BA就業(yè)前景：聊聊從文科轉(zhuǎn)商業(yè)分析找工作的那些事兒

CBAP·FAQ

原創(chuàng)2020-10-29小艾老師

CBAP業(yè)務(wù)分析師認證知識體系考證須知證書含金量培訓大綱 3分鐘小視頻我要提問

CBAP 認證是由國際商業(yè)分析協(xié)會（IIBA）推出的商業(yè)分析專業(yè)人士認證。CBAP 認證旨在評估個人在業(yè)務(wù)分析領(lǐng)域的知識、技能和實踐能力，是全球公認的業(yè)務(wù)分析專業(yè)人士的權(quán)威認證。

中文名CBAP業(yè)務(wù)分析師認證
英文名Certified Business Analysis Professional
英文簡稱CBAP
頒證機構(gòu)IIBA（國際商業(yè)分析協(xié)會）
證書類別業(yè)務(wù)分析，需求分析，商業(yè)分析，BA
同類認證PMI-PBA

商業(yè)分析專業(yè)之所以比較受歡迎就是就業(yè)前景比較好，普適性強，薪水可觀。因此不同行業(yè)的人也開始轉(zhuǎn)行從事商業(yè)分析（BA）工作。
在不同行業(yè)中專門從事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集，整理、分析并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評估和預測。常見的一些行業(yè)有：企業(yè)事業(yè)單位、集團公司、IT金融、證券、咨詢策劃等涵蓋經(jīng)濟分析、市場調(diào)研、情報研究、數(shù)據(jù)采集集合相關(guān)領(lǐng)域的行業(yè)。
今天，借此契機，和大家聊一聊文轉(zhuǎn)商業(yè)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(yè)（Master in Information Management），2017年8月底入學，2018年12月畢業(yè)，目前在美國一家互聯(lián)網(wǎng)電商公司工作。在讀MSIM之前，我的本科是會計專業(yè)，入學前沒有任何編程基礎(chǔ)。

從我自己找工作的經(jīng)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(yè)分析和分析方向的咨詢職位為主。商業(yè)分析（BA）主要有以下就業(yè)方向：

1）數(shù)據(jù)工程師
2）商業(yè)分析師
3）數(shù)據(jù)科學家
Salary水平：商業(yè)分析師<數(shù)據(jù)工程師<數(shù)據(jù)科學家
技術(shù)的要求：商業(yè)分析師<數(shù)據(jù)工程師<數(shù)據(jù)科學家

先來看一份亞馬遜招商業(yè)分析的職位描述：

– 基本技能

1）熟練掌握SQL、Excel、Tableau和其他統(tǒng)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(lǐng)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(jīng)驗（Cognos，Tableau，MicroStrategy，etc）
3）對Redshift和Quicksight有基本的認識
4）很強的商業(yè)運營認知，例如對商業(yè)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(jié)
7）獨立工作，調(diào)整優(yōu)先級，在不斷變化的環(huán)境工作的能力
8）與多功能團隊共事的經(jīng)驗

– 以上所有的技能可以總結(jié)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(jié)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(jù)課程和自己在網(wǎng)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(yīng)該可以有能力用多種工具解決（這樣你可以擇優(yōu)而選）。在商業(yè)分析/數(shù)據(jù)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(jù)我的經(jīng)驗，在一年的時間中掌握SQL+Tableau+用于數(shù)據(jù)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(yè)分析的工作是完全OK的。

了解了toolset，大家要做的就是根據(jù)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(tǒng)計、數(shù)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(chǔ)的文商科同學選擇選修課更多的項目，這樣自己可以根據(jù)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(shù)據(jù)科學或者碼農(nóng)方向，想走BA也可以選BA相關(guān)的課。

總得來說，一個文商科的同學讀一個商業(yè)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(yè)分析的工作的。

下面也根據(jù)職位描述簡單說一說DE（數(shù)據(jù)工程師）和DS（數(shù)據(jù)科學家）：

一、數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)工程師要求掌握以下技能：

1）編程經(jīng)驗 – 例如Python的編程經(jīng)驗
2）數(shù)據(jù)建模，ETL（數(shù)據(jù)提取-轉(zhuǎn)換-加載），數(shù)據(jù)倉庫相關(guān)經(jīng)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(shù)據(jù)量的復雜、高效SQL的經(jīng)驗
2）用Jupyter和Pandas等數(shù)據(jù)分析工具進行數(shù)據(jù)分析的經(jīng)驗
3）與不同層級business和engineer stakeholder溝通的經(jīng)驗
4）用AWS工具的經(jīng)驗 – 如Redshift, SageMaker, etc.
5）在engineer, business, product, finance等不同team中協(xié)調(diào)項目的能力
6）通過written communication的溝通分析結(jié)果的能力

– 以上所有的技能可以總結(jié)為一下幾點：

1）編程 – Python（特別是用Pandas等相關(guān)庫進行數(shù)據(jù)分析）
2）數(shù)據(jù)庫 – 需要有數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)建模的基礎(chǔ)。SQL非常重要（基本的寫SQL + 更高階的如何優(yōu)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(chǎn)品、business各個stakeholder進行溝通；分析的結(jié)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(shù)據(jù)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(yè)分析師要求掌握以下技能：

1）編程經(jīng)驗 – Python, R, MATLAB

2）相關(guān)的行業(yè)經(jīng)驗

– 如果有以下技能可以加分：

1）自然語言處理、機器學習、統(tǒng)計等的博士學位
2）大量將理論模型運用至應(yīng)用環(huán)境的經(jīng)驗
3）精通機器學習方法和技術(shù)
4）強的問題處理、算法設(shè)計、復雜分析的基礎(chǔ)
5）編程語言 – 使用Java，C++等的經(jīng)驗
6）很強的溝通和數(shù)據(jù)展示能力
6）開發(fā)云相關(guān)軟件的經(jīng)驗，并對scalability，performance，reliability有基本理解

– 以上所有的技能可以總結(jié)為一下幾點：

1）相關(guān)專業(yè)的學術(shù)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(fā)知識和算法設(shè)計
5）數(shù)據(jù)的溝通能力

這里也想補充一下，數(shù)據(jù)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(zhuǎn)專業(yè)的技術(shù)難度上，明顯商業(yè)分析是更轉(zhuǎn)專業(yè)友好，特別是對于商科背景的轉(zhuǎn)專業(yè)同學。但是想提醒大家的是，現(xiàn)在大多數(shù)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(yè)環(huán)境有關(guān) – 現(xiàn)在找BA/DA相關(guān)的工作，都需要對機器學習有或多或少的了解。

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

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