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美国大热的商业分析专业究竟适不适合自己?

发布日期:2019-12-16 13:58
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美国大热的商业分析专业究竟适不适合自己?
Business Analytics专业揭秘


BA(Business Analytics),一个以商业知识为基础,数理编程为手段,从数据分析出发,以决策优化来创造价值的新兴专业。其火爆程度异常之高,全球各大高校纷纷增设 BA 专业。很多学生察觉到了新的风向,分分申请BA专业,但是,你到底适不适合学习BA专业呢?申请BA专业需要具备哪些条件呢?今天小编来介绍一下!

1.考GT是申请的第一件事,但绝不是最重要的一件事
今年MSBA的申请十分激烈,一些传统项目的申请者人数甚至超过了2000人,大家的三维背景也都水涨船高,托福100出头,GMAT 700出头,大概低于接近70%的申请者。但从往年申请经验来看,三维不是一切甚至不那么重要。招生官在决定录谁的时候考虑的是“谁更有机会在我们的项目里成功并且毕业后找到一份好工作”,GT是一个重要的indicator,但肯定不是唯一的甚至也不是一个优先的。大家会妖魔化GT的原因是因为很多人专业类似,实习类似又略水,文书又千篇一律不太走心,实在分不出什么区别,别人就只能按照分数筛人吧。其实这里就是想告诉很多挣扎在T100+/G700+出头的同学,既然已经过了线,不必继续持久的把宝贵的时间与GT继续挣扎,而把时间放在从其他能够提高自己能力上性价比会更高,比如下面这段讲的。

2. 探索自己并探索专业
如果你毕业了希望一定要从事一份自己喜欢的工作话,那你一定要思考自己适不适合BA。如果只是觉得比起看到高就业率/STEM/高薪就一窝蜂的去转BA,还是应该好好思考一下自己适不适合/喜不喜欢/擅不擅长,毕竟什么类型的工作也很大程度上决定着生活的状态,况且这还是笔将近10W刀的大投资。


在决定转向这个专业之前:
1)不妨问问自己是否喜爱与满屏幕的数字打交道
2)不妨思考下自己学概率论/统计学/计量经济学这样的课程时候是否有兴趣或否吃力
3)不妨去上上最最简单的coursera上的pythonfor everybody (https://www.coursera.org/learn/python)是否能comfortable with code.

如果还是想不清楚自己适不适合,可以回头审视一下自己大学四年中,对于编程和CS 专业的课有没有兴趣、学得怎么样?不知道自己是否对business有sense?是否喜欢这种data-driven-business-decision?可以考虑在寒暑假找一份business analyst类似岗位的实习,看到自己能够借助data analysis的帮助,让卖家多卖了200%的东西,会真切的感受到BA的作用,也了解整个商业数据分析的流程,也觉得这份工作很有成就感。其实我觉得经历了这样的过程,你的文书也就不会千篇一律了。

然后说说选校,第一件事,抛开QS的BA专业排名,抛开USNEWS的本科综合排名,当然不是说这两个排名对于BA选校没有价值,而是觉得着重关注这两个排名对于BAmaster来说太懒了。

总结下来就是适合自己的才是最好当然怎样才是最适合自己的,问自己这几个问题:

1) 你为什么要读MSBA,留美还是回国?
如果想要留美,就业关注一下学校的地理位置(非常重要!!!,这决定着是否好就业?进入怎样的行业?毫无疑问地理位置上SF湾区肯定是机会最多的,其他像NY/LA/Dallas/Seattle/Boston/Austin等等也不少),另外与其关注综合排名不如关注下项目的历史就业数据等等,如果你读master是为了找个好工作的话。
2) 你想进入什么行业?金融、市场分析还是互联网?
如果选择互联网行业,就要思考一下这个这个学校在BayArea(硅谷)的就业是不是有比较好的传统?这个项目能否提供这个行业足够的技能?(这一点下面展开说)
下图是在linkedin上找到的Data Scientists的主要行业分布,大家可以作为参考。



关于课程:我觉得童鞋们要学会从官网上分析一个学校的课程,并且分析是否合适自己:

1)是否提供了实现就业目标的足够的tech技能
比如以希望在硅谷的科技公司做一名data analyst为例,应该具有python这样的脚本语言/SQL这样用于提取结构化数据的语言/Hadoop这样处理big data的技术/推断统计 假设检验 优化 和machine learning这样建模的知识/用pythonR 甚至d3.js实现数据可视化的能力等等,大家可以去linkedin上看看这些岗位的job description。比如:https://www.linkedin.com/jobs/view/249774783/

你可以看看每个项目的每门课是否能够提供这样的足够的技能。当然很多更business向的企业/行业不需要这么多tech的技能,也可以从linkedin上看看这些企业/行业需要什么技能,而你选的学校能否提供。

2) 是否提供了足够的实践机会
比如实习或者一个足够有分量的practium,可以去看看project是否是一个真实企业的正在面对的真实问题/project时间比较长能够获得足够锻炼?(比如像USC/WashU/Hult就提供了实习的时间,UTAustin/UCDavis/USF这些学校因为与生俱来的地理优势,提供了至少时长数月的真实企业的practium

3) 课程体验
比如有些项目的课程是固定的,不能选修而且所有的课程也是为BA专门开设的;而有些项目特别是在比较大的bschool有很多和其他master一起上的很多很商科的elective,这个各有利弊,大家自己选择。而我自己比较倾向前者,因为我觉得这样的话business的部分会与analytics结合得更好,毕竟以前在国内也是读的经管类,结合自身的就业目标,不想再去美国学一遍econ/marketing/accounting/finance这些东西。

关于如何看学校的课程,UC Davis的为例,简单的介绍(http://gsm.ucdavis.edu/msba-course-offerings):
UCD的项目除了practium的部分共13门课,分为data/analytics/business三个stream,其实这样是businessanalytics的三个核心构成:获取、管理、处理data,利用统计理论、优化理论、机器学习等方法对其进行analytics,然后帮助business决策:
首先会有一个Programming Camp,会在所有的课程开始之前集中的教授Python等编程技能,为后面奠定基础!


DATA模块有四门课
l Data Management: 这门课涉及数据的提取、存储和组织;教了SQL这个处理结构化数据最实用的技能,无论是在互联网领域还是传统领域!除此之外还讲了现在很火的非结构化数据(比如NoSQL,文本分析,多媒体数据的处理)。
l Big Data:这门课讲了现在最流行的基于Hadoop的大数据的处理,涉及的技术包括Mapreduce/Pig/Hive,这几乎是湾区科技公司的必备技能!
l Data Design and Representation: 这个课程主要是关于数据库的设计、组织与呈现,为数据的处理与分析打下基础。
l Data Visualization:数据可视化,这个很通俗易懂了。这门课深度也很高,不仅仅是用python/R做一些标准格式的图标,还会讲一些web前端可视化技术,做一些动态的很fancy的东西,会涉及到html/css/d3.js

然后是Analytics模块,有五门课程,很全面涉及到了数据分析的方法:
l Statistical Exploration and Reasoning:这门可以理解为比较基础的统计学,包括统计推断、抽样、概率、回归分析这些基础话题。
l Advanced Statistics:这门课就是一些比较高级的统计模型了,包括非参数估计、贝叶斯、极大似然估计、时间序列、模型选择、维度消减,这门课已经渐渐触及数据科学的核心领域
l Machine Learning:机器学习可以说是真正DataScience的核心,一个以湾区公司为目标的项目肯定必不可少。基本覆盖了机器学习的各类算法,监督学习,无监督学习,加强学习,大家常见的聚类、分类、决策树、神经网络等算法就是这门课程的内容。
l Analytic Decision Making:这门课主要是讲了数学优化和更多的高级统计技术,像蒙特卡洛、启发式算法。
l Application Domains:这门课就是数据分析具体的应用领域介绍,像社交网络分析、供应链分析、healthcare、物联网、市场分析等等。

另外就是四门Business 模块的课程
• 401 – Introduction to Business Analytics (2 units)
• 411 – ProblemStructuring (2 units)
• 402 –Organizational Issues in Implementing Analytics (2 units)
• 403 –Organizational Effectiveness Workshop (2 units)
给大家列出来的目的不是介绍UCD这个项目,而是希望童鞋们能够仔细得研究好你要申请的学校的课程,看看这些课程能给你带来什么,能否满足自己和市场的需要!

关于UC Davis的BA项目多安利两句:
1)     项目的位置是旧金山市区,而不是main campus,这大概和其他在湾区的BA项目一样是地球上位置最好的BA项目了吧!
2)     10个月毕业
3)     被录取的学长学姐背景都很优秀,基本以top985/211、美本为主,也有不少有美国工作经验的同学;已经决定去了的小伙伴们也纷纷放弃了各类所谓女神校,像Gatech、USC、WUSTL、USF、帝国理工、Columbia、UMN、UCSD等等,所以也希望更多童鞋加入

总而言之,没有最好的课程,只有最合适自己的课程,也没有最好的项目,只有最适合自己的项目。希望童鞋们可以自己多做点research,不但是对学校做research,还应该对自己、对这个行业、对就业市场做research,去找出真正适合自己的学校!
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