主讲人：Emily
Education
MIT Master of Science in Business Analytics
美国Top30本科 ， 专业数学与经济 ， 辅修统计
【技能|MIT BA学姐从职业发展路径和知识技能角度带我们搞清楚BA和DS的区别和联系】Professional Experience
Nordstrom Data Scientist internship; National bureau of Statistics of China, etc.
01
??BA是什么？
第一是skills能力 ， 包括逻辑分析能力、学习能力和数据分析能力等 。 第二条是technical ， 这个专业对技术有一定的要求 ， 也就说你要懂最新的技术 ， 就算你不精通 ， 你也要知道它是干什么的 。 第三个是应用 ， 就是要用统计的模型或者你学过统计的知识 ， 应用到实践问题里 。 第四个是practice ， 你给出来的解决方式要非常的实用 ， 不是局限于一个学术水平 。 第五个是investigation ， BA要求有创造力 ， 你必须要通过现有的问题或者说现有的数据 ， 去挖掘到他内在的问题 ， 而这个是没有人会教你的 。 最后一个是drive business planning, 就是通过一个数据的提取、转换和分析 ， 来帮助解读一些商业的问题 。
从实际的提出解决的方案到最后的实施过程中 ， BA都是要参与到里面的 ， 应该说数据是一个哑巴 ， 而BA的主要的工作就是让这个哑巴开口说话 。
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02
??BA到底是一个专业还是一个职业？
说实话我自己申请甚至我现在就读 ， 我也不好去给一个非常明确的定义 。 从我的角度来说 ， 我更倾向于说BA是一个职业而非一个专业 ， 而现在的它确实又是一个非常流行的一个趋势 ， 因为这个职业在各个行业中的需求量非常高 ， 是一个新兴的行业 ， 也演变成了一个专业 。 应该说BA和DS非常的类似,都是从统计衍生而来的一个分支 ， 但是因为两个track有稍稍的不太一样 ， 以至于现在每个学校program的命名上可能有那么一些差异 。
这个专业主要有三个组成部分：一个是business ， 一个是statistic和mathematics ， 最后一个就是computer science ， 它是一个非常多样的、多栖的一个专业 。 以上三个部分都是需要有一定的了解 ， 但不需要你非常精通 ， 而BA就是要求你在这三个领域里面能够自由的切换 ， 同时能够把你这三个领域中学到的知识结合到一起运用 。
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03
??DS和BA的区别和联系
许多人除了对BA非常感兴趣以外 ， 也对DS也非常感兴趣 ， 我在这里着重给大家做一下介绍DS 。 首先我并不认为这两个专业有什么特别大的差异 ， 如果你广泛来定义的话他们是一样的 ， 甚至将来你们在求职过程中这两个title下面干的活都可能是一样的 。 所以我把它们拆分成两部分：一个是学术方向和就业方向 ， 来跟大家说一下区别 。
首先学术方向 ， BA是绝对要偏商科的 ， 很多学校把这个学科给设置在商学院底下 。比如说MIT就在斯隆商学院底下 。 DS大多数是在engineering下面 ， 也就是说它是会偏工科一些 。 像哥伦比亚的DS或者NYU的DS 。
在course的安排上 ， BA方向会多一些商业性质的课 ， 比如说我们就会多上一些marketing或者是供应链管理之类的课；而DS都会偏向于computer science之类的课 ， 或者engineering或者python 。 所以在申请的时候 ， 一定要着重去看一下课程描述 ， 它的课程都有哪些 ， 是不是你感兴趣的 ， 是不是你想要学的 。
然后就业方向来说 ， BA比较着重于做前端的 。 所谓的前端是说你会直接的跟公司内部的产品的team或者是marketing的team 或者是finance的team去交流 ， 要及时的沟通和对接 ， 了解到他们的需求 ， 帮助他们了解你做出来的分析怎么应用；同时要去跟engineering配合 ， 指导他们完成各种实验 ， 或者怎么去调整 。
那么DS就可能是偏中后端一点 ， 尤其在一些high tech的公司里 ， 可能着重在后台去做一些研发 ， 更好的衡量公司的performance 。 不需要直接跟其他的team密切的沟通或者去做汇报 。
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04
??MIT BA项目介绍
MIT BA我想很多人应该听说过 ， 因为这个专业今年真的是非常火 。 这个专业是设在了斯隆商学院底下 ， 但是它其实的是跨在了两个管理层面上 ， 一个是商学院 ， 一个是operation research center底下 。 它的前身其实就是OR的master 。 这个专业要求你必须一年毕业 ， 有84个必修学分 ， 48个选修学分 。 关于招生情况 ， 第一届只有16个人 ， 中国人只有五个人 。 所有的中国人都是有海外背景的 ， 包括从欧洲来的学生也都是必须有海外背景的工作或者实习的经历 。 大多数找的是咨询公司和科技公司会比较多一点 。
专业的课程设置
The analytics edge是一门project的课 ， 基本上上课实践很短 ， 主要做项目 ， 以team的形式为主 ， 这个课程主要是作业和项目 ， 类似于工作中会遇到的情况 ， 会不停的赶进度 。
Applied probability and stochastic modles ， 应用概率与随机模型 ， 将来面试对这项能力的考察是非常严格的 。
Analytics capstone是去做一个实习 ， 给一个公司做项目 ， 有非常详细的project planning ， 要定期跟学校和项目汇报 ， 提交结果 。
Optimization methods学校都在开 ， 这门课比较重要的原因在于 ， 各行各业都需要找到最优解 ， 是理论和实践结合的课程 ， 最终通过project和作业模拟解决一些实际的问题 。
Analytics lab课程会邀请一些大公司给你一些非常实际的案例 ， 而这些案例可能将来在你求职的时候非常有优势 。
Machine Learning是当前比较热门的课程 ， 如果对programming有兴趣是一定要学的 ， 也非常有用 。
最后from analytics to action是我们专业特有的 ， 一般开设在假期集中培养 。
选修课只能选三个 ， 同时你自身也非常忙 ， 因此你选择的课程一定要match未来想要的就业方向和自身的兴趣 。
关于这个项目的学习 ， 上课是一部分 ， 你要听老师讲他们对于产品的想法 ， 或者怎么分析问题 ， 他们很多都是来自于一些大公司 ， 担任课作教授 。 其次最重要其实去做作业 ， 你会发现这里面没有一门课是专门教你program的 ， 所有的program的练习都是在你实际的作业和project当中自己去学习 。 同时这个专业对program的要求还是非常高的 ， 因为你需要自己去提取data ， 自己去做转换 ， 自己去做一些run going ， 这些都是需要program作为一个工具和手段来帮助你 。
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??申请准备
BA专业的要求是非常多样化的 ， 就学术背景来讲 ， 以下几个背景是非常适合申请的 ， 包括数学、经济、金融、统计、计算机科学和EE等 。 如果你不是这些专业背景的话 ， 需要自己补充这些先修课程 ， 同时在你申请的时候 ， 你一定要列出来你上过哪些相关的课程 。 这些课程不要求你非常精通 ， 但一定要会用 。
同时我建议大家如果还有时间的话要去做一下intern ， 申请这个专业的很多人都是有工作经验的 ， 如果你没有工作经验 ， 会成为你一个短板或者一个劣势 。 我建议大家可以去做一下比较实际的project ， 并不在于说你实习公司的title有多高 ， 更重要的是你工作实习的内容 。
最后一方面是skill sets ， 首先是你的批判性思维能力、逻辑分析能力 ， 将来你面试的时候或者你要进入这个专业 ， 是非常重要的衡量标准 。 第二个是programming ， 包括python、R、SQL、EXCEL和C 。 最后就是统计和数学知识需要有非常坚实的知识基底 ， 在你申请的时候一定要写清楚你曾经上过这些课 ， 取得了怎样的成绩 。
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??申请感悟
首先在申请时一定要了解每个专业的培养方向 ， 一定要清楚这个专业的培养目标和你自身的兴趣和方向是否匹配 ， 同时申请时一定要将自己的长处和这个专业match 。
其次要有充足的信息 ， 要了解到各个学校和项目的课程设置和就业情况 ， 以及它的专业背景的要求和成绩要求 。 关于简历 ， CV不是每个专业都需要 ， 但是最好是准备起来 ， 作为补充材料非常有用 ， 能够展现你这个学生的闪光点 。
申请截止之后如果有任何学术或者研究上的进步 ， 都可以随时更新给学校 ， 及时和学校沟通 ， 这方面会让学校看到你的重视程度 。
最后在申请的时候建议大家要多多申请其他相关的项目 ， 比如统计、金融等 ， 同时申请只是开端 ， 当你成功拿到offer ， 就业就会接踵而至 ， 要两手抓 。
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