專業解讀 Business Analytics項目
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Business Analytics是這幾年剛剛新起的專業，NYU、卡耐基梅隆、南加大等院校已有此專業，在我申請這一年MIT等頂尖院校也在紛紛開設。
傳統的Business Analysis一般掛靠在商學院，主講商業分析。而Business Analytics以商業知識為基礎，以數學（計量）和編程為手段，利用數據分析的各類工具實現大數據的效能轉化，最終應用到商業分析中。
UCL的Business Analytics有兩個分支，一個在計算機學院，一個在管理學院。兩個分支在選課方面有部分交集，例如數學、決策與風險研究。計算機分支更偏重數據挖掘、數據分析、機器學習及人工智慧等數理知識。從就業角度來看，這個專業基本就是應市場需求而生。
比較系統的介紹推薦大家前往：知乎- 新興專業 BA（business analytics）到底學什麼？發展前景怎樣？https://www.zhihu.com/question/30730104
從我的角度，可以從UCL Business Analytics (with specialization in Computer Science)的課程入手介紹一下這個專業。
從我們的選課單中，不難看出這個項目對計算機基礎的要求很高。首先我來自軟體工程背景，在應付這些課程的時候編程並不覺得輕鬆（也可能是我學得不好哈哈哈）。我們Director Daniel Hulme在開學時說過他錄取學生時分成三部分，一部分計算機背景，一部分商科背景，一部分其他學科（工程類為主），希望湊到一個項目中讓大家互相學習。但這就意味著一些商科背景的學生需要自行補上以前的計算機知識，包括數理邏輯、線性代數、概率論、統計、和一些編程語言的基本數據結構。課程中機器學習、數據挖掘、自然語言、甚至看上去和計算機沒什麼關係的web economics都是演算法設計，都用到了Python。
第二塊是和決策學有關的管理學課程，例如decision and risk是基於excel的決策樹、case study中分析方法的講解。
第三塊是其他相關學科，例如心理學，consulting psychology和talent management。我選了consulting psychology，且認為這是我這一年中上過的最有意思的課。由於知識迭代速度快，計算機學院的講師、教授都很年輕，同時他們很多人還都經營著自己的startup，做數據分析、數據挖掘或相關演算法設計。因此我們的常規課程有時並不像是一個系統科學的教學，而是一個研討會，一個經驗、知識分享會。但在心理學課上，老師是一位德高望重的心理學教授，在講解現有的心理學理論和研究成果的同時安排課程中的交流互動，讓我感受到真正的、很old school方式的傳遞知識。
我一直都想做諮詢，而consulting firm普遍要求的就是有邏輯的呈現方案，通過技術手段、數據測算和推演幫助客戶公司解決問題。Business Analytics正是可以滿足我的就業方向所需技能的專業。
PS. 現在真的做了諮詢，覺得數據分析手段什麼也都是其次，最最重要的是邏輯思維能力和系統性解決問題的能力。如何準確地、在短時間內為客戶做出公司的問題診斷，找到經營或公司運作過程中的痛點難點；從哪裡入手設計方案，解決問題；方案設計的過程中又有哪些需要注意的點；最後，如何將解決方案用一條有邏輯的story line銜接，呈現在客戶面前，幫助實施並落地。親朋好友總是問我說，學了計算機，沒有去做技術，那是不是學非所用呢。我認為並不是。計算機知識更新速度、演算法提高迭代的速度太快了，如果說CS的學生有什麼一定比別的學科學生強的地方，那麼就應該是學習能力。學習和接受新知識，並靈活運用在實際中的能力。
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