起薪50w，名企瘋搶，這個網(wǎng)紅專業(yè)為什么這么香？

 　　麥肯錫《大數(shù)據(jù)行業(yè)報告》指出

　　未來6年，全球商業(yè)分析人才缺口將達150萬

　　目前，商業(yè)分析(BA)起薪已達7萬刀

　　折合人民幣將近50萬元

　　只有跨國公司、高成長性的企業(yè)才急需

　　小公司根本雇不起

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　　今天就給小伙伴們分析一下

　　商業(yè)分析為啥成了香餑餑?

　　01、商業(yè)分析究竟有多火?

　　互聯(lián)網(wǎng)公司如騰訊，咨詢公司如麥肯錫，早已經開始瘋狂吸收商業(yè)分析人才。騰訊對于商業(yè)分析崗的要求第一條就是學習成績優(yōu)異，并要求領導力、取得多項成就、卓越的解決問題能力和商業(yè)意識等。

*圖片來源：騰訊官網(wǎng)麥肯錫作為咨詢界的C位，在去年7月份氣勢洶洶在官網(wǎng)更新全球咨詢分析師(BA)及BA實習生的招聘信息。

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*圖片來源：McKinsey & Company官網(wǎng)這是大多數(shù)應屆生進入麥肯錫的職位，要求也是高GPA、良好分析能力、很強的問題解決能力、高效合作等。要求高的背后也反映出企業(yè)對這個職位上的人有很高的期待，自然薪資也不會差。

　　而商業(yè)分析碩士(Master of Science in Business Analytics，簡稱MSBA)這個Program正是為這一職位量身定做的，豈有不火之理。

　　02、商業(yè)分析就業(yè)方向有哪些?

　　商業(yè)分析碩士畢業(yè)之后就業(yè)選擇主要有三個方向，分別是Business Analyst，Data Analyst或者Data Scientist。

　　就薪水來說，在這三個職位中，Data Scientist的薪水會比Business Analyst，Data Analyst的高一些。

　　DS，DA和BA，這三個職位的就業(yè)行業(yè)和公司是非常廣的，也就是說大家可以選擇的就業(yè)公司包括金融公司、科技公司、或者Consulting公司等等，大部分公司其實都有開設相關的職位。

　　職位定義：由于行業(yè)以及公司的差異，同樣做DS，可能在不同公司起到的職能也是很不一樣的，因此每個公司對于該職位都有不同的定義，不能一概而論。

　　非常數(shù)據(jù)驅動的一些公司像是Uber，Airbnb這些公司的DS是非常核心的崗位，對DS的專業(yè)相關度要求也非常高，一般來說偏好錄取PhD。

　　而其他行業(yè)，比如Finance，銀行也有這三個崗位，可能就會和科技公司做的東西和承擔的職能不一樣。大的咨詢公司也會開設相關崗位，但可能就比較偏向于general consultant。

　　由于不同公司三個職位的定義不太一樣，所以在面試的時候，問題覆蓋的范圍可能會稍微廣一些。將來在公司里面做project，也會涉及到最基本的一些統(tǒng)計上的分析、時間序列等，也會用到一些機器學習，深度學習。

　　所以比較推薦大家盡早開始做一些相關的職業(yè)規(guī)劃，開始思考自己的包括硬件，軟件的一些技能點，會更適合去做哪一部分的工作。也可以多找一些學長學姐去聊一聊，看他們目前做的工作覆蓋到了哪些內容，這些都可以盡早開始準備起來。

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　　03、自己的學科背景適不適合申請BA?

　　很多同學都很關心自己的學科背景適不適合申請BA，這個是可以放心的，因為現(xiàn)在美國的每一個項目，在錄取的時候都會注重diversity，錄取者的學科背景也會很不一樣，工科、商科、人文學科都有覆蓋到。

　　具體的項目來說，開設在工學院下面的項目，會對數(shù)學和編程的要求更高，所以項目之間會有一些差異，總體來講的話項目被錄取進去的學生的背景是非常多樣的。

　　在BA申請中，招生官可能會比較看重的數(shù)學方面的背景包括微積分，線代，概統(tǒng)。數(shù)學方面的背景有一部分學校是有硬性要求的，另一部分則沒有。但為了我們未來長遠的發(fā)展，不管是master申請還是就業(yè)，如果暫時沒有相關方面的量化背景，建議同學們去網(wǎng)上補充一些相關的網(wǎng)課，利于申請。

　　談到相關經驗的積累，首先是科研，由于BA項目基本上都是就業(yè)導向，所以總的來說科研不是必需的，但長期來講的話，如果在本科階段能做一份自己能夠學到東西的research的話，其實也是很有幫助的。

　　而實習相較于科研會更加重要，特別是如果大家能做跟數(shù)據(jù)分析相關的實習，可能在申請的時候會加很多分。至于GPA和語言成績，對于招生官來說，這些是體現(xiàn)你的學習能力以及水平的標準，同時也會和你整體的文書相關經歷結合起來，共同體現(xiàn)你的競爭度。

　　04、BA選校應該考慮什么?

　　在談完就業(yè)和申請的之后，我們來談一些BA選校相關的一些注意事項，在美國的BA項目，一部分是開設在工學院下，一部分開設在商學院下，這直接決定不同項目的側重點會比較不一樣。

　　大家在選校過程中可以關注的一些點：

　　1. 項目的課程設置，這些信息我們可以在項目官網(wǎng)找到，主要去關注有沒有覆蓋到一些比較硬核的課程，因為這些課程可能是未來幫助我們找工作的時候是最有幫助的，比如說機器學習，或者相關的編程課程，類似于Python，R。

　　同時，去關注一些課程選擇的自由度有多大，也就是說你能不能額外或者跨學院去選一些你感興趣的課程。除了官網(wǎng)的信息，你也可以問一下已經就讀的學長學姐，這些項目的課程質量如何，教授的教學方式如何等等。

　　2. 主要看這個項目的career service，可以從官網(wǎng)的就業(yè)數(shù)據(jù)或者是詢問校友，看他們的畢業(yè)工作情況來獲取信息。

　　不同的項目的career service模式可能會大同小異。一般來講，學校都會有相關的人指導你去找工作，還會有一些宣講會等。一些和學校有合作的公司的employer也會有和學校的學生面對面聊一聊的活動。

　　3. 關注學校的地理位置。比如說你比較愛好科技行業(yè)，那么美國西部的科技公司會多一些;如果你比較偏好未來在金融業(yè)發(fā)展，那么紐約，芝加哥就是比較好的選擇。

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　　05、BA熱門項目

　　MIT Master of Business Analytics

　　這個項目由MIT Sloan商學院和MIT Operations Research Center (ORC)合辦，是2016年開設的項目。主要培養(yǎng)學生運用和管理數(shù)據(jù)科學，解決商業(yè)挑戰(zhàn)中遇到的問題。

　　這個項目排名很高，同時競爭也很激烈，比較偏好美本的學生，小班教學，學生的背景可能會包含數(shù)理CS商科等等，課程設置也非常充實，就業(yè)情況相當好。

　　USC MS in Business Analytics

　　南加州大學的 BA 項目是 2014 年開設的，開設時間不是很久，但在 2016 年 TFE 美國商業(yè)分析碩士項目排名中名列第一，學制三期共 18 個月，開設在商學院下，屬于 STEM 項目，有 29 個月的 OPT。

　　這個項目主要專注于大數(shù)據(jù)的挖掘與分析，整體課程偏向于數(shù)據(jù)科學與信息技術方向。因為地處洛杉磯，優(yōu)越的地理位置加上綜排專排都很不錯，每年申請人數(shù)眾多，競爭很激烈，想讀該校的 BA 項目，建議提前做準備。

　　Columbia University MS in Business Analytics

　　哥倫比亞BA項目是工學院和商學院合辦的，因此能夠選到IEOR系的課程，比如概統(tǒng)，優(yōu)化，機器學習，深度學習，算法等等，同時也必須修夠12學分的商學院的課程。除了課程之外，哥大具有紐約的地理位置優(yōu)勢以及強大的校友資源，所以這個項目的學生同時能有機會和具體的公司做實際project的機會。

　　2018年開始招收第一屆學生，錄取人數(shù)大概在100人左右，中國學生占2/3。項目看重GPA，陸本GPA在3.7+，主要來自國內知名學校(清北復交)和國內出國多的財經類學校。錄取風格像工學院，成績對于錄取決定因素大。

　　UCLA MS in Business Analytics

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　　UCLA的BA專業(yè)開設在其強大的Anderson商學院下，2017年開始招生。該項目長度為13個月，一般在首年的11月入學，次年的12月結束。

　　雖然開設時間較短，但由于其Anderson商學院的名氣和強大的校友資源，以及西海岸的地理優(yōu)勢，UCLA BA項目的質量是相當之高的，該項目比較看重學生的數(shù)學和計算機(Python, R, SQL)背景，申請非常激烈。

　　除此之外UCLA的綜排也不錯，據(jù)前幾年就讀的學生講，career service和就業(yè)情況都很不錯，總體來講是非常好的一個項目。該項目每屆的規(guī)模為40人左右，中國人占到一半左右，大陸基本都來自國內Top的院校。

　　Northwestern University MS in Analytics

　　西北大學的商業(yè)分析碩士，全稱 MS in Analytics，開設在西北大學的 McCormick 工學院，招生規(guī)模較小。申請文書的特殊之處在于要求申請者描繪一個未來 5 年影響商業(yè)分析的趨勢，需要申請者對于 BA 有比較好的宏觀視角。

　　這個項目錄取率比較低，而且在招生的時候可能更加偏好工科背景的學生，總體來講競爭十分激烈。

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