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华尔街喜欢什么样的人
华尔街喜欢什么样的人
来源:usqiaobao.com | 作者:张雯 编译 | 2016/6/11 11:16:50 | 浏览:1411 | 评论:0

从地理位置上说,华尔街(Wall Street)是一条位于纽约市下曼哈顿的狭窄街道,西起三一教堂,向东一路延伸至东河旁的南街,是横跨纽约曼哈顿的金融中心。

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如今“华尔街”一词已超越这条街道本身,成为附近区域的代称,同时也可以借指对整个美国经济具有影响力的金融市场和金融机构。那么什么样的人才能在华尔街工作,什么样的教育背景才能够得上主宰全球金融命运的华尔街?他们的收入又是多少呢?(全部数据来自于BI)

华尔街喜欢的大学

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华尔街喜欢的专业

在分析师(analyst)级别,会计、商科和金融是目前华尔街专业人士就读最多的专业(46%),经济学专业排在第二位(26%)。

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经理(associate)级也是同样的情况,有55%的华尔街专业人士就读于会计、商科和金融专业,其次是经济学专业(19%)。

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副总裁(vice president)级别与经理(associate)级也差不多,其中54%的人士都就读于会计、商科和金融专业,其次有19%的人士就读的是经济学专业。

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这个趋势在总监(director)级别也继续得以保持,有60%的华尔街总监级专业人士是会计、商科和金融专业出身,其次是经济学专业,这一比例达到了21%。

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整体而言,华尔街金融从业人士最主流的专业还会计、商科和金融专业(51%),之后是经济学专业(19%)和工程学专业(9%)。

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华尔街不独青睐MBA

大部分从事分析师工作的人是科学本科专业,占到了43%。

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经理级中科学本科专业也占了大部分(36%)。

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在副总裁级别,MBA最为普遍,占到29%,尽管比科学与艺术本科仅高出1到2个百分点。

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在总监级别,MBA以35%的比例远远走在了前面,科学硕士比例也不小,占了9%。

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总体而言,科学本科专业是华尔街最热门专业,随后是艺术本科和MBA,其中的原因可能是因为银行雇佣的分析师、 经理、副总裁远远多于总监。

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MBA薪水最高

尽管不同的专业背景都能成为华尔街精英,但拥有MBA学位的人在整个金融领域薪水最优厚。

收入最高的分析员拥有MBA学位。

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在经理这个等级上,最高收入的也都是拥有MBA学位的。

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到了副总裁级别,拥有理科硕士学位赚的最多。

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同样,在主管级别,理科硕士学位拥有者赚的最多。

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更具体的数据表明,MBA学位拥有者整体来说赚的最多,紧随其后的是博士学位和理科硕士学位拥有者。

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科技公司成顶尖经济学家最爱

晓白
 
大数据爆炸时代,让脸书(Facebook)和亚马逊(Amazon)这样的科技公司成了世界顶尖经济学家施展抱负的新战场, 前者聘用的经济学家团队规模可比大型银行,而亚马逊公司的经济学家队伍,无论是素质,还是规模, 都不输于任何一家顶尖大学的经济学院。

根据彭博社的报道,在国家商业经济协会(NABE)四月份组织的一个聚会上,脸书公司的研究员Michael Bailey 向人们透露,该公司大数据团队已经雇佣了25 名经济学博士。NABE 机构的执行董事Tom Beers 说,这与一家大型银行经济学家团队的规模相当。

亚马逊雇佣的济学家超过了60 人,同时还有30 余人的空缺等待填补。微软前任首席经济学家Susan Athey 说,亚马逊经济学家队伍的素质和规模都可与顶尖大学的经济学院相比。这些经济学家为亚马逊的数据库提供独有的数据。

经济学家投奔科技公司施展抱负已经成为一种新的就业趋势。来自劳工统计局(Bureau of Labor Statistics)的数据显示,2015 年在私人领域就职的经济学家共有11500 人, 大约相当于2010 年5580人的两倍。

对于一些刚刚完成博士学位课程的年轻经济学家来说,科技公司可以为他们提供从学术研究向实际问题应用与解决过度的机会。

现任家庭装修网站BuildZoom 的首席经济学家ISSI Romem, 2013 年完成了他在加州大学伯克利分校的博士学位之后就留在了弯曲的这家网络公司工作。相较于拥挤的学术就业市场,BuildZoom 为Romem 提供了更好的施展抱负的机会。他的职责主要是带领公司在马尼拉的一个团队对美国大市场网站上的一些建筑相关的数据进行搜集和研究。

数据研究的发布,已经成为网络公司的流行策略之一,包括家居设计启动公司Houzz,和就业网站Indeed 与Glassdoor。

在斯坦福大学教书的前微软公司(Susan Athey)首席经济学家Susan Athey 表示,在数据爆发的早期,科技公司就开始寻求人才,以保持他们在业界的低位。Athey 说: 他无法在斯坦福实现一个需要几组百万人样本的实验,要解决这个难题,就必须为其中的一家公司工作。

近年来,亚马逊在聘用经济学家方面做出超前的工作。该公司已经建立了“单位模型(Model of One)”,用以统计用户的全面信息, 这些信息来源于用户,并且有一系列数据标签,包括年龄、性别和收入。

用户信息在逛亚马逊网站时就已经收集了。初代模型就反应了用户的购物心理,如喜欢买什么和怎样购买。亚马逊然后将初代模型进行数据分类以及数据分析,得到能应用于商业的输出信息,随后再将用户的购买兴趣和购买力进行分类。

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大数据爆炸时代。

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