根据个人观察,BA的毕业生只有极少数去了金融行业或者咨询公司。
有进金融行业做量化分析的吗?有。
但是很少。我也有和MFE的同学聊过,我们确实有很多重合的课程以及skillset(比如Python,比如machine learning,比如excel solver等),然而不重合的那些很可能恰恰的对于金融行业至关重要的那些。因此如果你目标明确做量化的,并不建议读BA。
有进咨询公司的吗?有。
但是同样不多。top tier的咨询公司(主要指战略咨询)招人主要还是面向top Bschool MBA。如果想进咨询,那么你需要一开始就走上一条和别人完全不同的道路——比如和MBA networking,疯狂准备case interview。
那么到底BA毕业生都去干嘛了?答案是去各行各业做data analyst / data scientist之类的工作了。基本上BA可以适用于各类行业(科技,制造业,娱乐业等),关键是公司有没有这方面的数据分析需求。
说到这里又不得不探讨一下data analyst和data scientist的区别这个问题了。
首先需要声明的是,其实不同公司对于Data Analyst和Data Scientist有着全然不同的定义。有些公司DS做的事情就是别的公司DA做的,只是单纯的称谓不同。因此看JD是最好的方法。。。那么从一个大家比较认可的角度来讲,DA主要是侧重于数据的整理性分析,a/b testing,data viz。而DS主要侧重于modeling。而那些专注modeling的ds职位,目前的行业趋势是很多都需要Phd或者会有很多Phd来和你竞争,因此研究生要在大公司做DS可以说是越来越难了。
相比之下,找data analytics title的工作会容易不少(当然工资上确实也会低)。非常不建议纯商科背景,或者入学前几乎不会coding/没有接触过machine learning的同学去找DS的工作。而DA的话具体又可以根据工作的部门/职能分类,比如product analyst,customer analyst,marketing analyst,但是万变不离其宗,分析方法基本都是一致的,只是对于domain knowloedge的要求有所不同。比如有marketing经验的同学就比较容易找到marketing analyst的工作,因为公司会看重你在这方面的商业经验。
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