Netflix,一夜消失5800亿...

多客科技

作者：微信文章
Deloitte，Audit，全职offer



哈利波特、权游、蝙蝠侠...

这些ip马上要大改名？

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华纳，被争抢的一生...

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Netflix率先出手

上周五，流媒体巨头 Netflix 突然放出重磅消息：要花 827 亿美元（现汇率约合 5854.04 亿元RMB）收购华纳兄弟探索公司。一时间，圈内大地震。



（图片来源官网）

要知道，Netflix 拥有超过3亿的全球订阅用户，要是真把华纳拿下，它将直接从 “流媒体平台” 变身成为集制作、发行和流媒体平台于一体的综合影视巨头。

除此之外，华纳的几大 IP ：《哈利・波特》、《权力的游戏》、DC超级英雄系列以及《欲望都市》等，都要改姓 “网飞” 了。





（图片来源网络）

消息放出后瞬间引来了不少反对声，导演詹姆斯・卡梅隆就在其中。

他直接喊话 Netflix 高管，认为这对电影圈就是灾难：“电影就该在电影院看！”



（图片来源thecinamachina）

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又一方加入收购大战

谁都没想到，周末刚过，这场收购案就迎来了一位实力强劲的竞争者。

派拉蒙天舞的负责人大卫・埃里森直接向华纳兄弟探索公司股东发起了收购要约，开出了 1084 亿美元的全现金报价。



（图片来源CNBC）

毕竟，大卫的父亲是甲骨文公司创始人拉里・埃里森，强大的资本后盾让大卫在这场收购争夺战中拥有充足的底气。

更出人意料的是，大卫此番大胆的收购动作背后，还站着一众隐形投资方。

除派拉蒙天舞外，沙特阿拉伯公共投资基金（PIF）、卡塔尔投资局（QIA）等全球顶尖主权财富基金也参与其中，甚至还有特朗普大女婿贾里德・库什纳的事。

这也让整个事件变得更加耐人寻味：Netflix 刚官宣收购计划，特朗普便表态将参与最终决策。与此同时，其女婿为大卫的收购方案站台，再加上大卫父亲拉里・埃里森是特朗普的长期支持者，其间的种种联系让外界产生了许多猜测。

总之，最终无论是 Netflix 成功拿下华纳，还是大卫的现金攻势胜出，都将对当前的格局带来颠覆性的改变。

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抓住求职风口，直接上岸Data岗！

Netflix和华纳两大巨头牵手之后，不管是整合内容资源、拆解用户行为，核心都得靠Data人才托底——毕竟靠数据挖掘市场潜力和敲定战略方向，早就成了流媒体头部玩家抢占赛道的抓手。

而对瞄准美国Data岗的留学生来说，这种行业头部玩家的布局调整，恰恰藏着不少求职风口。

想趁这波行业红利突围上岸，提前摸透名企对Data人才的核心诉求、做好针对性准备，才是精准踩中机会的关键。

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高薪+身份，一网打尽

在美国，Data行业绝对是“薪资+身份”在线的黄金选择，既不用为💰发愁，又能缓解留美身份焦虑！

毕业即高薪 …

Data薪资一向高的离谱，稳居全行业第一梯队！金融圈入门级DS岗薪资就可以达到$140k-$190k。刚毕业就可以轻松解锁百万年薪，不用经历“低薪熬资历”的阶段。

当然，薪资涨幅也不用愁。随着经验积累，几年内实现薪资翻倍是常态。



（图片来源网络）

H1B大户 …

再看留学生最关心的H1B问题，Data岗荣登H-1B鄙视链顶端。

美国每年H1B办理量最多的岗位，基本集中在：Software Engineer、各类Analyst岗位，还有Data Scientist、Data Engineer这类Data相关技术岗。

不但申请覆盖范围广，而且最关键的是，美国Data人才缺口常年居高不下。不管是科技巨头、华尔街投行还是独角兽企业，都在疯狂扩招。



（图片来源My visa Jobs）

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拆解摸透Data岗

想冲美国Data岗，第一步得先把岗位类型摸透！

Data岗不仅品类多，层级差异也很明显，今天就从入门级到Top层级，帮大家把核心岗位拆解清楚：

     Data Analyst

Data Analyst（数据分析师）的核心工作，是从海量数据中挖掘问题核心、探索解决方案，并将分析结论转化为可落地的商业方案。

这意味着DA必须熟练掌握Python与R，同时精通A/B Test、建模、SQL，以及Tableau可视化工具的运用。

     Data Scientist

工作内容以建模为主，核心逻辑是梳理、提炼历史数据，搭建专属预测模型来预判未来趋势，为企业的后续战略布局提供支撑。

相较于DA，DS对编程能力的要求更为严苛，不仅要深度掌握R、Python、SQL，还需具备扎实的Machine Learning知识，熟练操作Tensorflow。

     Data Engineer

Data Engineer更偏向软件工程师的定位。核心职责主要有两项：一是负责ETL或ELT流程，完成数据的抽取、转换与加载；二是主导数据库与数据仓库的设计及管理。

想要胜任DE岗位，既需要过硬的编程技术功底，还得熟练运用Talend、Spark等ELT工具。

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名企更偏爱哪类候选人

求职Data第二步，得先搞懂企业到底更pick哪种求职者！这里小i尤其强调实习经历的重要性，它直接决定你能不能突围。

     苦练所需技能的候选人

从之前的岗位拆解能看出来，想当合格的Data人，除了会沟通、有Business Sense，R、Python、SQL这些硬核技能也得练扎实。

不过不同岗位要求不一样：DA入门只要掌握基础就行，可DS和DE对技能的要求会高出一大截，光把技能练熟，还不算稳赢。

     实习经历才是突围关键

更关键的是，美国Data岗对专业和学历没那么多硬性限制，这就导致求职赛道十分拥挤。想在扎堆的求职者里冒头，实习经历就是真正的加分项，甚至是敲门🧱。

要是没有相关的Data实习背书，或者简历缺乏有含金量的经历，大概率连头部企业的初筛门槛都过不了。

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