商業分析專業就業可以涉及到哪些崗位？

-商業(ye) 分析專(zhuan) 業(ye) 就業(ye) 可以涉及到哪些崗位？在美國和中國的就業(ye) 前景如何？在美國的西部洛杉磯就業(ye) 機會(hui) 多，還是在美國的東(dong) 部就業(ye) 機會(hui) 多？

-美國商業(ye) 分析和數據分析，是比較好找工作的專(zhuan) 業(ye) ，但是從(cong) 長期的發展以後，比如說10年以後老師怎麽(me) 看這些孩子的未來的職業(ye) 發展規劃？

-大三心理學專(zhuan) 業(ye) ，想申請商業(ye) 分析方向研究生，如果沒有時間再安排實習(xi) 或者科研，對申研會(hui) 有哪些不利？如果從(cong) 將來找工作的角度看，最好如何安排實習(xi) ？

-請問商業(ye) 分析的碩業(ye) 和市場的量化博士，哪個(ge) 更容易在美國就業(ye) 、拿綠卡？

-美碩商業(ye) 分析畢業(ye) 進入互聯網投資或者戰略運營崗薪資待遇大約多少？

-金融工程，金融數學，商業(ye) 分析專(zhuan) 業(ye) 研究生畢業(ye) 能到哪些崗位工作？

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答家長提問：

01 商業(ye) 分析專(zhuan) 業(ye) 就業(ye) 可以涉及到哪些崗位？在美國和中國的就業(ye) 前景如何？ 在美國的西部洛杉磯就業(ye) 機會(hui) 多，還是在美國的東(dong) 部就業(ye) 機會(hui) 多？

商業(ye) 分析畢業(ye) 後，從(cong) 事的崗位對應的名稱叫Business analyst（商業(ye) 分析員），其實在不同公司有不同叫法，例如Marketing analyst（市場分析員）、Process analyst（流程分析員）、Operation analyst（運營分析員），不過工作內(nei) 容是類似的，都是通過數據分析幫助公司做更好的商業(ye) 決(jue) 策，通常是管理層與(yu) 偏技術層的數據科學家之間的橋梁，這類崗位在美國的就業(ye) 總體(ti) 情況不錯。

商業(ye) 分析從(cong) 07年開始創立至今15年，在美國一共開設353個(ge) 碩士項目，尤其2014到2019年呈現出井噴式增長狀態，隨著市場對人才的需求增大，尤其針對數據量較多的公司，例如高科技、互聯網企業(ye) 、金融、醫藥、快消、谘詢公司等。

就業(ye) 機會(hui) 如何需要根據城市來確定，西部有舊金山、西雅圖、洛杉磯，東(dong) 部有紐約、波士頓、華盛頓，中部有芝加哥，南部有亞(ya) 特蘭(lan) 大、奧斯汀、達拉斯，這些城市對商業(ye) 分析、數據科學人才需求很大。國內(nei) 就業(ye) 機會(hui) 也有很多，我也了解到很多商業(ye) 分析專(zhuan) 業(ye) 的同學從(cong) 美國畢業(ye) 回國，被互聯網企業(ye) 錄取，例如騰訊、阿裏、字節跳動等。

02 美國商業(ye) 分析和數據分析，是比較好找工作的專(zhuan) 業(ye) ，但是從(cong) 長期的發展以後，比如說10年以後老師怎麽(me) 看這些孩子的未來的職業(ye) 發展規劃？

商業(ye) 分析、數據分析的職業(ye) 發展會(hui) 有兩(liang) 個(ge) 方向，一是走管理，二是走技術。

走管理可以做產(chan) 品經理（互聯網公司），部門經理，從(cong) 中層管理一直做到高層管理，甚至有的公司還有CDO,chief data officer, 說明數據分析在公司戰略層麵的重要性、 走技術可以做技術總監，有chief engineer, principal engineer這樣的title。

我是在科研大院長大的，就像科研機構有院長有總工，院長就是偏管理，總工偏技術，企業(ye) 也是差不多的。

職業(ye) 發展會(hui) 不會(hui) 進入瓶頸期，這裏麵有太多因素在了，自己所在的賽道可能都不是最重要的因素。

當然有些領域的確會(hui) 存在年齡的問題，比如說CS，因為(wei) 技術迭代很快，需要不斷學習(xi) ，如果所處的行業(ye) 又是高強度快節奏的話，往往年齡大了會(hui) 不如年輕人更有優(you) 勢，商業(ye) 分析/數據分析相比CS在這方麵會(hui) 好一些，除了可以去互聯網大廠，還可以去很多其他的領域，比如說醫藥，製造業(ye) ，快消，能源，可以說各行各業(ye) 都可以需要商業(ye) 分析的人才。

另外，商業(ye) 分析不像CS，離商業(ye) 更近，發展路徑往管理走的會(hui) 更多，尤其在中國，而管理路徑的職業(ye) 發展對年齡敏感度相比於(yu) 技術會(hui) 弱很多。

03 大三心理學專(zhuan) 業(ye) ，想申請商業(ye) 分析方向研究生，如果沒有時間再安排實習(xi) 或者科研，對申研會(hui) 有哪些不利？如果從(cong) 將來找工作的角度看，最好如何安排實習(xi) ？

對於(yu) 申請商業(ye) 分析專(zhuan) 業(ye) ，實習(xi) 比較重要，科研是其次。因為(wei) 這個(ge) 專(zhuan) 業(ye) 的核心是解決(jue) 一些商業(ye) 問題，可能是市場方麵如何找到更適合的客戶。可能是產(chan) 品方麵，產(chan) 品如何設計更吸引人，都是解決(jue) 一些商業(ye) 問題。

在實際工作過程中，對於(yu) 商業(ye) 分析職位的人來說，一個(ge) 很重要的能力是他是否能夠把一個(ge) 商業(ye) 的問題化解成一個(ge) 可以用數字解決(jue) 的問題。同理，申請商業(ye) 分析專(zhuan) 業(ye) 時，這個(ge) 能力也很重要。要體(ti) 現這個(ge) 能力，往往要通過實踐，可能是實習(xi) ，可能是PTA。

所以想要申請商業(ye) 分析，實習(xi) 和項目非常重要。

如果本科畢業(ye) 不申請研究生，直接找工作。和申研也差不多，找工作也會(hui) 看你之前學校的學習(xi) 成績，是否有相關(guan) 的經曆。找工作時，公司肯定不願意招聘一個(ge) 需要培訓太多的小白，最好是到崗就可以上手。如果之前有相關(guan) 的實習(xi) 經曆，一定更好。時間最好安排在大二大三，大一大家可能找不到這樣的工作。

04、請問商業(ye) 分析的碩業(ye) 和市場的量化博士，哪個(ge) 更容易在美國就業(ye) 、拿綠卡？

如果不考慮走學術道路，在學校當老師的話，商業(ye) 分析碩士和市場量化博士在美國找工作很難比較哪個(ge) 更容易，因為(wei) 市場上招收碩士學位的崗位數量要遠遠高於(yu) 招收博士的崗位數量。

在美國，碩士和博士對應的崗位區別還是挺大的，不會(hui) 出現Over-qualified這種現象，就是博士做碩士或者本科生的活兒(er) （不過本科和不需要工作經驗的碩士在崗位上差別不大）。

當然，你也可以說碩士生的數量要遠遠高於(yu) 博士。所以碩士生多，招碩士的崗位也多；博士生少，招博士生的崗位也少，所以很難比較哪個(ge) 更容易。

博士在美國待的時間要比碩士多好幾年，更熟悉且適應美國的環境，而且很多博士生導師願意用自己的人脈來幫助學生找工作，從(cong) 這個(ge) 角度來講，博士生找工作可能會(hui) 更容易些。碩士和博士在申請H1-B和綠卡上沒有區別，雖然之前有很多說法就是博士更容易拿綠卡，但到目前這些都是提案，還沒有成為(wei) 法案。

05 美碩商業(ye) 分析畢業(ye) 進入互聯網投資或者戰略運營崗薪資待遇大約多少？

薪資待遇會(hui) 跟公司，崗位，地理位置有關(guan) 。我不太確定互聯網投資或者戰略運營是美碩商業(ye) 分析畢業(ye) 生的主流出路，的確很多BA的畢業(ye) 生會(hui) 去互聯網公司，不過大多數的職位是做和市場、運行相關(guan) 的商業(ye) 分析師或者數據分析師。

我拿UCLA商業(ye) 分析畢業(ye) 生舉(ju) 例，這個(ge) 項目很多畢業(ye) 生去了互聯網公司，平均薪酬是11萬(wan) 5千美金。再看一下南加大的BA項目，也是很多畢業(ye) 生會(hui) 去互聯網公司，平均年薪也是11萬(wan) 美金。

06 金融工程，金融數學，商業(ye) 分析專(zhuan) 業(ye) 研究生畢業(ye) 能到哪些崗位工作？

金融工程，金融數學和金融相關(guan) ，所以畢業(ye) 後大都去到金融機構工作，例如投行，國內(nei) 的券商，對衝(chong) 基金，商業(ye) 銀行等。

具體(ti) 的工作內(nei) 容大多和金融產(chan) 品相關(guan) ，比如衍生品的設計，定價(jia) ，還有量化投資相關(guan) 崗位。還包括風險控製，風險管理。這些崗位招收人數多，門檻相對較低，華爾街現在風控相關(guan) 基本都是中國人在做。

商業(ye) 分析就業(ye) 麵更廣，可以應用在不同的領域。既可以在金融行業(ye) ，也可以在製造業(ye) ，醫療，IT，甚至能源等各行各業(ye) 。商業(ye) 分析的工作性質更多是通過數據，包括影像，圖片等，經過分析得出結論，幫助公司的管理者做出決(jue) 策。所以他和金融工程，金融數學區別比較大。

例如商業(ye) 分析在金融行業(ye) 的應用，金工金數是做金融產(chan) 品的設計。商業(ye) 分析是通過分析收集到的信用卡的持卡人的數據，比如他刷卡在什麽(me) 地方買(mai) 東(dong) 西等。通過分析這些數據判斷他的消費行為(wei) ，在做市場時更好地抓住這群人，從(cong) 而讓他更好的消費。