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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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？

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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。

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
  
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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
  
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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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一、你将获得独一无二的职场硬实力

• 硬核干货课程：结合案例，培养通过不同维度对数据进行分解，以获取更加细致的数据洞察。将掌握数据读取、清洗、抓取、筛选、排序、分布、运用、可视化、展示等技能。
• 顶尖的真实商业实习项目：非挂职非走过场，实实在在项目实战！
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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。

# c  |) `( S" ?8 m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
  
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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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