主講人：Emily

Education

MIT Master of Science in Business Analytics

美國Top30本科，專業數學與經濟，輔修統計

Professional Experience

Nordstrom Data Scientist internship; National bureau of Statistics of China, etc.

01

BA是什麼？

第一是skills能力，包括邏輯分析能力、學習能力和數據分析能力等。第二條是technical，這個專業對技術有一定的要求，也就說你要懂最新的技術，就算你不精通，你也要知道它是幹什麼的。第三個是應用，就是要用統計的模型或者你學過統計的知識，應用到實踐問題裡。第四個是practice，你給出來的解決方式要非常的實用，不是局限于一個學術水平。第五個是investigation，BA要求有創造力，你必須要通過現有的問題或者說現有的數據，去挖掘到他内在的問題，而這個是沒有人會教你的。最後一個是drive business planning, 就是通過一個數據的提取、轉換和分析，來幫助解讀一些商業的問題。

從實際的提出解決的方案到最後的實施過程中，BA都是要參與到裡面的，應該說數據是一個啞巴，而BA的主要的工作就是讓這個啞巴開口說話。

02

BA到底是一個專業還是一個職業？

說實話我自己申請甚至我現在就讀，我也不好去給一個非常明确的定義。從我的角度來說，我更傾向于說BA是一個職業而非一個專業，而現在的它确實又是一個非常流行的一個趨勢，因為這個職業在各個行業中的需求量非常高，是一個新興的行業，也演變成了一個專業。應該說BA和DS非常的類似,都是從統計衍生而來的一個分支，但是因為兩個track有稍稍的不太一樣，以至于現在每個學校program的命名上可能有那麼一些差異。

這個專業主要有三個組成部分：一個是business，一個是statistic和mathematics，最後一個就是computer science，它是一個非常多樣的、多栖的一個專業。以上三個部分都是需要有一定的了解，但不需要你非常精通，而BA就是要求你在這三個領域裡面能夠自由的切換，同時能夠把你這三個領域中學到的知識結合到一起運用。

03

DS和BA的區别和聯系

許多人除了對BA非常感興趣以外，也對DS也非常感興趣，我在這裡着重給大家做一下介紹DS。首先我并不認為這兩個專業有什麼特别大的差異，如果你廣泛來定義的話他們是一樣的，甚至将來你們在求職過程中這兩個title下面幹的活都可能是一樣的。所以我把它們拆分成兩部分：一個是學術方向和就業方向，來跟大家說一下區别。

首先學術方向，BA是絕對要偏商科的，很多學校把這個學科給設置在商學院底下。 比如說MIT就在斯隆商學院底下。DS大多數是在engineering下面，也就是說它是會偏工科一些。像哥倫比亞的DS或者NYU的DS。

在course的安排上，BA方向會多一些商業性質的課，比如說我們就會多上一些marketing或者是供應鍊管理之類的課；而DS都會偏向于computer science之類的課，或者engineering或者python。所以在申請的時候，一定要着重去看一下課程描述，它的課程都有哪些，是不是你感興趣的，是不是你想要學的。

然後就業方向來說，BA比較着重于做前端的。所謂的前端是說你會直接的跟公司内部的産品的team或者是marketing的team 或者是finance的team去交流，要及時的溝通和對接，了解到他們的需求，幫助他們了解你做出來的分析怎麼應用；同時要去跟engineering配合，指導他們完成各種實驗，或者怎麼去調整。

那麼DS就可能是偏中後端一點，尤其在一些high tech的公司裡，可能着重在後台去做一些研發，更好的衡量公司的performance。不需要直接跟其他的team密切的溝通或者去做彙報。

04

MIT BA項目介紹

MIT BA我想很多人應該聽說過，因為這個專業今年真的是非常火。這個專業是設在了斯隆商學院底下，但是它其實的是跨在了兩個管理層面上，一個是商學院，一個是operation research center底下。它的前身其實就是OR的master。這個專業要求你必須一年畢業，有84個必修學分，48個選修學分。關于招生情況，第一屆隻有16個人，中國人隻有五個人。所有的中國人都是有海外背景的，包括從歐洲來的學生也都是必須有海外背景的工作或者實習的經曆。大多數找的是咨詢公司和科技公司會比較多一點。

專業的課程設置

The analytics edge是一門project的課，基本上上課實踐很短，主要做項目，以team的形式為主，這個課程主要是作業和項目，類似于工作中會遇到的情況，會不停的趕進度。

Applied probability and stochastic modles，應用概率與随機模型，将來面試對這項能力的考察是非常嚴格的。

Analytics capstone是去做一個實習，給一個公司做項目，有非常詳細的project planning，要定期跟學校和項目彙報，提交結果。

Optimization methods學校都在開，這門課比較重要的原因在于，各行各業都需要找到最優解，是理論和實踐結合的課程，最終通過project和作業模拟解決一些實際的問題。

Analytics lab課程會邀請一些大公司給你一些非常實際的案例，而這些案例可能将來在你求職的時候非常有優勢。

Machine Learning是當前比較熱門的課程，如果對programming有興趣是一定要學的，也非常有用。

最後from analytics to action是我們專業特有的，一般開設在假期集中培養。

選修課隻能選三個，同時你自身也非常忙，因此你選擇的課程一定要match未來想要的就業方向和自身的興趣。

關于這個項目的學習，上課是一部分，你要聽老師講他們對于産品的想法，或者怎麼分析問題，他們很多都是來自于一些大公司，擔任課作教授。其次最重要其實去做作業，你會發現這裡面沒有一門課是專門教你program的，所有的program的練習都是在你實際的作業和project當中自己去學習。同時這個專業對program的要求還是非常高的，因為你需要自己去提取data，自己去做轉換，自己去做一些run going，這些都是需要program作為一個工具和手段來幫助你。

05

申請準備

BA專業的要求是非常多樣化的，就學術背景來講，以下幾個背景是非常适合申請的，包括數學、經濟、金融、統計、計算機科學和EE等。如果你不是這些專業背景的話，需要自己補充這些先修課程，同時在你申請的時候，你一定要列出來你上過哪些相關的課程。這些課程不要求你非常精通，但一定要會用。

同時我建議大家如果還有時間的話要去做一下intern，申請這個專業的很多人都是有工作經驗的，如果你沒有工作經驗，會成為你一個短闆或者一個劣勢。我建議大家可以去做一下比較實際的project，并不在于說你實習公司的title有多高，更重要的是你工作實習的内容。

最後一方面是skill sets，首先是你的批判性思維能力、邏輯分析能力，将來你面試的時候或者你要進入這個專業，是非常重要的衡量标準。第二個是programming，包括python、R、SQL、EXCEL和C。最後就是統計和數學知識需要有非常堅實的知識基底，在你申請的時候一定要寫清楚你曾經上過這些課，取得了怎樣的成績。

06

申請感悟

首先在申請時一定要了解每個專業的培養方向，一定要清楚這個專業的培養目标和你自身的興趣和方向是否匹配，同時申請時一定要将自己的長處和這個專業match。

其次要有充足的信息，要了解到各個學校和項目的課程設置和就業情況，以及它的專業背景的要求和成績要求。關于簡曆，CV不是每個專業都需要，但是最好是準備起來，作為補充材料非常有用，能夠展現你這個學生的閃光點。

申請截止之後如果有任何學術或者研究上的進步，都可以随時更新給學校，及時和學校溝通，這方面會讓學校看到你的重視程度。

最後在申請的時候建議大家要多多申請其他相關的項目，比如統計、金融等，同時申請隻是開端，當你成功拿到offer，就業就會接踵而至，要兩手抓。

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