入行6年，我的数据分析之路

其实是地里的老用户了，但总是间歇性上论坛（换工作时大家懂的）忘了密码，重新注册一个，写点东西算还愿吧。版上大神众多，我从出国考试到读书工作，都受益匪浅。如果有说的不对的地方，也欢迎讨论指正。
先介绍一下自己转行前的背景：本科985，GPA3.6，5年财务相关经验。因为目标学校仅一所，没有特别努力刷分（G670T100）。幸运的是当年开设MSBA专业的学校并不多，坑多萝卜少，靠大厂实习和networking顺利找到工作，摸爬滚打几年后刷进某FAANG，算是可以暂时躺平，有时间来分享一下自己对这行的感受。暂定下面几个话题，最近几天会持续更新，大家如果有兴趣也可以留言提问。

个人感觉，在商学院的众多专业中，MSBA的ROI非常高。主要得益于这些年互联网和大数据的高速发展，伴随着行业红利，薪酬虽然比码农差，但比会计等传统的商学院专业，起薪几乎可以达到两倍，有的学校的MSBA program还能作为stem专业获得3年OPT，只能说一个字“香”！但是近年来这个专业越来越火，很多理工科选手转行降维打击，作为商学院背景的同学，如何施展自己的优势脱颖而出，在短短的1～2年内迅速收集技能点，就成为入学甚至申请时就要开始思考的问题。


关于选校/课 -- 已更新至2楼
关于职业发展（BA/DA/DS…)
关于面试准备
关于各种套瓷（networking）
关于回国




补充内容 (2021-09-28 22:15 +8:00):
找不到编辑原帖了，继续更新了两个部分，大家点“只看该作者”就可以。
有同学问我练习case的群，有兴趣的可以私信我微信号

补充内容 (2021-09-29 22:53 +8:00):
继续更新了networking部分，这个帖子算暂时完结了。面试准备和回国的部分，内容都很多，我自己准备面试的笔记有厚厚的一个本子，希望在国庆期间可以整理出来发布，可能到时会另开一个帖子。刚刚发现私信要消耗鳄梨，要去拉群结伴发帖也要消耗鳄梨，我还差24颗大米，希望能有人给我加加米，让我可以把群号发在允许的版块。

补充内容 (2021-10-08 11:04 +8:00):
谢谢大家的大米，但还是不够，还好有慷慨的小伙伴帮忙发了一个帖子，大家可以到这里加群https://www.1point3acres.com/bbs ... ;extra=#pid16107433

补充内容 (2021-10-08 19:32 +8:00):
更新
product sense解题思路以及数据分析面试资料分享
https://www.1point3acres.com/bbs/thread-806048-1-1.html

关于选校/课
学校排名、就业率、奖学金、地理位置, 实习机会等都是大家熟知的选校因素，在这里单纯选课的角度去回答这个问题。
MSBA等课程大致可以分为几大类：
1.实操类 - R, python, SQL, tableau…
2.理论类 - 各种回归、因果推论、统计基础…
3.商业分析 - 各种数据与商科结合的方向，如price, marketing, risk ,strategy…
4.数据相关扩展 - 数据结构、Hadoop、AI…


其中课程可能会有交叉，比如回归放在R里面讲，或者放在统计里讲。这里仅针对进入商学院学习数据分析的同学，建议1、2类课程必须要有，因为这基本是数据分析类工作的必备技能点，也是自己之前简历上没有的；3考虑自己的背景及未来发展方向；4不是必须，因为寥寥几门课，只能学个皮毛，倒不如上几门网课了解一下，如果你确实对这些课很有兴趣，建议选择计算机学院下的数据分析。

有的同学说，1、2大部分program都有，那我该怎么选呢？我会建议去翻一下curriculum，看看理论类课程的比重，因为coding可以靠自己刷题和做项目练习，而一年的program，学完理论后基本就处于能听懂但说不清楚的阶段，但统计基础、AB实验这些都是面试必问，尤其是AB实验，如果没有实操，网课看个千百遍到面试也一头雾水（当然也不排除我比较笨）。所以如果能在学校打下好的基础，和同学做过case会特别有帮助。在这里特别感谢在论坛结识的小伙伴，一起在群里讨论case，弥补了我这方面的不足。

当然了，如果心仪的学校没有开设某些课程，也可以通过自学弥补，面试最终都是满满的套路，不怕你不会，就怕你不知道。说回选校的话题，对我来说去读master，就是简单直接以就业为导向，那么就业率、实习机会、是否stem等都是首要考虑的因素，然后在学校资源的基础上，通过课程设置攒技能点（完善简历/skill set），最终目的是过关打boss（面试拿offer）

关于职业发展（BA/DA/DS…)
省略号代表的ML、DE等，超出了我的知识范畴，不班门弄斧了。关于BA/DA/DS的区别，大家可能已经读过不少文章，这里我用实际工作的内容来回答。
BA对tech skill的要求主要是SQL和tableau，希望能通过基本的数据处理发现insight或者回答商业问题。比如外卖订单量上升了，用订单量和降雨量绘制一张散点图，就可能发现正相关的趋势，结合common sense，BA同学认为这个推论是成立的，那么就可以根据这个结论去做一些策略用AB实验验证。

但是外卖订单量增加真的是降雨导致的么？比如这次疫情高峰恰好和雨季重合呢？这时候就需要DA的同学用建模的方式去论证，然后把结论present给业务部门。

而DS同学可以建立更准确的模型，不仅可以解答这次订单量上升的原因，还可以预估订单量，更侧重算法的优化。

这时候可能有同学要问，那显然结论准确性是DS>DA>BA，就直接让DS去分析好了。其实不一定，BA最贴近业务部门，对商业模式的理解最深刻，这样快速得到的结论未必不对。而DS属于不同部门，除了沟通和时间成本，远离业务也可能使DS得出数据准确但业务说不通的结论，同时业务部门也需要对DS有足够的信任才会使用DS的结论。而且不管是谁的结论，都需要通过AB实验去验证因果，再付诸行动。

DA的角色比较居中，有的公司直接挂在业务部门下，有的则独立于业务，和DS放在一起。所以工作的侧重点也会不太一样。越远离业务部门，需要的tech skill越多，换行业的竞争力越强，拿结果的难度越大；相反越贴近业务部门，对本公司/行业理解越深刻，tech能力越弱，拿结果越容易。

这里的拿结果是指产品/策略落地，也就是可以写到简历上的impact多大，给公司带来profit多少提升的部分。不管是换工作还是内部晋升，这点都非常重要。介于中间位置的DA，如何推动自己initialize的项目落地，如何与其他部门撕b推掉dirty work，以及如何预判项目的impact和落地可能性，这个话题恐怕需要另开一个帖子专门写了。

关于在校要做找工准备
MSBA专业一般是1-2年，也就是说从进入学校开始就要准备找工作了。下面简单列一下我自己的准备工作：
1.结合自己的背景和兴趣确定职业方向。可以是贴近互联网的做产品，做digital marketing，也可以是贴近传统行业的金融、人力资源管理，只要有数据，就有数据分析的一席之地。
2.找到目标公司/职位的job description, 对照自己的技能点，逐一补全
3.把networking作为日常活动，定期在LinkedIn上找人聊天。特别是目标公司的校友，我会在后面专门讲networking。
4.收集整理自己在课上做的项目，对于没经验的NG，上课的项目经验可以勉强算数，group project不要划水。
5.找实习找实习找实习，重要的事情说三遍。如果项目是一年制，也就是没有暑假，那么就第一学期多修点学分。哪怕实习的工作是用excel处理数据，也会对找工作大有帮助。
6.有机会的话参加竞赛。kaggle取得好名次比较难了，我当时参加了一个线下的数据分析竞赛，写到简历上也是很加分的。

关于各种套瓷（networking）
Q：networking有用吗？
太有用了！我的第一份工作就来自于学校老师的介绍。networking不一定对拿offer有直接用途，因为refer通常是本组才有实质帮助，但听听八卦也是好的，有效避坑
Q：什么时候开始networking？
越早越好。对于被搭讪的一方，可能没有人喜欢特别功利的networking。即使大家心知肚明对方是为了找工作/refer，也不会希望对方开门见山的提出要求。所以networking越早开始越好
Q：networking的对象
校友-职场上最亲切的人，筛选简历时遇到校友，我一定会给个面试
业内华人-虽然时不时有吐槽华人不抱团的帖子，但我坚信还是愿意帮忙的人多
目标公司的人 - 只要你背景不错且礼貌，没有人会拒绝举手之劳换refer bonus
HR/recruiter - 猎头很多，但优秀的猎头很少，遇到可以长期合作下去。即使错过的机会，HR的联系方式也可以保留，我曾多次被找回去继续面新的opening，毕竟招聘成本低多了
学校里的老师同学
前同事
其他各种途径 - 我甚至在北美华人和省钱快报上认识到大牛
Q：如何勾搭
简单粗暴贴一个我自己的LinkedIn搭讪模版
Hi XX, Hope you’re having a great week! My name is XX, and I’m a data analyst at XX company.I came across your profile and was very impressed with the work you do. Because XXXX. I would really appreciate the opportunity to talk with you for 10 minutes or so.
Q：聊什么
绝对不要一上来就要refer，其他就围绕专业随便聊聊。比如对方的职业发展，本公司工作的感受，给自己什么建议等等。注意关于项目不要问的太深入。如果是电话在15-20分钟就好。学长学姐一般会愿意coffee chat，请珍惜并传承。第一次破冰之后，时不时问候一下，遇到合适的职位就可以请人refer了。记得要说明自己为什么适合这个职位，以及准备一份自我评价来节省对方时间，大部分公司系统里会需要提交，这个是站在对方角度来评价你的，使用第三人称。

给自己制定一个networking计划，然后忘记你networking是为了找工作，只需要抱着一颗分享和学习的心

坐等更新，很实用

芊蔚青青 发表于 2021-9-27 02:02
关于选校/课
学校排名、就业率、奖学金、地理位置, 实习机会等都是大家熟知的选校因 ...

期待全文，还有加分！

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感谢楼主的总结，准备申master！请问可以加群吗？

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