商业分析硕士就业难

经常遇到这类的问题：“老师，我申请BA专业的话，毕业后一般都去什么行业呀？”，“老师，我BA专业出身的是不是都去IT部门呢？”。每每听到这样的问题，我都会说——BA其实对行业没有限制呀！！！甚至BA对口岗位所处的公司部门也是没有定论的。尤其是在指导学生们找暑期实习之后，更加深刻地意识到了这一点。以美嘉的学生经历来举例，在暑期实习尘埃落定之后，统计了一下，投过的公司跨越了13个行业，包括常见的IT, Retail, Entertainment等等，也有Game, Publisher这种你可能从未想过的。而投的岗位也是各种各样五花八门。拿到面试的岗位就有marketing analyst intern, customer insight analyst intern, supply chain analyst intern,和financial analystintern这些。所以，以上问题的结论就是——BA就业不受行业限制，主要是看公司在哪个业务部门有相应的数据分析需求。比如一家传统的零售业企业，可能对于marketing analytics的需求较大，因为需要以尽量低的成本吸引足够的消费者购买产品；对于一家制造业企业，如何优化供应链至关重要，supply chain analyst因此产生价值；而在商业银行，riskanalytics会是一个需求的主要方向；又或者一家游戏公司，则会需要有人帮助分析他们的游戏数据、用户数据，来更好的满足用户需求，提高用户体验。而极端的情况下，对于一家超大型的业务十分复杂的企业来说，可能以上我提到的领域他都需要analyst。就比如Disney，我们的学生也有申请了他们家七八个不同的analyst intern的岗位，涉及financial analyst, digital analyst, credit analyst, marketing analyst等等。也许看到这里，你会产生这样一个想法——只要带有”analyst”字样的就是BA对口的岗位。这样的想法又将问题太过简单化了。就比如说你一定见过很多叫做”BusinessAnalyst”的岗位，听起来十分的般配，简直门当户对。然而恰恰这个岗位和BA的相性时常不高。如果你细看job description，你会发现这个岗位常常是做企业业务流程再造、优化之类的事情，而不是数据导向的。同样的情况也发生在其他xx analyst岗位。所以看到疑似岗位的时候，请务必细看job description，看看所要求的技能是否和BA所学的匹配。当然，除了xx analyst之外，还有一类大家很感兴趣的岗位就是data scientist了。这一类岗位确实存在需求，但是对于大部分BA学生还说，由于在这些岗位和你竞争的很多都是DS, stats,甚至是这些专业的Phd的学生，应该说要进入的难度还是相对比较高的。当然，如果你技术过硬，也可以一试。最后总结——Business Analytics这个专业不会阻止你进入某个你心仪的行业或领域，它在各类行业都存在着广泛的需求。不妨针对你未来想进入的行业或领域，上LinkedIn、Glassdoor等网站搜索一下相关的岗位，阅读一下job description，了解一下需求，那么你会对未来你的发展方向更有体会。“在行”App预约央视阿丘专访留学专家，BTV留学生节目金牌留学规划师陈华老师咨询，为你解答留学疑惑！美嘉教育地址：北京市朝阳区东三环中路建外SOHO A座3002

现在跟大家分享一下港中文的business analytics的课程是怎么样的课程结构。我个人将BA的课程分成这么几个部分：第一个部分是比较基础级别的如统计、建模。这个部分为你打下了认识数据，处理数据的底子。接下来更深一点的是数据库层面，让你对整个数据结构会有一个比较清楚认识。你的business data从哪里来？应该以什么结构呈现？在这一个层面里会有一个答案。第三个层面就到了商业分析应用的层面，也就到了这个课程比较高阶的部分。下面我们来具体分析一下。在第一个基础层面像统计学和基础建模，大家如果着手学习会感觉它其实并没有那么难，甚至如果你本科是数学或者统计等专业你会感觉到非常简单，但是我个人觉得学习这些基础课程的目的并不是让你把它们再复习一遍。知识只是客观的东西，然而我们需要学习如何在real business的环境里主观的运用统计学的逻辑和思维去“正确”看待我们的这个business，这将是你从本科阶段到研究生阶段的一个重要的转变过程。在有了统计学和一些建模的基础之后我们会上升到全数据层面去管理数据的阶段，也就是数据库。数据库这个东西我现在觉得非常有用，从我目前工作的角度来看虽然自己不会专门去做数据库搭建这些工作，但是如果心中有了一个数据架构，那自己在应用这些数据去做框架分析的时候就可以与技术人员有一个沟通的桥梁，而不会导致在技术和你的business analytic之间存在断层。在有了前两个部分的基础之后我们将要花很多时间对应用层面进行研究。在学校的课程里，老师会给你非常多的case和project。这些过程在研究生阶段可能是比上课的理论部分更为重要。因为课上老师只是作为一个向导告诉你这个世界上哪个景点有什么样的风景。但是在这个风景里你会从哪些东西里获得属于你自己的灵感，并且去激发你，这是需要自己去寻找去体验的。而获得自己的体验就是这个层面的课程的意义。很多同学都期待听完老师的课后马上开出一朵花，但是其实我个人觉得最大的收获来自于你课后在做这些case和project的时候生根发芽开花结果的过程。在你做case和project时候你发现了问题，思考如何去解决这些问题，逐渐摸索出自己的解决方案。这整个路径是非常重要的，在工作中同样也是。如果你拿到一个别人给的项目，最重要的地方就是知道自己如何去寻找business里面值得改进的方向，通过获得什么样的数据来达到自己的目的，在你获得这些数据以后需要怎么样处理怎样去构建一个模型，然后以怎样的方式达到你的目的，呈现出一个可以展示你分析目的的结果。我想这也是学习BA课程中最重要的。

商业分析硕士（Master of Business Analytics）一般为期1年，要求申请者本科毕业，不限专业背景，大部分被录取的学生拥有数学、理科、工程、统计学或计算机背景，需具备一定的数学背景和编程技能，要求递交GMAT/GRE成绩，但未设定有最低分数要求，不要求工作经验，被录取的学生通常有两年以下工作经验（含实习）。适合本科刚刚毕业或处于职业早期的高新技术人员、工程师、数学、物理和计算机工程师等申请，课程内容主要基于小组合作来进行作业、项目和案例研究。BA整体就业环境在商科中算比较好的（可能比金融工程差点？），而且一般是STEM项目。所以，还是比较乐观的。

大的快消类企业的市场部/企划部/战略部， 一般企业的总经办助理什么的都可以做。肯定是从小助理干起的，起点不要定太高。

商业分析是对企业拥有的数据进行分析（市场数据、用户行为和喜好等），在不同行业中专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测，目的是导出对商业决策和商业活动有用的信息。岗位：跨国公司、外资商社、中外合资企业等各类涉外商务机构中，担任商务管理、项目管理分析、商业分析师、系统分析员等职位。 领域：广泛分布于银行、快消、能源、政府、医疗、保险、制造和药品等各个业，就业面非常广的专业。 常见行业：政府、企事业单位、IT、金融、证券、咨询、外资投行、商业银行等涵盖经济分析、市场调研、情报研究、数据采集等相关领域。 常见公司：IBM、惠普、苹果、Google、Yahoo、百度、麦肯锡、埃森哲、花旗、摩根斯坦利等等。

因为容易找工作呀，市场需要这方面的人才，就突然热门了呗。

南洋理工的商业分析硕士（MSBA ）是与NTU的SCSE（计算机科学与工程学院）和SPMS（物理与数学科学学院）共同开发。旨在缩小技术和业务知识之间的差距，以便在工作场所更有效地使用数据，无论是在管理，会计，营销，财务，通信还是管理方面。学生将为未来的数据驱动决策做好准备。项目学制：全日制为1年。课程方面：NTU的商业分析是商业、数据科学和人工智能相结合的交叉学科，课程将与数据科学部门和IT/AI部门进行合作，通过这些协作，除了商科的知识，学生在技术运用上的能力也能因此得到进一步的提升。Full-time 学生要求完成8门核心课程（包含两个projects）和4门选修课。

大部分商业分析硕士项目不需要工作经验，一般能有数据分析，行业分析、金融分析方面的等实习经验将非常有助于申请。商学院的MSBA对申请者工作经验要求更高一些。比如，亚利桑那州立大学录取的学生有平均1.8年的工作经验；伦斯勒理工学院、德保罗大学、明尼苏达大学双城分校和路易斯安娜州立大学建议申请者有一定工作经验，有利于申请。MSA/MSBA/MSDS硕士项目只有一所纽约大学要求有至少5年的工作经验。

你等会追答是最下面那个吗