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#分享 就讀商學院、管理科系,你會擔心什麼?
升學板

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「唸商管什麼都會,也什麼都不會。」讀商管學院常有這種感覺吧?不過這並不代表熟悉商業概念完全沒有幫助,也許可以思考如何運用商管理論基礎,建立另一個「X」的領域。 特別是在海外求職,如果沒有「硬」技術在身上,通常在文化背景和語言上面臨比較大的挑戰,機會也比起當地學生少很多。 今天 ft. 台大工商管理系X美國明尼蘇達商業分析碩士 Kitlyn ,分享她如何從商管學院跨領域到商業分析,並順利留在美國 Amazon 工作擔任 BI Engineer ,一起看下去! https://i.imgur.com/HMncXY8.jpg ▼▼▼ 關於 University of Minnesota MSBA(Master of Science in Business Analytics) #QS Ranking美國排名8/世界排名19 #U.S.News&World Report排名5 #官方統計就業率100% ▼▼▼ Q1:如何知道自己喜歡大數據分析? Kitlyn大學念台大工商管理學系科技管理組,系上課程特別強調Supply Chain Management(供應鏈管理)、統計、R語言和SQL等,對於之後跨領域到Analytics領域時,建立初步的興趣和基礎。 就學中在Intel實習接觸到科技業魅力,畢業後做Market Research工作的兩份經驗,在工作中更加確定自己想做的是透過量化數據分析,抽絲剝繭出有用的商業洞見(insights)。 ▼▼▼ Q2:為什麼選 UMN MSBA? 因為Kitlyn很確定朝向科技產業發展,國際上最重要的科技公司(FAANG),指的就是美國市場上最受歡迎的五大科技公司,分別是Facebook、Amazon、Apple、Netflix和Google,全球總部都在美國,因此美國就成為留學國家的首選。 至於選擇明尼蘇達大學(UMN)Carlson MSBA(Master of Science in Business Analytics)的主要原因,課程設計上以Business Analytics為核心,並且歷年畢業生100%就業率,對於未來想在美國求職是一大優勢。 ▼▼▼ Q3:UMN 數據分析碩士課程設計? 當初 Kitlyn 同時錄取 USC(南加州大學)和 UMN,最終還是以「課程設計」為核心考量,UMN 在一年的課程設計中涵蓋 Cloud Computing/Big Data Techniques,讓學生可以從經驗豐富的教授身上,把商管理論知識跟數據分析技術結合在一起。 ▼▼▼ Q4:UMN MSBA 優勢&劣勢? 優點: 1.專案實戰經驗:課程紮實,大量的 Projects 以及 Meetings 讓我穩紮穩打,累積大量經驗,讓履歷加分。 2.數據分析訓練:由淺入深,循序漸進進入 data-centric 的領域,讓我日後遇到商業問題時知道如何處理,而不是一開始面對一大堆資料卻不知該從何下手。 3. 產學合作/就業輔導:透過跟企業端合作解決 Live Case ,能夠更容易的學以致用 ( Google 、 Ford、Optum 等),且學校固定與 Capital One (第一資本)、 Target 、 Best Buy 等各產業龍頭企業合作校園徵才,讓學生畢業即就業。 劣勢: 1. 地點較偏僻:學校位於美國中西部,相較加州、紐約的學校來說失去東、西岸地緣優勢。 2. 舉辦就業博覽會的時程較為分散,因此不一定能如期於畢業前兩、三個月提前確認工作錄取。 3. 若選擇西岸的工作機會,學校在該領域相對而言較不知名。 ▼▼▼ Q5:如何成為 Amazon 商業智能工程師? Kitlyn表示畢業後一開始找工作並不順利,從 Data Science 慢慢縮小範圍到 Market Research 和 Data Analyst ,把自己定位在商業和數據的跨領域專業才是原本唸商學院擁有的優勢,最終進入Amazon Business Intelligence Engineer(商業智能工程師)職位。 求職小建議:職位內容跟學經歷要符合並具有說服力,不能只是投遞覺得有興趣或想進入的領域,才能提高求職機會。 ▼▼▼ Q6:BI Engineer 實際上在做什麼? Amazon電商網站中客戶搜尋的商品、地點、時間、頁面等資訊,背後是複雜的運算系統,因此主要工作是監控不同 Metrics 和 KPI ,並協助工程師去判讀廣告成效,也同時分析未來趨勢作為新產品/服務開發的資料基礎。 BI Engineer 像是介於 Data Engineering/Scientist和Business Analyst 之間,擔任產品/服務研發的溝通橋樑。 工作上主要使用 SQL、Python 進行資料轉換、運算和清洗,主要任務是將非結構化資料變成結構化資料,提供產品開發團隊使用。 70%時間是在進行資料處理,30%在做 Data Analytics(如ad-hoc分析)。 MSBA 課程上所學概念,幾乎是 100% 全部應用在實際工作執行中,是 Kitlyn 覺得最有收穫的地方。 https://i.imgur.com/zW2Rr3c.png ▼▼▼ 你也讀商管學院嗎? 最大的煩惱是什麼?一起來聊聊!


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B1 {{commentMoment( "2022-05-31T06:47:41.248Z" )}}

哇!好詳細的分享!!

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匿名

B2 {{commentMoment( "2022-05-31T09:22:57.574Z" )}}

👍👍

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B3 {{commentMoment( "2022-06-01T10:50:20.099Z" )}}

太強啦

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#分享 就讀商學院、管理科系,你會擔心什麼?

「唸商管什麼都會,也什麼都不會。」讀商管學院常有這種感覺吧?不過這並不代表熟悉商業概念完全沒有幫助,也許可以思考如何運用商管理論基礎,建立另一個「X」的領域。 特別是在海外求職,如果沒有「硬」技術在身上,通常在文化背景和語言上面臨比較大的挑戰,機會也比起當地學生少很多。 今天 ft. 台大工商管理系X美國明尼蘇達商業分析碩士 Kitlyn ,分享她如何從商管學院跨領域到商業分析,並順利留在美國 Amazon 工作擔任 BI Engineer ,一起看下去! https://i.imgur.com/HMncXY8.jpg ▼▼▼ 關於 University of Minnesota MSBA(Master of Science in Business Analytics) #QS Ranking美國排名8/世界排名19 #U.S.News&World Report排名5 #官方統計就業率100% ▼▼▼ Q1:如何知道自己喜歡大數據分析? Kitlyn大學念台大工商管理學系科技管理組,系上課程特別強調Supply Chain Management(供應鏈管理)、統計、R語言和SQL等,對於之後跨領域到Analytics領域時,建立初步的興趣和基礎。 就學中在Intel實習接觸到科技業魅力,畢業後做Market Research工作的兩份經驗,在工作中更加確定自己想做的是透過量化數據分析,抽絲剝繭出有用的商業洞見(insights)。 ▼▼▼ Q2:為什麼選 UMN MSBA? 因為Kitlyn很確定朝向科技產業發展,國際上最重要的科技公司(FAANG),指的就是美國市場上最受歡迎的五大科技公司,分別是Facebook、Amazon、Apple、Netflix和Google,全球總部都在美國,因此美國就成為留學國家的首選。 至於選擇明尼蘇達大學(UMN)Carlson MSBA(Master of Science in Business Analytics)的主要原因,課程設計上以Business Analytics為核心,並且歷年畢業生100%就業率,對於未來想在美國求職是一大優勢。 ▼▼▼ Q3:UMN 數據分析碩士課程設計? 當初 Kitlyn 同時錄取 USC(南加州大學)和 UMN,最終還是以「課程設計」為核心考量,UMN 在一年的課程設計中涵蓋 Cloud Computing/Big Data Techniques,讓學生可以從經驗豐富的教授身上,把商管理論知識跟數據分析技術結合在一起。 ▼▼▼ Q4:UMN MSBA 優勢&劣勢? 優點: 1.專案實戰經驗:課程紮實,大量的 Projects 以及 Meetings 讓我穩紮穩打,累積大量經驗,讓履歷加分。 2.數據分析訓練:由淺入深,循序漸進進入 data-centric 的領域,讓我日後遇到商業問題時知道如何處理,而不是一開始面對一大堆資料卻不知該從何下手。 3. 產學合作/就業輔導:透過跟企業端合作解決 Live Case ,能夠更容易的學以致用 ( Google 、 Ford、Optum 等),且學校固定與 Capital One (第一資本)、 Target 、 Best Buy 等各產業龍頭企業合作校園徵才,讓學生畢業即就業。 劣勢: 1. 地點較偏僻:學校位於美國中西部,相較加州、紐約的學校來說失去東、西岸地緣優勢。 2. 舉辦就業博覽會的時程較為分散,因此不一定能如期於畢業前兩、三個月提前確認工作錄取。 3. 若選擇西岸的工作機會,學校在該領域相對而言較不知名。 ▼▼▼ Q5:如何成為 Amazon 商業智能工程師? Kitlyn表示畢業後一開始找工作並不順利,從 Data Science 慢慢縮小範圍到 Market Research 和 Data Analyst ,把自己定位在商業和數據的跨領域專業才是原本唸商學院擁有的優勢,最終進入Amazon Business Intelligence Engineer(商業智能工程師)職位。 求職小建議:職位內容跟學經歷要符合並具有說服力,不能只是投遞覺得有興趣或想進入的領域,才能提高求職機會。 ▼▼▼ Q6:BI Engineer 實際上在做什麼? Amazon電商網站中客戶搜尋的商品、地點、時間、頁面等資訊,背後是複雜的運算系統,因此主要工作是監控不同 Metrics 和 KPI ,並協助工程師去判讀廣告成效,也同時分析未來趨勢作為新產品/服務開發的資料基礎。 BI Engineer 像是介於 Data Engineering/Scientist和Business Analyst 之間,擔任產品/服務研發的溝通橋樑。 工作上主要使用 SQL、Python 進行資料轉換、運算和清洗,主要任務是將非結構化資料變成結構化資料,提供產品開發團隊使用。 70%時間是在進行資料處理,30%在做 Data Analytics(如ad-hoc分析)。 MSBA 課程上所學概念,幾乎是 100% 全部應用在實際工作執行中,是 Kitlyn 覺得最有收穫的地方。 https://i.imgur.com/zW2Rr3c.png ▼▼▼ 你也讀商管學院嗎? 最大的煩惱是什麼?一起來聊聊!

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