平均年薪50.8万,这个证书真!香!

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科技是第一生产力,这句话在金融领域尤为适用。

据英国《金融时报》报道,摩根大通已经开始要求其资产管理部门的所有员工学Python;

金融服务咨询公司Opimas在一份报告中估计:到2025年,单因人工智能的普及,华尔街有23万人将被人工智能取代;

官方数据表明,金融科技几乎覆盖了整个金融业,人才缺口从2015年开始,翻了400%。涉及行业Top 3分别为:支付、电子钱包和供应链;财富管理与投资;大数据。

金融科技为几乎所有银行和金融服务领域的有经验的人士提供了就业机会,无论是人工智能(AI)、生物识别、还是云和大数据,同时拥有技术专长和金融知识的金融科技专业人士备受追捧,各大公司为了吸引这样的人才,可谓是下了血本:

以算法模型工程师为例,据调查,该职位的年薪高达12.8W加币,也就是将近60多万人民币。此外,还有金融科技产品经理的年薪则达到了16W加币,约合82万人民币。

图源/Google

“金融+技术”的复合型人才是大势所趋,也是未来10年的风口。提前上车就是赚到。

可是很多人想进入,但却不知道:

该怎么入行?

如何将技术跟金融相融合?

而CFA证书,就是一个黄金拍档,绝佳选择。被称为“金融第一考”的CFA证书,一直是全球投资业里含金量最高、认可度最高的资格认证。金融科技+CFA证书=所向披靡!

据官方调查显示,世界顶级投行,高盛、摩根士丹利和摩根大通内,39%的CFA持证人已是副总裁。

(CFA持证人担任职位)

为什么学习

CFA

是当代个人的刚需?

现在,有一次 免费的机会 ,帮助你快速拿证,实现职场飞跃,你,来不来?

(10月6日周二晚8点开课)

  为保证学习质量  

本次集训营只招收200人免费学习

超出人数,即刻关闭免费报名通道!

值得加入的5大理由

也许你会有这些顾虑:

非金融专业,没有基础?

英语不好,是不是不行?

想要转行,希望大吗?

你的这些疑问,下面这些人也都有过,他们最后做到了,你也一定可以:

双非大学毕业生WZX,大四开始备考CFA,在毕业第2年拿下了CFA证书,成功拿到梦想的中金offer;

34岁的宝妈孙女士,之前在某家国内商业银行前端岗位工作,不甘于现状的她,逼自己挤出碎片时间学习CFA,后来顺利内部转岗金融产品部,工资翻倍;

Sean,28岁,非金融相关专业,外企就职,每天程式化的工作,收入不高,也没有成长。想转行的他,考过CFA一级之后,简历加上了“CFA二级候选人”的title,明显收到了更多面试邀约,如行业研究、投资经理等核心岗位;

一位从事经管工作的公务员F先生,英文基础不好,学了一年CFA,不仅专业知识应对工作能够游刃有余,而且自己的英语水平也大有提升;

……

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顶级金融机构认可的导师天团

学员遍布……

本次课程,老师会带领大家:

  • 探秘顶级金融圈:从小白到华尔街精英;

  • 构建系统知识体系,培养金融sense;

  • 教你成为10A学霸的正确通关姿势;

  • 化繁为简,让你秒懂占比5%的核心考点;

  • 融会贯通,现金流分析在实务中的应用;

防止看完文章名额被抢光

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抓住年薪翻倍的机会!

(10月6日周二晚8点开课)

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金融专业+英语能力,2种硬实力,一次搞定

CFA的知识体系涵盖十大板块,代表了全球投资专业人士普遍接受和应用的核心知识与技能。学好CFA,能够获得完备的个人金融知识体系。

还能大大提升自己的英文水平,特别是财经英语,轻松看懂BBC, CNN, FINANCIAL TIMES, THE ECONOMIST, WALLSTREET JOURNAL, 高盛,摩根士丹利,美林,麦肯锡,BCG等各类英文资讯和报告!

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授课讲师+助教 双师1V1辅导

每次课后,我们的讲师团队都会在群里贴心答疑,加强巩固训练,全方位保证学习效果。



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助教更是全程陪伴整个学习过程,针对性解决各阶段所遇问题。



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口碑好得像假的



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限时福利,不领真的是损失!

除此之外,小编还贴心的为大家申请了粉丝专属福利:价值598元的精华学习资料!

现在入群,即可免费领取!

Q&A

1.扫上方海报为什么进不去学习群?

一下子很多人进群,可能会出现延迟哈。进不去的同学可以添加老师微信号,手动搜索微信号: yl17110796408 

2.训练营真的是免费吗?什么时间开始呢?

本次为伙伴们提供免费的CFA学习机会,10月6日晚8点正式上课。

目前3586+人已关注加入我们

       

       

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<think>好的,用户现在问的是如何找出平均年薪在一以上的公司及其平均年薪。之前他们问过如何找出与经理住在同一城市的员工,所以我需要确保这次的回答同样清晰,并且符合他们的需求。 首先,我需要确定用户的数据结构。通常,这样的查询会涉及到两个表:员工表和公司表。员工表可能包含员工ID、所属公司ID、年薪等信息,公司表可能有公司ID和公司名称。用户可能需要连接这两个表,按公司分组,计算平均年薪,然后筛选出符合条件的公司。 接下来,我需要考虑SQL查询的结构。基本的思路是使用GROUP BY对公司进行分组,然后用AVG函数计算平均年薪,最后用HAVING子句过滤结果。不过,用户可能对JOIN操作不熟悉,所以需要解释清楚如何连接这两个表。 可能用户会有疑问,比如是否需要处理没有员工的公司?这时候LEFT JOIN和INNER JOIN的区别就重要了。如果使用INNER JOIN,那么没有员工的公司会被排除,而LEFT JOIN会保留这些公司,但平均年薪可能为NULL。但题目要求平均年薪在一以上,所以可能不需要考虑这种情况,用INNER JOIN更合适。 另外,用户可能会忽略HAVING和WHERE的区别。需要说明HAVING用于过滤聚合后的结果,而WHERE是在聚合前过滤行。这里必须用HAVING来筛选平均年薪。 还有,是否需要考虑四舍五入?AVG函数的结果可能有小数,用户是否需要保留两位小数,或者直接显示整数?在示例中可以加上ROUND函数,让结果更整洁。 此外,用户可能想知道如何优化这个查询的性能。比如,在company_id和salary字段上添加索引可能会加快查询速度,尤其是当数据量大的时候。不过这可能超出当前问题的范围,但作为一个注意事项提出来会更好。 还有可能用户的数据中存在重复记录或者NULL值,比如公司表中某些公司没有对应的员工,或者员工表中的公司ID不正确。这时候查询结果可能不准确,需要提醒用户确保数据的一致性和完整性。 最后,示例中的别名使用是否清晰?比如用c表示公司表,e表示员工表,这样用户容易理解。同时,结果中的列名是否明确,比如AS CompanyName和AS AvgSalary,这样更直观。 总结一下,我需要提供一个结构清晰的步骤说明,包括表结构假设、关联逻辑、分组和过滤,然后给出一个示例SQL查询,并解释每个部分的作用。同时,补充注意事项,比如数据规范、性能优化和数据完整性,确保用户在实际应用中能顺利使用这个查询。</think>要找出平均年薪在一以上的公司及其平均年薪,需通过 **分组聚合** 并结合 **过滤条件** 来实现。以下是具体步骤和示例SQL查询: --- ### **步骤说明** 1. **表结构假设** - **员工表** `Employees`: - `EmployeeID`(员工ID) - `CompanyID`(所属公司ID) - `Salary`(年薪) - **公司表** `Companies`: - `CompanyID`(公司ID) - `CompanyName`(公司名称) 2. **逻辑实现** - 使用 `JOIN` 关联员工表和公司表,按公司分组。 - 计算每个公司的平均年薪(`AVG(Salary)`)。 - 通过 `HAVING` 筛选平均年薪超过一的公司。 --- ### **SQL查询示例** ```sql SELECT c.CompanyName AS 公司名称, AVG(e.Salary) AS 平均年薪 FROM Companies c INNER JOIN Employees e ON c.CompanyID = e.CompanyID GROUP BY c.CompanyName HAVING AVG(e.Salary) > 10000; ``` #### **代码说明** - `INNER JOIN`:关联公司表与员工表,确保每个公司至少有一个员工。 - `GROUP BY`:按公司名称分组,计算每组的聚合值。 - `HAVING`:过滤出平均年薪超过 10,000 的公司(`AVG(e.Salary)` 为分组的平均年薪)。 --- ### **注意事项** 1. **数据完整性** - 若公司可能没有员工(如新成立公司),使用 `LEFT JOIN` 并排除 `NULL` 值: ```sql HAVING AVG(e.Salary) > 10000 AND COUNT(e.EmployeeID) > 0; ``` - 避免重复数据:确保员工表中的 `CompanyID` 是有效的。 2. **结果格式化** - 若需保留两位小数,可使用 `ROUND(AVG(e.Salary), 2)`。 - 示例结果: ``` | 公司名称 | 平均年薪 | |----------|-----------| | 公司A | 12000.00 | | 公司B | 15000.50 | ``` 3. **性能优化** - 在 `CompanyID` 和 `Salary` 字段上添加索引以加速查询。 --- 通过上述方法,可以高效筛选出平均年薪超过一的公司并显示其名称及平均年薪
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