InVisor Consulting不定期將個性化留學諮詢服務中的乾貨分享給大家。這次，我們分享了帝國理工學院MSc Business Analytics 2017屆唐學長給某同學做一對一諮詢時的筆錄。個人隱私、和個人申請相關的問答等信息已刪減。
※ 本文首發於2018年10月21日
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同學：某211院校精算專業，計劃申請BA和金融數學
唐學長：2017年畢業於帝國理工學院「商業分析」碩士
問：請問學長，帝國理工BA專業的生源構成是怎樣的？答：我當年的BA班大概60人，中國大陸同學6個，香港6人，新加坡6人左右。60個同學的背景都很不一樣，有學CS，經濟，工科的，有工作了三到五年辭職來讀研的，有學心理學這類社科的，也過來讀。總之這個專業的學生背景蠻複雜的，所以對學生本科的專業（對口）性要求不是很強。它主要是把數據分析用在商業上。編程主要是Python。它是一個融合，相當於把統計學的機器學習用Python和R的形式展開，（開學前）網課時學Finance&Accounting，開學後第一學期學的都是最基礎的，比如Econmetric，Supply Chain, 初步的機器學習，以及最基本的其他課程。第二學期就是選一些課程，基本每門課都要用coding技能。BA的主要就業方向還蠻多的，這屆畢業去的都不一樣，有去consulting做數據分析。也有去科技公司，比如回國去阿里巴巴做碼農，還有一些在科技公司裡做數據分析，相當於每天用Python等跑數據，做成ppt給人講。BA在國外就業情況很好，在英國和美國找工作是很容易的。
問：我本科學精算，選BA做研究生方向。傳統的精算主要做保險的定價之類的，但現在整體發展起來，對數據處理的要求比較高。我希望BA能提高我的數據處理能力。我回國後希望做數據處理相關的工作，長期還是想回到精算的領域。我不知道我這樣的想法是否成熟，是否合適？答：基本上，BA做的數據分析，是各個行業全部都需要的。只是說你是要跑模型呢，還是簡單地針對一些數據畫圖表，以一條數據來寫coding，發現一些統計學的規律等。比如你做供應鏈，做銀行，做交易的，你要結合一些數學的算法來跑模型，然後用這些模型做未來的場景分析。這是兩大部分。做算法和做BA，在行業裡的需求是非常大的。你提到的精算行業，用數據來跑模型，做風險收益分析等，這些都是用得上的。我覺得它教的這幾個技能對你會很有用。第一是資料庫相關的東西。第二個是機器學習，比如你以後建模型要用什麼方法來建，它的理論基礎是什麼；比如我班上一個同學就用A股市場上的股票和經濟學的統計來做Prediction。我當時在倫敦一家做P2P的Fin-tech實習，給用戶提供小額貸款；我在BA Team裡的主要工作就是利用用戶的歷史行為軌跡以及他們在銀行的徵信情況，用這些數據來建一個模型，來預測它們的風險是怎樣的，我們能給他們提供多少額度的貸款等。我們整個Fin-tech的產品都是在我們建的模型上做的。答：是的。因為數據的基本格式無非是表格，行和列；只不過現在所謂的大數據無非就是行很多而已，以前可能只是幾萬行，現在的big data可能幾億行。第二是結構化的數據，和結構化的數據。包括現在語音聊天，把語音轉化成文字已經非常成熟了，相當於就是一段一段，我們如何在裡面用技術來分析它的語意，來看看這個對話是否談成了，等等，都可以用數據分析的方法把你想要的結果提煉出來。所以BA的分析面是非常廣的。比如，你現在打算去倫敦租房，你用Python，它有很多庫，你就可以去調研所有房產中介的庫，你就可以把你想要的關於房源的有效信息找出來。
問：我個人的理解，BA主要的目的是對未來做一個預測，精算也是一樣，所以我感覺這兩個東西本質上是一樣的，不謀而合。所以我覺得BA對做精算會有幫助。學BA的話學長有什麼建議嗎？答：沒錯，肯定有用。你要學BA的話，我給你一些建議。第一，把Python和R看一下，因為上課講得很快，作業很多，上課更偏實踐；最好你在上這個Program之前把Python和R練習好。第二個是CS裡的數據結構data structure。第三個是你有空時可以看的機器學習Machine Learning，你不用看書，可以上網查找一些普及型的資料，不用看偏理論的，因為它偏理論的方面還是很枯燥的，全是數學和統計。你看完後會覺得Machine Learning非常有用。
問：你覺得你們IC BA班上的同學裡，招生官看重的是他們的什麼？答：我介紹下中國人情況吧。大陸的，有一個211的，一個中英2+2的，兩個在美國讀本科的，還有一個在英國讀的本科，畢業工作三年後來讀BA，還有一個在香港讀的本科。我們這6個人的專業背景都不一樣，理工的，商科的，數學的，都有。並且BA有個很特別的地方，全班60人，我感覺有一半以上的人都有工作經歷，有一部分是公司出資報銷學費的。我認為你申請時，關鍵要把你過去的學習和即將開始的學習的關聯寫好。答：是的，我當時就拿了3個offer。一個是之前實習的倫敦的FIn-tech，公司去年已經在美國上市了。第二個是一家新興的網絡銀行，發展得非常快。第三個公司是我們現在所在的國內公司，做AI的。其實你做BA，有一定的技術背景，你找實習找工作是不難的。現在所有人都在炒數據，很多機構都需要這樣的人。
問：學長你的實習是畢業後找的，還是讀書時就在找呢？答：時間規劃是這樣的。入學時9月10月左右，最好入學前就把求職信，CV等寫好。學校會連續不斷地給你提供秋招資源。我當時最晚10月中已經把所有求職的資料準備好了，10月底就開始投全職類的工作了，10月到第二年1月都在投全職工作。到了第二年1月，我開始投Internship。IC有個很好的專門為學生做的求職網站Jobslive，可以很方便地篩選各種工作。另外一個，入學後多參加social的活動，它對你求職會很有幫助。我在3月就開始電話面試和現場面試了。我當時的實習是在Linkedln上找的，對方在Linkedln上Pin我。我畢業後沒有留英國，我5月底上完課，實習從6月到9月，然後我在9月入職了現在的公司。職業規劃，機會很重要。我之所以選這間，因為它的發展前景很大，英國的公司相對已經比較成熟了，發展比較慢，他們喜歡這樣的生活方式。而我在的這間公司發展很快，機會多，上升空間很快。
問：那學長你覺得，你在IC學了BA之後，他們的教授是怎麼和學生交流的，教授的綜合能力如何呢？答：我覺得教授整體來說都很好很好，他們的學術背景，他們在業界的聯繫等，都很強。比如當時的Finance課程的老師就是BA項目的頭，他是MIT畢業的，教書時請了他在倫敦做對衝基金的一個朋友來給我們講教授在課上講的理論模型在實際的工作中的應用，讓我意識到教授講的東西其實都是很實用的。我覺得IC非常偏應用，學校會利用它所有的學術和社會資源，讓學生知道如何應用。教授的背景你不用擔心，畢竟IC是世界第8的大學。特例的話，當時有一門課的老師教學水平不太好，風格很隨意；由於上課的問題，期末班上的同學投訴，第二年這個老師就沒有繼續教了。總之學校會有幾次跟學生溝通，收集學生的反饋，立刻做調整。答：我有朋友就是學這個的。Finance在國外的就業上，除非你申量化類工作，你的量化背景好，否則會有點難。我覺得Finance的應用性沒有這麼強。第一讀這個專業的人多，第二找工作比較難。你進入一個公司，就像螺絲釘一樣，跟我個人想要的可能不太一樣。我希望我學的東西能讓我成為公司裡無可替代的角色，在我的領域我是比較權威的。我花了時間來留學，我希望我學到的東西是我以後所在的團隊裡沒有其他人能有的。相比之下，金融數學的可替代性會比較強。
問：我現在主申BA，之前有考慮過金融數學。但我覺得金融數學的課可能有點水，但從課程名字上，我覺得和我本科學的沒有什麼差別。答：我建議你如果可以在BA和金融數學裡選，儘量還是考BA。現在唯一和BA有競爭的，是學計算機的，但學計算機本科的人很少想學BA的。你現在這個條件，主要是計算機稍微弱些，但你可以在文書裡好好提升這一點。你要讓招生官感覺到你未來的職業發展很好，你BA學的東西會是你本科學習的東西的深化。