如何评价这张金融行业院校认可度梯队图？
这张金融行业院校认可度梯队图，单从它呈现的结构来看，确实提供了一个非常直观的参考维度。它试图通过“梯队”的方式，将国内金融行业的院校进行分级，这种方式很常见，也容易被理解。
首先，我们得承认，对于一个庞大且竞争激烈的行业来说，拥有一个相对清晰的院校认可度图谱，对于求职者、家长，甚至是行业招聘者来说，都有一定的参考价值。它能帮助大家大致了解哪些学校在金融领域的“含金量”相对较高，哪些学校的学生在求职市场上更容易获得青睐。
这张图的优点在于：
直观性强： “梯队”的划分方式，一眼就能看出不同学校之间的相对位置，省去了逐一研究的麻烦。对于时间有限的考生或家长，这是一个快速获取信息的方式。
聚焦重点： 它集中关注了“金融行业”的认可度，这对于目标明确的学生来说非常有帮助。他们可以有针对性地选择适合自己职业发展的院校。
提供讨论基础： 即使大家对具体的排名有争议，这张图也提供了一个讨论的起点，可以引发大家对不同学校在金融领域优劣势的思考和交流。
但是，要深入评价这张图，我们就不能停留在表面，需要深入剖析其背后的逻辑和局限性：
1. 构成“梯队”的标准是什么？
这是最核心的问题。通常这类图谱的排序会参考以下几个方面，而这张图具体是侧重了哪些，以及权重如何，是评价的关键：
毕业生就业去向： 这是最直观的指标。在头部金融机构（如大型投行、基金公司、证券公司、外资银行）的就业人数和比例，往往是区分梯队的重要依据。例如，清华、北大、复旦、上海交大、人大等校的学生，在这些顶级机构的占比高，自然会被放在更高的梯队。
校友资源和行业影响力： 知名金融机构中拥有大量高层校友的学校，其毕业生在起步和发展阶段会获得更多机会。校友网络的影响力是无形的，但非常重要。
学术实力和科研水平： 在金融学、经济学、数学等相关领域拥有强大师资力量和科研成果的学校，其培养出来的学生在理论功底上会更扎实，也更容易被一些对研究能力要求高的岗位（如量化研究、金融工程）所青睐。
学科专业设置和课程体系： 金融行业发展迅速，对人才的需求也在不断变化。那些能够及时更新课程体系，开设前沿金融科技、量化金融等课程的学校，其毕业生往往更具竞争力。
国际化视野和合作： 许多顶尖金融机构都有海外业务，拥有国际视野和跨文化交流能力的学生更受欢迎。与国际知名高校的合作项目、交换机会等也是加分项。
品牌声誉和历史积淀： 一些老牌财经院校，虽然可能在某些新兴领域不如新兴强校，但其在传统金融领域的深厚积淀和良好的品牌声誉，仍然是重要的认可度来源。
这张图如果只是简单地堆砌某些名校，而没有清晰说明其排序依据，那么它的说服力就会大打折扣。 例如，是根据某一年份的就业报告，还是综合了多年的数据？是侧重于特定金融子行业（如投行）还是整体金融行业？
2. 梯队划分的“天花板”和“地板”在哪里？
顶尖梯队： 通常是那些“众所周知”的顶级名校，如清华、北大，以及在经济金融领域声誉卓著的几所高校（如人大、复旦、上海交大等）。这些学校的毕业生在进入金融行业头部机构时，往往有天然的优势。
中间梯队： 这一梯队的学校是最多也是最容易引起争议的。可能包括一些综合性大学的经济学院、商学院，以及一些知名的财经类院校。在这一梯队中，具体的专业实力、就业表现，以及校友资源的分野会更加细微。
基础梯队/潜力梯队： 有些图谱可能还会包含一些在特定领域有发展潜力，或者在区域性金融市场认可度较高的院校。
关键在于，这张图的“断层”是否合理。 例如，第一梯队和第二梯队之间的差距是否真的如此巨大？第二梯队和第三梯队之间是否界限分明？如果划分过于粗糙，可能会误导求职者。
3. 存在哪些潜在的“盲点”或局限性？
专业细分不足： 金融行业内部有很多细分领域，比如投行、证券研究、资产管理、风险管理、金融科技、商业银行等等。不同学校在这些细分领域的优势可能差异很大。这张图可能无法体现这种专业化的差异。例如，某个学校在量化金融领域可能非常强，但在传统投行领域相对弱一些。
地域性差异： 某些院校可能在某个特定区域的金融行业认可度很高，但在全国范围内的影响力则相对有限。例如，某些地区的财经大学在当地银行、证券公司中是首选，但在北京、上海等一线城市的顶级机构可能竞争力稍逊。
新兴力量的忽视： 随着金融科技的兴起，一些新的高校或新的学科方向可能正在快速崛起。如果这张图是基于过时的数据或视野，可能会忽视这些新兴的优秀力量。
个人能力的重要性： 文凭和院校背景固然重要，但最终在金融行业取得成功的，更多还是依靠个人的能力、情商、学习能力和职业素养。这张图更多地展示了“敲门砖”的效力，但不能决定职业生涯的全部。
“唯名校论”的风险： 过度依赖这样的梯队图，可能会导致“唯名校论”的出现，忽略了许多非名校但实力同样不俗的学生。
总的来说，这张金融行业院校认可度梯队图可以作为一个有价值的参考工具，但绝对不能将其奉为圭臬。
如何更“聪明”地使用这张图？
结合自身情况： 你的职业目标是什么？你对金融行业的哪个细分领域感兴趣？你的学习能力和个人特质如何？这些因素决定了你最适合的院校。
深入研究具体学校： 不要只看排名，要去了解学校在金融相关专业的师资力量、课程设置、科研方向、校友网络、就业支持等具体情况。
关注就业报告和行业动态： 查看学校的官方就业报告，了解毕业生真实的就业去向和薪资水平。同时，关注金融行业的最新发展趋势，看学校是否能跟得上时代步伐。
多方验证信息： 和在金融行业工作的前辈、学长学姐交流，听取他们的经验和建议。
相信自己的能力： 即使你不在最顶尖的梯队，只要你足够努力，具备扎实的专业知识和出色的个人能力，同样可以在金融行业闯出自己的一片天地。
这张图就像一张地图，它能告诉你大致的方向和区域划分，但最终你如何踏上旅途，如何克服沿途的困难，抵达目的地，取决于你自己的规划和执行力。
首先，我们得承认，对于一个庞大且竞争激烈的行业来说，拥有一个相对清晰的院校认可度图谱，对于求职者、家长，甚至是行业招聘者来说，都有一定的参考价值。它能帮助大家大致了解哪些学校在金融领域的“含金量”相对较高，哪些学校的学生在求职市场上更容易获得青睐。
这张图的优点在于：
直观性强： “梯队”的划分方式，一眼就能看出不同学校之间的相对位置，省去了逐一研究的麻烦。对于时间有限的考生或家长，这是一个快速获取信息的方式。
聚焦重点： 它集中关注了“金融行业”的认可度，这对于目标明确的学生来说非常有帮助。他们可以有针对性地选择适合自己职业发展的院校。
提供讨论基础： 即使大家对具体的排名有争议，这张图也提供了一个讨论的起点，可以引发大家对不同学校在金融领域优劣势的思考和交流。
但是，要深入评价这张图，我们就不能停留在表面，需要深入剖析其背后的逻辑和局限性：
1. 构成“梯队”的标准是什么？
这是最核心的问题。通常这类图谱的排序会参考以下几个方面，而这张图具体是侧重了哪些，以及权重如何，是评价的关键：
毕业生就业去向： 这是最直观的指标。在头部金融机构（如大型投行、基金公司、证券公司、外资银行）的就业人数和比例，往往是区分梯队的重要依据。例如，清华、北大、复旦、上海交大、人大等校的学生，在这些顶级机构的占比高，自然会被放在更高的梯队。
校友资源和行业影响力： 知名金融机构中拥有大量高层校友的学校，其毕业生在起步和发展阶段会获得更多机会。校友网络的影响力是无形的，但非常重要。
学术实力和科研水平： 在金融学、经济学、数学等相关领域拥有强大师资力量和科研成果的学校，其培养出来的学生在理论功底上会更扎实，也更容易被一些对研究能力要求高的岗位（如量化研究、金融工程）所青睐。
学科专业设置和课程体系： 金融行业发展迅速，对人才的需求也在不断变化。那些能够及时更新课程体系，开设前沿金融科技、量化金融等课程的学校，其毕业生往往更具竞争力。
国际化视野和合作： 许多顶尖金融机构都有海外业务，拥有国际视野和跨文化交流能力的学生更受欢迎。与国际知名高校的合作项目、交换机会等也是加分项。
品牌声誉和历史积淀： 一些老牌财经院校，虽然可能在某些新兴领域不如新兴强校，但其在传统金融领域的深厚积淀和良好的品牌声誉，仍然是重要的认可度来源。
这张图如果只是简单地堆砌某些名校，而没有清晰说明其排序依据，那么它的说服力就会大打折扣。 例如，是根据某一年份的就业报告，还是综合了多年的数据？是侧重于特定金融子行业（如投行）还是整体金融行业？
2. 梯队划分的“天花板”和“地板”在哪里？
顶尖梯队： 通常是那些“众所周知”的顶级名校，如清华、北大，以及在经济金融领域声誉卓著的几所高校（如人大、复旦、上海交大等）。这些学校的毕业生在进入金融行业头部机构时，往往有天然的优势。
中间梯队： 这一梯队的学校是最多也是最容易引起争议的。可能包括一些综合性大学的经济学院、商学院，以及一些知名的财经类院校。在这一梯队中，具体的专业实力、就业表现，以及校友资源的分野会更加细微。
基础梯队/潜力梯队： 有些图谱可能还会包含一些在特定领域有发展潜力，或者在区域性金融市场认可度较高的院校。
关键在于，这张图的“断层”是否合理。 例如，第一梯队和第二梯队之间的差距是否真的如此巨大？第二梯队和第三梯队之间是否界限分明？如果划分过于粗糙，可能会误导求职者。
3. 存在哪些潜在的“盲点”或局限性？
专业细分不足： 金融行业内部有很多细分领域，比如投行、证券研究、资产管理、风险管理、金融科技、商业银行等等。不同学校在这些细分领域的优势可能差异很大。这张图可能无法体现这种专业化的差异。例如，某个学校在量化金融领域可能非常强，但在传统投行领域相对弱一些。
地域性差异： 某些院校可能在某个特定区域的金融行业认可度很高，但在全国范围内的影响力则相对有限。例如，某些地区的财经大学在当地银行、证券公司中是首选，但在北京、上海等一线城市的顶级机构可能竞争力稍逊。
新兴力量的忽视： 随着金融科技的兴起，一些新的高校或新的学科方向可能正在快速崛起。如果这张图是基于过时的数据或视野，可能会忽视这些新兴的优秀力量。
个人能力的重要性： 文凭和院校背景固然重要，但最终在金融行业取得成功的，更多还是依靠个人的能力、情商、学习能力和职业素养。这张图更多地展示了“敲门砖”的效力，但不能决定职业生涯的全部。
“唯名校论”的风险： 过度依赖这样的梯队图，可能会导致“唯名校论”的出现，忽略了许多非名校但实力同样不俗的学生。
总的来说，这张金融行业院校认可度梯队图可以作为一个有价值的参考工具，但绝对不能将其奉为圭臬。
如何更“聪明”地使用这张图？
结合自身情况： 你的职业目标是什么？你对金融行业的哪个细分领域感兴趣？你的学习能力和个人特质如何？这些因素决定了你最适合的院校。
深入研究具体学校： 不要只看排名，要去了解学校在金融相关专业的师资力量、课程设置、科研方向、校友网络、就业支持等具体情况。
关注就业报告和行业动态： 查看学校的官方就业报告，了解毕业生真实的就业去向和薪资水平。同时，关注金融行业的最新发展趋势，看学校是否能跟得上时代步伐。
多方验证信息： 和在金融行业工作的前辈、学长学姐交流，听取他们的经验和建议。
相信自己的能力： 即使你不在最顶尖的梯队，只要你足够努力，具备扎实的专业知识和出色的个人能力，同样可以在金融行业闯出自己的一片天地。
这张图就像一张地图，它能告诉你大致的方向和区域划分，但最终你如何踏上旅途，如何克服沿途的困难，抵达目的地，取决于你自己的规划和执行力。
网友意见
没有任何现实指导意义。
第一，“头部金融机构”，“非头部”……金融机构本来就是一个很宽泛的范畴，再加上这种模棱两可的形容。你知道具体是指什么机构吗？当你要找工作的时候对你有任何指导意义吗？比如工商银行算头部机构吗？友邦保险算头部机构吗？创新工场vc到底算头部机构还是非头部机构？
所以金融是一个非常宽泛的行业，头部与非头部更是有不同的指标来区分。这么看起来的话，这张表单过于模棱两可。
第二，对于清北复交这种院校说的比较明确，其他的充斥着可以一拼，没有存在感，一般……这一类更加模棱两可的形容。那我就是一个普通211，你说的是没有存在感，那我就想没有存在感的混个职位行不行啊？你说的是普通211一般……那这个一般到底是绝对没机会嘛，作者也不敢说这个话，但是说机会很大嘛，他更不敢说。所以就等于没说。
所以总的说来整张表单，流露着对学校品牌的崇拜，想方设法流露出自己对就业招聘时候的熟悉，但却一句准话都不敢说，因为的确也没有人敢打这个包票，所以整张榜单看起来像有道理的样子细读起来，落实到某个具体学生身上的时候，没有任何指导意义。
大家要明白为什么金融行业看重学校。
第一是金融这个东西很难检验个人的具体技能，比如你是个计算机程序员，那很简单，我直接考你算法题，甚至给你一个小项目，你做一做。你的水平一目了然，但是金融我总不能让你现场炒个股吧，更不能让你现场默写一个央行的制度吧。在无法准确检验个人能力高低的时候，只好借助学校平台，院系专业等等这样相对显性的东西来判断一个人的成色。所以总的来说，越好的学校机会越多，这个原则是没变的。
第二，另一个重要的原因是因为竞争导致的。为什么金融企业要找好学校高学历的人那是水涨船高的结果。一共10个机会来了100个人应聘，那我当然有充足的余地去挑挑拣拣，选最好的学校，最好的专业，最高的学历的那几个人了。但如果10个机会就来了11个人应聘，你觉得他们还会挑吗？搞清楚了这个逻辑，其实你根本就不用看这种榜单。你就看一看今年你面临的竞争怎么样就行了。如果你面临的仍然是10个机会，100+人争这种局面，那你不要管这个企业去年有没有招过普通的院校，没有意义，你是个普通院校，今年你总不能指望你是个普通学校出身，却是那100个人里面学校最好的吧。
第三，有些时候你眼睁睁的看了那个企业招了普通学校的人，但你要知道他招那个人并不是因为他学校招的，有可能是因为其他原因，比如说他能拉到大客户，他爸本身就是大客户。你光从结果去统计，说211也有机会，他没有任何意义。
所以总的来说，我认为这个榜单也就看一热闹，没有任何指导意义，找工作的同学其实判断一个基本逻辑就行。
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