金融MBA的未來:如何開始金融職業?

已發表: 2021-05-25

從事金融職業可能會獲得很高的回報,尤其是在當今數據比以往任何時候都更容易訪問的時代。 從大公司到工作的專業人士,每個人都需要熟練的金融專業人士的專業知識。

因此,現在是從事金融事業的最佳時機。

在本文中,我們將討論金融的未來範圍,並幫助您了解如何在這個快速發展的行業開始職業生涯。

目錄

未來的財務範圍

在美國,金融和其他金融相關資格的 MBA 的未來非常光明。 金融業提供了一些收入最高、最有成就感的職業。 在需求方面,MBA金融一直是學生最搶手的項目。 根據GMAC 的 2019 年準學生調查,金融碩士是學生最喜歡的課程。

這充分說明了金融MBA的未來範圍。 不同金融專業人士的平均薪酬也相當高,增長空間很大。

以下是一些不同金融職業的平均工資,以顯示未來金融領域的前景如何:

1. 金融分析師

金融分析師的工作前景非常光明,與其他金融專業人士相似。2019 年到 2020 年金融分析師的就業人數預計將增長 5% ,快於所有職業的平均水平。 此外,隨著金融產品的範圍和對深入人口學知識需求的增加,對金融分析師的需求也將相應增加。

金融分析師的平均年薪為 81,590美元。

財務分析師必須跟踪組織的財務業績並分析其業績。 財務分析師還必須分析市場狀況以做出預測並幫助高層管理人員做出業務決策。 強大的溝通技巧對於這個角色至關重要,因為金融分析師必須向非技術受眾(利益相關者和高級管理人員)傳達技術見解。

2. 財務經理

根據美國勞工統計局的數據,從 2019 年到 2029 年,財務經理的就業率預計將增長 15%,這大大快於大多數其他職業。

財務經理的年薪中位數為 129,890 美元,這意味著您可以輕鬆地在該行業獲得 6 位數的收入。 財務經理負責創建財務報告並為公司的長期財務目標制定計劃。 他們在保險公司、投資公司和銀行等各個行業工作。

財務經理在每個組織的決策過程中都發揮著關鍵作用。 他們支持項目分析、驗證計劃並管理公司的財務活動。 如果有足夠的經驗,您在該領域的薪水最高可達163,000 美元

3. 投資分析師

投資分析師負責進行研究和分析趨勢,以幫助客戶對其投資組合做出更明智的決策。 他們與養老金計劃、銀行和投資公司合作,指導投資經理進行高收益投資,損失最小。

投資分析師的平均薪酬為84,948美元,根據他們的經驗和技能,最高可達 139,000 美元。

投資分析師的熱門技能是 Microsoft Excel 和客戶關係管理。 由於該領域的獨特性,投資分析師還必須具備強大的計算能力和批判性思維能力。 投資分析師還必須熟悉最新的數據分析工具和技術,因為他們必鬚根據他們產生的見解向客戶提出建議。

如何開始金融職業生涯?

對於希望進入金融領域的有志者來說,金融MBA無疑是明智的選擇。 即使我們正處於大流行之中,但這並不意味著必須停止學習和提高技能。

但是,您並不總是需要金融 MBA 才能開始在該領域的職業生涯。 許多專業人士參加短期認證計劃,以學習必要的技能並過渡到不同的行業或從事高薪工作。 閱讀有關開始 MBA 的正確時間。

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結論

既然您知道金融職業的回報有多大,現在正是邁出這一步伐並開始學習專業金融課程的最佳時機。 無論是MBA 課程還是認證課程——在專家的指導下,您都會受益匪淺。 首先,課程為您提供結構化的課程,您可以在其中逐步學習每個概念。 這可確保您有效地學習不同的科目。

招聘人員在金融領域尋找經過認證的專業人士,這是您應該獲得在該領域從事職業的資格的另一個原因。 擁有良好的資歷將幫助您在同齡人中脫穎而出,並使您更容易獲得高薪職位。

金融是一個很有前途的行業,擁有合適的資格,你一定會走得很遠!

任何人都可以攻讀MBA學位嗎?

來自不同學科的學生髮現管理世界極具吸引力和誘惑力。 這意味著攻讀MBA學位的學生擁有不同的資格,不僅限於商業和經濟,還包括來自科學、技術、金融、媒體、諮詢甚至軍事等背景的學生。

擁有 MBA 資格的學生可以選擇攻讀多個課程或專業。 這基本上是為了在精確的學科領域獲得有針對性的知識。 隨著管理範圍的擴大,這些集中課程也逐年變得更加全面和創新。

MBA 可以專攻電子商務和創業嗎?

作為電子商務或創業 MBA 的學生,您將接觸到數據分析和管理技術等學科領域。 更深入的會議將涵蓋戰略管理等主題。 您還將學習如何借助電子商務中的預測技術來預測趨勢。

您還將獲得市場研究、廣告和促銷、供應鏈管理和電子商務戰略等基礎領域的知識。

商業分析課程的 MBA 課程教什麼?

商業分析 MBA 使學生能夠獲得各種分析工具知識方面的專業知識。 這個想法是收集原始數據,然後對其進行評估和評估,以提取有價值的商業智能,為組織中的各種職能運營提供支持。

雖然這些是一些核心業務模塊,但您還將了解大數據、機器學習、業務指標和交付、績效管理、數據可視化等等。