ在弯曲一家金融服务业大公司的analytics组工作一年。平时工作用到大量sql,sas,
: 经常需要用hive去pull data(数据量有时可以大到1T以上)。有个名校MS学位和统计背
: 景。
: 最近很想跳FLG的data analytics相关组。主要原因是现在工资太低，公司技术弱后（
: 不支持开源软件），以及对FLG一直的向往。
: 希望版上有人能帮我回答以下几个问题：
: （1）FLG相关组的project形式一般如何？
: （2）里面的技术除了要求sql以外，还有哪些？excel,python,r,hadoop....
: （3）相关面试会考察什么以及应该如何准备？我知道码农的话需要去leetcode等地方
: 刷题，但是我没找到data analytics的相关资源。。比如说我想系统的提高我的sql水
|
t*******e
发帖数: 127 | 9 你说的没错。我最近在自学python，研究一些machine learning（自学过一遍adrew ng
的ml）。主要是不清楚flg内部类似职位是怎么做project的，不知道该怎么去准备。
[在 camomile2008 (camomile) 的大作中提到：]
：
：【 在 tinyapple (小苹果) 的大作中提到: 】
：........... |
h****e
发帖数: 2125 | 10 不知道G有没有business analyst这种工作。如果是Quant/Statistician的话，基本只
找名校皮爱着地，你这背景a dime a dozen。
【在 t*******e 的大作中提到】
: 能否简单说明下为什么吗？GOOGLE的business analyst都用什么fancy的技术？
|
|
|
j******f
发帖数: 825 | |
h*****7
发帖数: 6781 | 12 business analyst不是应该去银行吗，为什么要去互联网公司？这些公司里一堆科班出
身的懂开发也懂建模。先考虑你能为公司增加什么？
想好自己的career path |
y***n
发帖数: 1594 | 13 没有这么夸张吧，我认识一些人（不是听说的），不是名校皮爱着地， 有的去了，有
的Onsite了
【在 h****e 的大作中提到】
: 不知道G有没有business analyst这种工作。如果是Quant/Statistician的话，基本只
: 找名校皮爱着地，你这背景a dime a dozen。
|
w*******6
发帖数: 392 | 14 BA这种职位在FLG这种公司里没有神马核心竞争力的，裁员首先就会拿这些analyst开刀
，还是去银行比较好 |
B*******1
发帖数: 2454 | 15 银行pay得好还是flg啊
【在 w*******6 的大作中提到】
: BA这种职位在FLG这种公司里没有神马核心竞争力的，裁员首先就会拿这些analyst开刀
: ，还是去银行比较好
|
d********t
发帖数: 9628 | 16 为什么不能去互联网公司？就算为了钱也得去。
【在 h*****7 的大作中提到】
: business analyst不是应该去银行吗，为什么要去互联网公司？这些公司里一堆科班出
: 身的懂开发也懂建模。先考虑你能为公司增加什么？
: 想好自己的career path
|
g*********e
发帖数: 14401 | 17 flg 的 data analytic组钱又不多 |
t*******e
发帖数: 127 | 18 请问有什么内幕消息吗？我听说给的是跟软工差不多的
【在 g*********e 的大作中提到】
: flg 的 data analytic组钱又不多
|
p*******i
发帖数: 1181 | 19 个人经验 仅供参考
现在FLG中一家做Data Analytics，offer package和同期的标准PhD SDE一样，面试主
要问了很多统计的问题以及problem solving， 只有一轮onsite问了SQL。 |
h*****7
发帖数: 6781 | 20 当然可以去，只是我看不到career path
三十年河东三十年河西，银行稳定些
【在 d********t 的大作中提到】
: 为什么不能去互联网公司？就算为了钱也得去。
|
|
|
s*****e
发帖数: 1679 | 21 多点建议都是好的，大家都想听听。。。
【在 g********t 的大作中提到】
: 我有一些真实想法 但是可能有点打击人 不知道楼主愿意听不 如果现在心情不好我就
: 不说...
|
g********t
发帖数: 212 | 22 楼主没发话。
【在 s*****e 的大作中提到】
: 多点建议都是好的，大家都想听听。。。
|
y**********a
发帖数: 824 | 23
....
【在 g********t 的大作中提到】
: 楼主没发话。
|
t*******e
发帖数: 127 | 24 想不到除了告诉我这是impossible以外更难听的话了 所以说吧
[在 guessmenot (Guess Me Not) 的大作中提到：]
：楼主没发话。
：【 在 seahope (seahope) 的大作中提到: 】
：........... |
g********t
发帖数: 212 | 25 也不是impossible 这种职位我知道的几个大IT公司都太精贵了。
反正好的IT公司的非码农、白领、偏商科职位，竞争都非常惨烈。待遇好大家都看着的
。而估计20个码农职位里就有一个这种职位。而相关专业毕业生数量绝对远高于计算机
系二十分之一。还有我感觉商科女特别想挤破头进IT公司里这种职位，你也懂的。
比如marketing，我见到的一些team全是找的top 5的MBA去做。我有top MBA的朋友说他
们全班一个专业方向大部分最想去的就是某个top tier IT公司的Marketing，而那个职
位每年只招一个。所以如果是偏商科那种Data Analyst，这种职位的竞争情况可以类推。
而且技能方面，Data Analyst还跟公司最不缺的码农的理工技能有交叉，处境也比较尴
尬。如果偏商科背景，那么面临和顶级的商学院MBA竞争。如果脱离商科背景，简单纯
数据的data analyst很多事情理工背景强的码农可以做，甚至可以更专业的做。
如果是需要更强的学术背景去解决一些数据分析问题，比如分析用户行为，那么IT公司
里有最好的数据挖掘、机器学习的PhD在里面每天做这些。需要辨别的pattern很多都不
是靠写SQL可以摆平... 有些这样的职位就是Data Scientist，感觉覆盖了Data
Analyst。
如果是很偏学术、统计，又主要靠SQL不靠CS那一套，在我有限认知里，知道这些可能
喜欢招统计PhD。再考虑统计PhD毕业数量和计算机PhD毕业数量不是1/20的关系，而这
种职位和码农职位基本是1/20的关系，是什么状况就可以想象了。
如果不是偏统计、机器学习，而是偏工程的问题，比如数据怎么存，怎么处理，查询..
. 那基本就是做大数据的码农的特长... 比如FLG这种档次的公司，做这些系统的数据
码农(Data Engineer/SDE)估计都能够直接改Hive本身的代码，还有直接开发Hadoop上
的东西... 他们耳闻目染多了，解决的问题都是各种数据整理分析的scenario，要他们
业余做点分析几乎都是不在话下的。
当然这是我有限的数据点了。如果楼主是非常非常牛的人精那种，也希望楼主成功但是
不要轻敌。 |
t*******e
发帖数: 127 | 26 怒赞！分析非常透彻。我承认我现在做的活简单 门槛不高。我自认为的优势就是单身
（精力旺，会自学） 名校文凭 统计科班出身（需要refresh knowledge though）。
FLG待遇工资好 我是无论如何至少要尝试一下的 所以希望有了解相关组的人能给一些
准备上的意见和建议。
Again, thank you for the thorough
[在 guessmenot (Guess Me Not) 的大作中提到：]
：
：也不是impossible 这种职位我知道的几个大IT公司都太精贵了。
：........... |
s*******m
发帖数: 658 | 27 至于这么吓人末？ 一般IT 公司里资质平庸的 analyst 多得是。你要说 flg 竞争惨烈
，难道CS 不惨烈？
一百个里取一个不错了。
IT 公司里没啥前途倒是真的。首先要被码农们鄙视，再一个技术更新快，工作经验不
顶用。别的行业有几年经验就可以倚老卖老要高薪了，IT 行业可不敬老。
推。
【在 g********t 的大作中提到】
: 也不是impossible 这种职位我知道的几个大IT公司都太精贵了。
: 反正好的IT公司的非码农、白领、偏商科职位，竞争都非常惨烈。待遇好大家都看着的
: 。而估计20个码农职位里就有一个这种职位。而相关专业毕业生数量绝对远高于计算机
: 系二十分之一。还有我感觉商科女特别想挤破头进IT公司里这种职位，你也懂的。
: 比如marketing，我见到的一些team全是找的top 5的MBA去做。我有top MBA的朋友说他
: 们全班一个专业方向大部分最想去的就是某个top tier IT公司的Marketing，而那个职
: 位每年只招一个。所以如果是偏商科那种Data Analyst，这种职位的竞争情况可以类推。
: 而且技能方面，Data Analyst还跟公司最不缺的码农的理工技能有交叉，处境也比较尴
: 尬。如果偏商科背景，那么面临和顶级的商学院MBA竞争。如果脱离商科背景，简单纯
: 数据的data analyst很多事情理工背景强的码农可以做，甚至可以更专业的做。
|
T********n
发帖数: 528 | 28
推。
强顶真话。
回二楼，金融服务不是所谓的银行。在湾区的大公司是Schwab，除非LZ对大公司的定义
很宽。如果是Schwab的话，那大部分组工资低和技术落后是不用说的。很难一次跳到满
意的。
帖子里有一些讲Business Analyst。我不觉得LZ想要的是PMO里面的BA。是Business上
应用的Data Analytics， 像guessmenot大牛说明情况的。
因为工作关系，我认识很多这一块的员工。工资绝对不会比同等级码工差多少，甚至可
以更好看多牛了，竞争难多了（again，guessmenot post），可是career path比码工
宽，可以辅助business strategy一直做也容易转很多不同方向。
【在 g********t 的大作中提到】
: 也不是impossible 这种职位我知道的几个大IT公司都太精贵了。
: 反正好的IT公司的非码农、白领、偏商科职位，竞争都非常惨烈。待遇好大家都看着的
: 。而估计20个码农职位里就有一个这种职位。而相关专业毕业生数量绝对远高于计算机
: 系二十分之一。还有我感觉商科女特别想挤破头进IT公司里这种职位，你也懂的。
: 比如marketing，我见到的一些team全是找的top 5的MBA去做。我有top MBA的朋友说他
: 们全班一个专业方向大部分最想去的就是某个top tier IT公司的Marketing，而那个职
: 位每年只招一个。所以如果是偏商科那种Data Analyst，这种职位的竞争情况可以类推。
: 而且技能方面，Data Analyst还跟公司最不缺的码农的理工技能有交叉，处境也比较尴
: 尬。如果偏商科背景，那么面临和顶级的商学院MBA竞争。如果脱离商科背景，简单纯
: 数据的data analyst很多事情理工背景强的码农可以做，甚至可以更专业的做。
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T********n
发帖数: 528 | 29
偏商的Data Analyst跟码工一点工作关系也没有。我只对几个公司非常了解，可是那些
公司这一块非常少平庸的。甚至可以说个个精英。你如果是在说一个项目中的business
analyst，那就当然不同了。
【在 s*******m 的大作中提到】
: 至于这么吓人末？ 一般IT 公司里资质平庸的 analyst 多得是。你要说 flg 竞争惨烈
: ，难道CS 不惨烈？
: 一百个里取一个不错了。
: IT 公司里没啥前途倒是真的。首先要被码农们鄙视，再一个技术更新快，工作经验不
: 顶用。别的行业有几年经验就可以倚老卖老要高薪了，IT 行业可不敬老。
:
: 推。
|
c********h
发帖数: 330 | 30 什么鄙视不鄙视的，又不在一个部门，人家也不会当面鄙视你
再有，我觉得如果是做model的，经验绝对值大钱，码农值不值钱还真两说了
最后，前面大牛说的确实句句属实
【在 s*******m 的大作中提到】
: 至于这么吓人末？ 一般IT 公司里资质平庸的 analyst 多得是。你要说 flg 竞争惨烈
: ，难道CS 不惨烈？
: 一百个里取一个不错了。
: IT 公司里没啥前途倒是真的。首先要被码农们鄙视，再一个技术更新快，工作经验不
: 顶用。别的行业有几年经验就可以倚老卖老要高薪了，IT 行业可不敬老。
:
: 推。
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g********t
发帖数: 212 | 31 如果是名校 校友统计毕业的phd里估计有去接近职位的 同校mba可能也有。可以在
linkedin上找到问他们。
：怒赞！分析非常透彻。我承认我现在做的活简单 门槛不高。我自认为的优势就是单身
：（精力旺，会自学） 名校文凭 统计科班出身（需要refresh knowledge though）。 |
w********c
发帖数: 83 | 32 Pros:
1). starting salary and equity lower than eng. The difference gets smaller
at higher levels.
2). bar is higher than eng, simply because you also need business knowledge
and people skills.
3). lack of strong chinese network, culture gap, lack of business exposure
to date and the Asian steoretype put you at a disadvantage comparing with
your White peers. You need to be smarter and fast learner in all aspects to
compete on equal footing.
4). there is a lot of blah blah and blah, and your success is no longer
dictated by what you do, but also many other factors in and out of your
control.
Pros:
1). visibility: you have easy access to executives and cross-functional
leaders, even if you support the eng department. You have much better
opportunity to know and influence high-level decision making of the company
than the smartest engineers on the team. Therefore, you get recognized and
promoted quickly if you are good. Conversely, if you suck, you are out. More
importantly, you can learn a ton by being exposed in various business
discussions. If you are solid, you can easily have a 1:1 coffee date with an
executive for career advice and he is likely to invest in your career as
well. Of course, executives will be a bitch in front of you and show the
ugly side at times, not always the smiley and charismatic one your eng
friend sees in all-hands once a quarter. Same applies in cross-functional
exposure, you could easily ping a friend in HR for some gossip, and it
cracks you up when people ask "is it HR or the HM that makes the hiring
decision".
2). growth: you have better chance to grow. If you check out the
distribution of levels for business ladders vs eng ladders, it is freaking
scary. If you've been in the field since graduation, you are likely a L6 by
the age of 30, and your eng friend is likely a L4. If you and your eng
friend both want to join hot startups, you have a good chance although his
odds are definitely better. However, managers become directors, and
directors become VPs. Guess what title your eng friend would have? Let's say
you got hired by the startup as a senior manager. If the company grows, you
will be a director without trying to hard. Your eng friend would still be a
senior engineer. Now you understand why we talk about career satisfaction
of a 40-year-old engineer and never of a BA, because there are no BAs over
40. Also, by the time you are 40, you would be way better than the 30-year-
old you, due to all the soft skills you have picked up. You won't have
shifty eyes when talking to executives, you tear people apart when attacked
in meetings, and dominate a room of audience easily.
3). flexibility: you can easily move to a different job, job family or
industry for fun. You can choose to move closer to people or data.
4). Life beyond work is more interesting. We all want to be interesting
people, because we cannot always flash our transcripts to pretty girls. You
have good stories to tell your kids, can chat with a random stranger on a
train station and can chime in on different topics. When you talk, people
listen, and not snore. When you meet people from a different background, you
won't stare into their eyes or nod your head like a robot without much to
say. After all, what is money if it only makes you richer, and not your life
richer?
Long story short, if you are smart, love business, and can communicate,
please work hard to pursue your passion. It will take a few years for you to
catch up, but once you are there, you never look back. I know because I've
been there.
【在 t*******e 的大作中提到】
: LZ在弯曲一家金融服务业大公司的analytics组工作一年。平时工作用到大量sql,sas,
: 经常需要用hive去pull data(数据量有时可以大到1T以上)。有个名校MS学位和统计背
: 景。
: 最近很想跳FLG的data analytics相关组。主要原因是现在工资太低，公司技术弱后（
: 不支持开源软件），以及对FLG一直的向往。
: 希望版上有人能帮我回答以下几个问题：
: （1）FLG相关组的project形式一般如何？
: （2）里面的技术除了要求sql以外，还有哪些？excel,python,r,hadoop....
: （3）相关面试会考察什么以及应该如何准备？我知道码农的话需要去leetcode等地方
: 刷题，但是我没找到data analytics的相关资源。。比如说我想系统的提高我的sql水
|
s*******m
发帖数: 658 | 33 这也太 MISLEADING 了。你混得好不表示这个 CAREER PATH 好。就好像你说会计混到
CFO 的几率比工程师混到 CTO 的几率大，大部分没混上去的呢？就算 CFO，好多公司
工资还比不上 GOOGLE ENGINEER 呢。 再说了，混上去主要靠 SOFT SKILL，你的皮肤
，长相都是因素，比工程师靠后天努力难多了。工程师如果 SOFT SKILL 好的不照样升
得快吗？哪个公司能说会到的白人工程师不会混到 DIRECTOR？
knowledge
to
【在 w********c 的大作中提到】
: Pros:
: 1). starting salary and equity lower than eng. The difference gets smaller
: at higher levels.
: 2). bar is higher than eng, simply because you also need business knowledge
: and people skills.
: 3). lack of strong chinese network, culture gap, lack of business exposure
: to date and the Asian steoretype put you at a disadvantage comparing with
: your White peers. You need to be smarter and fast learner in all aspects to
: compete on equal footing.
: 4). there is a lot of blah blah and blah, and your success is no longer
|
t********e
发帖数: 1169 | 34 你就yy把。。
knowledge
to
【在 w********c 的大作中提到】
: Pros:
: 1). starting salary and equity lower than eng. The difference gets smaller
: at higher levels.
: 2). bar is higher than eng, simply because you also need business knowledge
: and people skills.
: 3). lack of strong chinese network, culture gap, lack of business exposure
: to date and the Asian steoretype put you at a disadvantage comparing with
: your White peers. You need to be smarter and fast learner in all aspects to
: compete on equal footing.
: 4). there is a lot of blah blah and blah, and your success is no longer
|
w********c
发帖数: 83 | 35 It was just my 2 cents. Take it for what it's worth. I could be pathetically
wrong, but you should do a better job proving your points:
1). "就好像你说会计混到 CFO 的几率比工程师混到 CTO 的几率大，大部分没混上去
的呢？"
Do you see the flaw in your logic? This is like disputing if a 1:10 lottery
has a better winning chance than 1:10000 lottery. Putting this aside, think
of these ratios (hypothetical for illustration purposes)
CFO:analyst = 200:1
CTO: eng = 2000:1
Finance VP:analyst = 80:1
Eng VP:eng = 500:1
Finance director:analyst = 20:1
Eng director:eng = 200:1
Finance manager:analyst = 3:1
Eng manager:eng = 30:1
Everything else being equal, which path has a better chance to advance? I
never mentioned about the O-suite ratio specifically anyway there is a
reason we call career path a "path".
2)就算 CFO，好多公司工资还比不上 GOOGLE ENGINEER 呢。
Your counter argument is nether here nor there to begin with. Let's assume
you are right (how shocking btw) - Google is this heaven where the cleaning
lady gets more than the CEO of Cisco. Why cannot we simply compare Google
CFO vs Google eng, and Cisco CFO vs Cisco Eng?
3). 工程师如果 SOFT SKILL 好的不照样升得快吗？哪个公司能说会到的白人工程师不
会混到 DIRECTOR？
We see eye to eye on this one. However, for a foreigners who lack a bit on
soft skills that are critical for success, do you choose a career path that
allows you to learn these more easily, or one that does not? To qualify my
point, I mentioned that "you need to be able to communicate" and "fast
learner in all aspects", which basically says that you need to be a good
communicator to begin with and able to improve when a wide door opens for
you. See, the trouble is, a good engineer's skill set is drastically
different from his leaders, but a good analyst's skill set is very similar
to his leaders.
I know what you are going to do: cite something out of nowhere or bring an
argument that points at nothing concrete, but whatever.
到
要靠 SOFT SKILL，你的皮肤
【在 s*******m 的大作中提到】
: 这也太 MISLEADING 了。你混得好不表示这个 CAREER PATH 好。就好像你说会计混到
: CFO 的几率比工程师混到 CTO 的几率大，大部分没混上去的呢？就算 CFO，好多公司
: 工资还比不上 GOOGLE ENGINEER 呢。 再说了，混上去主要靠 SOFT SKILL，你的皮肤
: ，长相都是因素，比工程师靠后天努力难多了。工程师如果 SOFT SKILL 好的不照样升
: 得快吗？哪个公司能说会到的白人工程师不会混到 DIRECTOR？
:
: knowledge
: to
|
w********c
发帖数: 83 | 36 truth hurts, doesn't it?
【在 t********e 的大作中提到】
: 你就yy把。。
:
: knowledge
: to
|
t********e
发帖数: 1169 | 37 Business人来it公司最主要就是要culture fit. 什么时候不老是想着跟自己同事比，
才算真正融入了。 多少科技产品gmail, facebook, snapchat都是几个小伙伴聚在一些
挽起袖子说干就干出来的， 跟不需要什么老板，什么pm, 更别说什么business人。 合
作跟兴趣远比你考虑的这些重要.
说到startup, 也不想想多少华人eng建立起成功的startup了，有多少非eng的建立起成
功的startup?
还在这yy什么比engr更能成为director....
knowledge
to
【在 w********c 的大作中提到】
: Pros:
: 1). starting salary and equity lower than eng. The difference gets smaller
: at higher levels.
: 2). bar is higher than eng, simply because you also need business knowledge
: and people skills.
: 3). lack of strong chinese network, culture gap, lack of business exposure
: to date and the Asian steoretype put you at a disadvantage comparing with
: your White peers. You need to be smarter and fast learner in all aspects to
: compete on equal footing.
: 4). there is a lot of blah blah and blah, and your success is no longer
|
t*******e
发帖数: 127 | 38
(1) IT公司类似职位工资比我现在高40%
(2) IT公司analytics实力更强，门槛更高
我觉得如果在flg待过几年再跳回现在组，简直虐菜了。我们公司的director或者
management基本都是其他公司挖来的，没见过几个内部升上去的
【在 s*******m 的大作中提到】
: 至于这么吓人末？ 一般IT 公司里资质平庸的 analyst 多得是。你要说 flg 竞争惨烈
: ，难道CS 不惨烈？
: 一百个里取一个不错了。
: IT 公司里没啥前途倒是真的。首先要被码农们鄙视，再一个技术更新快，工作经验不
: 顶用。别的行业有几年经验就可以倚老卖老要高薪了，IT 行业可不敬老。
:
: 推。
|
t*******e
发帖数: 127 | 39
谢谢。我对金融服务的定义比较宽，我们公司比schwab要大。但根据你的描述，我感觉
我们公司analytics的水平跟schwab同样差不多弱后。
你说的没错，我的确是打算走business方面的data analytics方向。Business需要懂一
点，这样跟business people交流methodology的时候知道自己为什么要做这些，但
focus还是在data manipulation上。
非常希望与你能更深入交流一下，了解一下我应该重点做哪些方面的努力in order to
become a 大牛
【在 T********n 的大作中提到】
:
: 偏商的Data Analyst跟码工一点工作关系也没有。我只对几个公司非常了解，可是那些
: 公司这一块非常少平庸的。甚至可以说个个精英。你如果是在说一个项目中的business
: analyst，那就当然不同了。
|
T********n
发帖数: 528 | 40
to
你的思路已经在对的方向了。
我补充一点。Business需要懂一点所以可以知道为什么要做什么不是其中一点。这个是
最重要的一点。
Many times the business owners of initiatives do not know what they want.
Their requests typically have a very specific tactical goal to test against
(one specific hypothesis that justifies a certain action/trend). Being able
to understand the business implication and big picture allows you to help
mold the hypothesis into something that better fits executive goals and more
importantly can lead to something actionable. Also you will be able to
help initiative owners understand what data analysis is feasible and what's
not, and 举一反三 what they requested into data that will help them make
critical decisions.
假如你的数据分析变成/改变项目方针而最后成功了，没有人会忘了你的。做的好，你
的价值比一个好的码工高的多。做的差，那你只是一个帮人从数据库回答问题的人。
The keys to success is as much on the "analysis" part as it is on the "data".
我建议好好看你自己这个帖子别人的回复。里面含量不像一般的mitbbs帖子水分。
一眼就应该可以看出谁有这方面做过的经验和谁只是在讲他们认为这个行业好像应该说
不定是怎么样的。不是说谁做过和没做过就一定是对或错，可是以那个为背景来好好参
考和分析。Analyze :)
加油。
【在 t*******e 的大作中提到】
:
: 谢谢。我对金融服务的定义比较宽，我们公司比schwab要大。但根据你的描述，我感觉
: 我们公司analytics的水平跟schwab同样差不多弱后。
: 你说的没错，我的确是打算走business方面的data analytics方向。Business需要懂一
: 点，这样跟business people交流methodology的时候知道自己为什么要做这些，但
: focus还是在data manipulation上。
: 非常希望与你能更深入交流一下，了解一下我应该重点做哪些方面的努力in order to
: become a 大牛
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g********t
发帖数: 212 | 41 所以LZ的定位是通过analyst作为切入点，慢慢转向business side....
那么感觉需要提防的事情是，第一，这个career path的入口可能很多很多top tier的
MBA都盯着的。很多MBA现在不去投行了，IT这个大行业方向和福利好的IT公司现在是他
们首选。
第二，从number crunching走向business strategy的inner circle还有一步跳跃。这
个path可能投行的人更清楚。我所知道厉害的人可以一年就进入核心圈子不再疲于一些
数字细节。没有跳出去的感觉也有，类似tanshuiwen所说的，会一只被压在验算或者重
新组合一些数据，给老板提供他需要的某个角度的aggregation, etc...
另外楼主在小公司混到高层之后，直接跳进biz circle这条路考虑过没有呢。
to
【在 t*******e 的大作中提到】
:
: 谢谢。我对金融服务的定义比较宽，我们公司比schwab要大。但根据你的描述，我感觉
: 我们公司analytics的水平跟schwab同样差不多弱后。
: 你说的没错，我的确是打算走business方面的data analytics方向。Business需要懂一
: 点，这样跟business people交流methodology的时候知道自己为什么要做这些，但
: focus还是在data manipulation上。
: 非常希望与你能更深入交流一下，了解一下我应该重点做哪些方面的努力in order to
: become a 大牛
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a*****u
发帖数: 1712 | 42 entry level，比马公的entry level少两万，rsu是马公的一半
★ 发自iPhone App: ChineseWeb 8.7
【在 t*******e 的大作中提到】
: LZ在弯曲一家金融服务业大公司的analytics组工作一年。平时工作用到大量sql,sas,
: 经常需要用hive去pull data(数据量有时可以大到1T以上)。有个名校MS学位和统计背
: 景。
: 最近很想跳FLG的data analytics相关组。主要原因是现在工资太低，公司技术弱后（
: 不支持开源软件），以及对FLG一直的向往。
: 希望版上有人能帮我回答以下几个问题：
: （1）FLG相关组的project形式一般如何？
: （2）里面的技术除了要求sql以外，还有哪些？excel,python,r,hadoop....
: （3）相关面试会考察什么以及应该如何准备？我知道码农的话需要去leetcode等地方
: 刷题，但是我没找到data analytics的相关资源。。比如说我想系统的提高我的sql水
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B*******1
发帖数: 2454 | 43 请问这是哪公司的行情啊
【在 a*****u 的大作中提到】
: entry level，比马公的entry level少两万，rsu是马公的一半
:
: ★ 发自iPhone App: ChineseWeb 8.7
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t*******e
发帖数: 127 | 44 谢谢！Analyst肯定是我的切入点，只是我还没有想好是转向business还是scientist
side...没错，business更光鲜一些，前途更明亮一些，但是我对我在美国搞business
信心不大，语言能力和Personality使然。作为scientist side，我有的是兴趣，但是
学术方面的确很弱后，要不然也早就进好公司没有现在这么想跳槽的冲动了。。。
btw,我现在所在的公司是个大公司，analytics是近年组建的，没怎么见识到大牛。没
怎么跟老板交流过以后在公司的career movement会多大，但至于做出跳槽的决定实在
是不难：
1. 工资实在太低，即使现有工资翻一倍，也不会比FLG的new grad好到哪里去（考虑到
我们公司没有股票，food等benefit）
2. 技术太弱后。跟公司的老人聊天时他们也坦白承认他们现在出去很有可能根本找不
到工作。Machine Learning， hadoop这些对他们来说真的只是名词而已。
3. surprisingly, 公司hour还相当长，加班是家常便饭。工资低的情况下还没有好的
work life balance。
总之先好好静下心来提高一下自己的学术水平，积累一点经验，争取跳槽。
【在 g********t 的大作中提到】
: 所以LZ的定位是通过analyst作为切入点，慢慢转向business side....
: 那么感觉需要提防的事情是，第一，这个career path的入口可能很多很多top tier的
: MBA都盯着的。很多MBA现在不去投行了，IT这个大行业方向和福利好的IT公司现在是他
: 们首选。
: 第二，从number crunching走向business strategy的inner circle还有一步跳跃。这
: 个path可能投行的人更清楚。我所知道厉害的人可以一年就进入核心圈子不再疲于一些
: 数字细节。没有跳出去的感觉也有，类似tanshuiwen所说的，会一只被压在验算或者重
: 新组合一些数据，给老板提供他需要的某个角度的aggregation, etc...
: 另外楼主在小公司混到高层之后，直接跳进biz circle这条路考虑过没有呢。
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t*******e
发帖数: 127 | 45 能否具体一下是什么公司什么职位？我听说是跟码农一个level的工资，帖子里面也有
人验证了。
【在 a*****u 的大作中提到】
: entry level，比马公的entry level少两万，rsu是马公的一半
:
: ★ 发自iPhone App: ChineseWeb 8.7
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t*******e
发帖数: 127 | 46 非常感谢，你说的正是我现在工作的感受。只是现在经常会有好的想法（老板想不到的
），但是沟通能力不加，不能influence others。更重要的是编程和理论薄弱，
execute起来很慢。。
against
able
more
【在 T********n 的大作中提到】
:
: to
: 你的思路已经在对的方向了。
: 我补充一点。Business需要懂一点所以可以知道为什么要做什么不是其中一点。这个是
: 最重要的一点。
: Many times the business owners of initiatives do not know what they want.
: Their requests typically have a very specific tactical goal to test against
: (one specific hypothesis that justifies a certain action/trend). Being able
: to understand the business implication and big picture allows you to help
: mold the hypothesis into something that better fits executive goals and more
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s******u
发帖数: 202 | 47 FLAG非普通 SWE 的职位，如果你没卡没常春藤大光环，一定找内部懂的人指导+内推
。否则很容易被 HR 什么的直接折腾掉了。切记切记。 |
c********h
发帖数: 330 | 48 Flg中的一家，不论ms还是PhD
【在 t*******e 的大作中提到】
: 能否具体一下是什么公司什么职位？我听说是跟码农一个level的工资，帖子里面也有
: 人验证了。
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g**s
发帖数: 2331 | 49 真相了。
到
【在 s*******m 的大作中提到】
: 这也太 MISLEADING 了。你混得好不表示这个 CAREER PATH 好。就好像你说会计混到
: CFO 的几率比工程师混到 CTO 的几率大，大部分没混上去的呢？就算 CFO，好多公司
: 工资还比不上 GOOGLE ENGINEER 呢。 再说了，混上去主要靠 SOFT SKILL，你的皮肤
: ，长相都是因素，比工程师靠后天努力难多了。工程师如果 SOFT SKILL 好的不照样升
: 得快吗？哪个公司能说会到的白人工程师不会混到 DIRECTOR？
:
: knowledge
: to
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s*****r
发帖数: 43070 | 50 BA的收入不如码农的，当然好出是不需要刷题，工作没码农那么费脑子
【在 B*******1 的大作中提到】
: 请问这是哪公司的行情啊
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s*****r
发帖数: 43070 | 51 DA也需要口才和表现能力，DA已经偏business side了，需要和business team一起工作
scientist每天玩数据建模，和pul data搞报表完全不一样
business
【在 t*******e 的大作中提到】
: 谢谢！Analyst肯定是我的切入点，只是我还没有想好是转向business还是scientist
: side...没错，business更光鲜一些，前途更明亮一些，但是我对我在美国搞business
: 信心不大，语言能力和Personality使然。作为scientist side，我有的是兴趣，但是
: 学术方面的确很弱后，要不然也早就进好公司没有现在这么想跳槽的冲动了。。。
: btw,我现在所在的公司是个大公司，analytics是近年组建的，没怎么见识到大牛。没
: 怎么跟老板交流过以后在公司的career movement会多大，但至于做出跳槽的决定实在
: 是不难：
: 1. 工资实在太低，即使现有工资翻一倍，也不会比FLG的new grad好到哪里去（考虑到
: 我们公司没有股票，food等benefit）
: 2. 技术太弱后。跟公司的老人聊天时他们也坦白承认他们现在出去很有可能根本找不
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m**p
发帖数: 189 | |
