什么级别的银行有信息科技岗？
几乎所有级别的银行都有信息科技岗。从国有大型银行（如中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行等）到股份制银行（如招商银行、平安银行、浦发银行等），再到城市商业银行（如北京银行、上海银行等）和农村商业银行，以及外资银行（如花旗银行、渣打银行、汇丰银行等），都有信息科技岗的需求。
这些银行在信息科技岗的招聘上，一般要求应聘者具备计算机、信息技术、软件工程等相关专业的学士或硕士学位，有一定的编程能力和技术基础。此外，对技术栈的要求因银行而异，但通常包括 C、java、数据库、计算机网络、操作系统等基础知识。有些银行可能还会要求具备金融知识，以便更好地理解和解决金融业务中的技术。
总的来说，不同级别的银行在信息科技岗的招聘要求上会有所差异，但总体上都需要具备相关的技术背景和金融知识。
我是经济学专业大二学生，未来想从事金融，想自己学一下关于数据分析(python)方面，应该怎么学？
第一步：学习Python语言基础，它的各种语法、用法。这个过程因人而异，有的人喜欢看书，这里推荐《Python编程从入门到实践》，边看边跟着做，就能掌握Python的基本用法；有的人喜欢看视频，现在网络发达很好找，比如B站、慕课网，搜一下就有。在此期间，可以看看廖雪峰等人的博客、Github上的学习笔记等。
第二步：学习数据分析所需要的库，这里主要是numpy、pandas、matplotlib等。推荐书籍为《用Python进行数据分析》，这本书作者是pandas的缔造者，里面很多示例，跟着敲就能通晓数据分析应该怎么做。
第三步：学习一定的爬虫知识和机器学习。数据怎么来？除了用别人的，有的时候还需要自己收集，这就需要用到爬虫。建议直接看崔庆才的爬虫***，B站有。而数据分析跟机器学习是形影不离、相辅相成的，网上教程也是一大堆，入门的话推荐吴恩达的网课版，注意不是斯坦福上课那个。
学习完前面的步骤，基本上就能自己开始数据分析了。遇到困难，多百度，多提问，逐步掌握。
题主经济学大二生，将来目标是金融行业，这是很不错的职业规划，竞争虽然激烈但确实有钱途。至于说数理工具数据分析等等是否要下大力气学习，这是当然的，对将来工作很有用，但是，却不是最重要的。对金融行业就业来说，什么最重要？
学历！背景！
金融就业对学历，对出身，要求很高，非常高，不管是投行，债券，还是基金都是如此。国内金融高端就业领域对毕业生所就读大学院校的要求很变态，顶级的只要清华经管，连清华五道口院都以研究岗为主；北大光华汇丰CCER还有现在慢慢出头的燕京；复旦经管交大高金安泰，当然还有人大等这些最顶尖的高校，实事求是的说，其它学校机会很少。举个例子，BATM招聘，最后录取的投资部成员，都是清北毕业，且不乏哈佛、耶鲁等藤校背景的。再比如国内某著名基金，只要本科就是清北的，清北硕士都不行。出身，很重要。
金融专业有很强的地域性，记住：重要的不是金融学还是金融工程数据分析计算机技术，而是各种实习背景的安排，没有实习，没有强有力的实习，实力无从体现，找工作一样没戏。什么叫“强有力”？一般小券商的实习，四大事务所的实习，都没多大用。
清北的金融本，大部分都去米国英国了，去哥大伦敦政经巴黎高商看看，乌泱乌泱的。若非如此，一般985两财一贸考清北复交的金融研上不了岸。
金融经济学跟其他专业不太一样，它是非常注重实操的行业，专业上需要学习的东西不太多，也没有想象中的难度。金融业从业，人脉，关系，朋友圈，比投资技术重要。所以，题主学不学数据分析没那么关键，重要的是考研，提升自己，能出去就出去，出去也必须瞄准米国前十英法顶级，出不去当然死掐清北复交至少是985两财一贸，再把实习背景做做好。
题主有志于金融行业，当然没毛病。只是有一点一定要提醒一下，这是个投入比较大的专业，资金投入，时间投入，精力投入都很多，尤其是实习，要有心理准备。
好一点的经济金融专业岗位，现在看来不太可能本科就去就业，绝大部分得读个研深造一下。一般无非就是两个出路：保研，或者出国。
经济学虽然有经济统计专业课程，但与数据分析还是有差距，不系统不深入。
热门职业竞争厉害，其他专业转方向搞大数据分析与挖掘，不系统学习是不可能胜出的。
总算碰到一个比较不错的问题了！
数据分析学习路线
一 当然是python的基础语法，另外sql的语法也要重点学习一下
二 学习python主流的数据分析框架：Pandas、numpy、matplotlib
建议[_a***_]工具：pycharm
三 重点学习下python数据分析相关的算法，一定要注意多思考，重在理解
四 前三点完成之后，可以在leetcode上进行练习
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