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        CBAP 認證是由國際商業分析協會(IIBA)推出的商業分析專業人士認證。CBAP 認證旨在評估個人在業務分析領域的知識、技能和實踐能力,是全球公認的業務分析專業人士的權威認證。

        • 中文名CBAP業務分析師認證
        • 英文名Certified Business Analysis Professional
        • 英文簡稱CBAP
        • 頒證機構IIBA(國際商業分析協會)
        • 證書類別業務分析,需求分析,商業分析,BA
        • 同類認證PMI-PBA

         

        商業分析專業之所以比較受歡迎就是就業前景比較好,普適性強,薪水可觀。因此不同行業的人也開始轉行從事商業分析(BA)工作。

        在不同行業中專門從事行業數據搜集,整理、分析并依據數據做出行業研究、評估和預測。常見的一些行業有:企業事業單位、集團公司、IT金融、證券、咨詢策劃等涵蓋經濟分析、市場調研、情報研究、數據采集集合相關領域的行業。

        今天,借此契機,和大家聊一聊文轉商業分析(BA)找工作的那些事兒,相信我你一定會感興趣的。

        背景:

        我就讀于UIUC的信息管理專業(Master in Information Management),2017年8月底入學,2018年12月畢業,目前在美國一家互聯網電商公司工作。在讀MSIM之前,我的本科是會計專業,入學前沒有任何編程基礎。

        從我自己找工作的經歷來看沒有覺得特別艱難,時間線大約是從2018年8月底到11月初,以投商業分析和分析方向的咨詢職位為主。商業分析(BA)主要有以下就業方向:

        1)數據工程師
        2)商業分析師
        3)數據科學家

        Salary水平:商業分析師<數據工程師<數據科學家
        技術的要求:商業分析師<數據工程師<數據科學家

        先來看一份亞馬遜招商業分析的職位描述:

        – 基本技能

        1)熟練掌握SQL、Excel、Tableau和其他統計分析工具
        2)書面和口頭把復雜的分析和insight有效傳達給senior領導的能力

        – 如果有以下技能可以加分:

        1)_的書面和口頭表達能力
        2)使用Reporting工具的經驗(Cognos,Tableau,MicroStrategy,etc)
        3)對Redshift和Quicksight有基本的認識
        4)很強的商業運營認知 ,例如對商業決策的預計影響的預估
        5)了解如何_高效進行分析的方式、編程語言以及可視化Reporting工具
        6)注意細節
        7)獨立工作,調整優先級,在不斷變化的環境工作的能力
        8)與多功能團隊共事的經驗

        – 以上所有的技能可以總結為一下幾點:

        1)熟練掌握分析工具 – SQL/Excel/Tableau等
        2)Business Sense – 碰到一個問題能不能從business的角度剖析,找到_合適的方向進行分析
        3)溝通能力 – 與不同團隊溝通;將分析結果匯報給senior leadership

        劃重點

        從我的個人角度聊聊分析工具的要求:這份職位描述中提到的分析工具,例如SQL和Tableau,都是我入學前完全沒有接觸過的,都是在項目中根據課程和自己在網上找資源學習。

        這份職位描述里沒有提到Python等編程語言,但是學Python也是非常必要的,在理想的情況下同一個問題應該可以有能力用多種工具解決(這樣你可以擇優而選)。在商業分析/數據分析需要掌握的分析工具中,作為一個完全沒有先修知識的商科背景同學,學Python的確對我來說是稍微有一些struggle,SQL和Tableau相比真的是非常非常簡單了。

        根據我的經驗,在一年的時間中掌握SQL+Tableau+用于數據分析的Python是完全沒有問題的,需要花費的時間Python > SQL > Tableau(或其他reporting工具)。

        這樣的toolset的組合是對于一個文商科同學可達到的基本水平,如果你想更加technical,那不能避免得還要學習機器學習,人工智能,算法等等。但是這樣_基本的skill set找到一份商業分析的工作是完全OK的。

        了解了toolset,大家要做的就是根據需要掌握的工具來進行選課,還沒申請的同學也可以參考這個來選項目。如果有文科背景的同學對統計、數學比較害怕,強烈建議大家仔細閱讀課程中的必修部分,衡量一下是否自己可以handle – 我會比較建議Data零基礎的文商科同學選擇選修課更多的項目,這樣自己可以根據自己的學習情況靈活把握學什么課程,避免造成壓力過大的情況。這個項目非常flexible – 想更technical的可以走數據科學或者碼農方向,想走BA也可以選BA相關的課。

        總得來說,一個文商科的同學讀一個商業分析Master,學習_基本的BA toolset,是非常有可能在美國找到一份商業分析的工作的。

        下面也根據職位描述簡單說一說DE(數據工程師)和DS(數據科學家):

        一、數據工程師

        – 需要什么技能?

        以一份亞馬遜的Job Description為例,亞馬遜的數據工程師要求掌握以下技能:

        1)編程經驗 – 例如Python的編程經驗
        2)數據建模,ETL(數據提取-轉換-加載),數據倉庫相關經驗
        3)掌握類似Tableau的可視化Reporting工具
        4)熟練掌握SQL

        – 如果有以下技能可以加分:

        1)寫基于大數據量的復雜、高效SQL的經驗
        2)用Jupyter和Pandas等數據分析工具進行數據分析的經驗
        3)與不同層級business和engineer stakeholder溝通的經驗
        4)用AWS工具的經驗 – 如Redshift, SageMaker, etc.
        5)在engineer, business, product, finance等不同team中協調項目的能力
        6)通過written communication的溝通分析結果的能力

        – 以上所有的技能可以總結為一下幾點:

        1)編程 – Python(特別是用Pandas等相關庫進行數據分析)
        2)數據庫 – 需要有數據倉庫、數據建模的基礎。SQL非常重要(基本的寫SQL + 更高階的如何優化)
        3)可視化 – 需要會用Tableau,PowerBI這樣的dashboard工具做report
        4)溝通能力 – 需要跟工程師、產品、business各個stakeholder進行溝通;分析的結果需要以一種stakeholder可以清楚理解的方式傳達

        前三點可以通過學習達成,第四點在實習和工作中會更有體會。

        二、數據科學家

        – 需要什么技能?

        同樣以一份亞馬遜的Job Description(這里看的是一個Senior職位),亞馬遜的商業分析師要求掌握以下技能:

        1)編程經驗 – Python, R, MATLAB

        2)相關的行業經驗

        – 如果有以下技能可以加分:

        1)自然語言處理、機器學習、統計等的博士學位
        2)大量將理論模型運用至應用環境的經驗
        3)精通機器學習方法和技術
        4)強的問題處理、算法設計、復雜分析的基礎
        5)編程語言 – 使用Java,C++等的經驗
        6)很強的溝通和數據展示能力
        6)開發云相關軟件的經驗,并對scalability,performance,reliability有基本理解

        – 以上所有的技能可以總結為一下幾點:

        1)相關專業的學術背景
        2)機器學習的知識和運用
        3)編程語言 – Python,R,MATLAB,JAVA,C++
        4)開發知識和算法設計
        5)數據的溝通能力

        這里也想補充一下,數據科學這個職位名_近非常流行,很多沒有要求這樣高的職位也會叫這個(比如Facebook的DS Analytics),大家不要因為看到這個skillset就不去投這個職位,具體還要一個一個看每個position的職位描述。

        橫向比較這三個職位,從轉專業的技術難度上,明顯商業分析是更轉專業友好,特別是對于商科背景的轉專業同學。但是想提醒大家的是,現在大多數學校的BA項目大多會有機器學習等等比較Technical的課程,這也跟就業環境有關 – 現在找BA/DA相關的工作,都需要對機器學習有或多或少的了解。

        從“好就業”的角度來看,目前這三個職位都需求量尚可,大家可以根據自己的興趣和技術水平在上課的時候選擇對應的課程,滿足不同職位的要求。

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