发光的OFFER：首届数据科学与商务分析硕士毕业生专场
离开校园一个月啦
职场新鲜人的首月复盘诞生
本期就来看一看
复旦管院DS&BA项目毕业生
他们人均offer3.3个，分布在
互联网高科技、金融、咨询行业
……
了解DS&BA项目
随着统计学与计算机科学的深度交叉与融合，形成了数据科学这一新的发展方向，并在商业管理中有着越来越广泛的应用。在这一背景下，复旦大学管理学院于2019年6月正式启动数据科学与商务分析(DS&BA)硕士项目，并于2020年9月招收第一届学生。
管院DS&BA项目提出“着眼未来、放眼国际、立足上海”的培养理念，着力培养适应智能化发展趋势的管理精英，领导全球商务分析行业的技术领袖，以及服务上海科创中心建设和智能金融科技建设的领军人才。
培养体系方面，DS&BA项目立足于数理能力与统计方法的基础性训练，结合程序编写与机器学习等计算工程能力的培养，最终着力于数据科学在管理与商业中的应用与实践。力求使学生既具备扎实的统计基础与熟练的计算工程能力，又培养深刻的商业洞见，能够使用数据科学的方法与技术来解决管理与商业中的实际问题。
—— 郁文教授
复旦大学管理学院
统计与数据科学系系主任
首届毕业生就业概览
复旦管院职业发展中心的数据显示，DS&BA项目就读学生本科专业数学、统计、计算机、金融工程等居多，今年有了首届毕业生，项目是2022年各专业硕士项目中最早实现100%offer获取率的。
■ 主要就职岗位：数据分析师、算法工程师、量化策略研究员、商业分析师、数据挖掘等数据科学相关领域
从以上数据可以看出，算法、量化和数据分析是首届DS&BA项目毕业生的三大就业去向。因此我们邀请了三个方向的优秀毕业生，与我们分享他们作为职场新鲜人的感悟。希望对有志于加入数据产业的你有所启发。
毕业生来啦
1
成为数据革命的
创新者、引领者、推动者
◆首月工作体会
方雯欣：目前最让我感到兴奋的是能通过数据，主动对业务带来一些贡献。数据和技术大部分时候确实是手段和工具，但不意味着做数据的同学就要把自己视为工具人。我们可以多思考业务定位是什么、目标是什么，以及我们可以怎么对目标作出贡献。
陆家楠：最兴奋的是，有了明确的目标，可以专心研究，并且研究成果可以实际应用产生价值。
刘敏雯：目前我最兴奋的是可以接触到如此复杂的业务和模型。广告系统的链路相对比较长，做好广告系统，要考虑广告的出价、冷启动、审核、系统的稳定性以及用户和广告主的体验，等等，字节的系统架构和模型也比较复杂，每天学习的过程都让我感到兴奋和充实。
在大厂里我们可能只能负责到一个链路里的一小部分，也许有时会不可避免地有“螺丝钉”的感觉，但我们一定要有自己的思考，明白做每件事的原因，以及为什么这么做，了解自己的工作在整个链路中发挥的作用和价值。在工作的过程中不断累计自己的经验和思考，有自己的一套思考和解决问题的方式。
◆三大方向有何不同
陆家楠：我认为量化和数据分析是比较类似的，都是通过模型处理特征x来分析我们关心的变量y，只不过量化的y是金融市场的相关信息，例如收益率，数分的y则取决于所在行业，一般是客户行为。由于不同行业的y和x的统计特点不同，从而使得常用的模型和工具不同，但框架是类似的。算法个人理解是针对模型和数据本身提高运算效率和模型效果，不进行分析。
刘敏雯：相同点是大家都在和数据与模型打交道。不同点是侧重点和要求的技能不同。量化需要金融领域的知识，了解市场规律；数据分析更侧重于业务和商务分析能力，懂得用模型，对于模型原理的掌握可能要求不会特别高；算法需要扎实的机器学习理论基础、深度学习知识，以及较高的计算机水平，算法工程师也是工程师，不免需要工程能力来使算法更好地发挥作用。
2
“高、精、尖”的课程
站在更高的起点
◆这些课程对我帮助很大
方雯欣：数据挖掘和多元数据统计两门课，分别学习了机器学习和因果推断的相关知识，是在工作进阶中需要用到的基础知识。
陆家楠：统计数据分析方法这门课系统讲解了普通线性回归和带惩罚项的回归，这些模型其实是工作中最常用的，因为工作中需要考虑可解释性，复杂的机器学习很多时候不适用。例如，在分析收益率时就需要明白是哪些因子在起作用，起了多大的作用。
刘敏雯：数据挖掘与机器学习以及大数据技术两门课程对我的帮助都非常大。前者基本涵盖了常见的数据挖掘与机器学习模型，并且对于算法原理讲得很透彻，这在工作上对我的帮助很大。
在上大数据技术课程之前，我从未接触过大数据技术，在这门课中我了解到了HDFS、Spark的原理和使用方式，大数据时代互联网公司基本都使用了分布式文件系统和分布式编程框架，从这门课所学到的知识使我可以更快适应公司的数据系统，获得想要的数据和进行相应的计算。
◆这些交流对我帮助很大
方雯欣：学院的很多举措对我都有帮助。举例来说，因为管院的校友资源很丰富，在做职业选择时，可以找到学长学姐提供一些建议和帮助。
刘敏雯：CDO为大家提供了一个非常好的平台，有很多机会让我们去接触实务，例如企业分享、实务课程、公司参访等。对于我个人而言，帮助最大的是CDO组织的讲座。
3
这些我掉过的坑
希望你可以绕开
◆这些困惑，我也曾经历过
陆家楠：有很多岗位的skill-set和工作内容比较类似，但是具体到业务上又有所区别，需要深挖的能力细分方向也有区别，理解这些区别会比较困惑。解决办法就是去和在职的人交流，向他们提问。
刘敏雯：在求职之路上，我面临最大的困惑是未来应该选择什么样的职业方向。周围同学的专业背景很多元、选择方向也非常多元，初到管院的时候，我对什么方向都有一点兴趣，但又都不够了解，对于究竟选择什么赛道也在不停纠结。
在这个过程中，管院的老师和同学们给了我很大的帮助。同学之间时常会交流一些岗位的优缺点，以及不同方向应该如何准备，使我能够了解到不同行业和岗位的真实情况，管院的老师亦帮助我发掘了自身的兴趣点和长处，并热心地为我提供资料。在坚定了职业选择后，我就一路暑期实习→实习留用→秋招这样顺风顺水地走下来了。
◆这些实习经验，帮你避坑
方雯欣：多总结多观察是将实习的效能最大化的方式之一，作为实习生可能很难参与决策，但可以观察和思考别人是怎么梳理整个项目逻辑的。
陆家楠：一般来说我觉得大家都是会有很多实习机会可以选择，我的建议是选择时充分斟酌，选定后可以做久一点，大部分实习都要做比较久的时间才能接触到较为核心的有价值的东西。如果发现和理想落差很大就及时止损。
刘敏雯：我的实习经历其实不多，对于算法方向，我认为实习重要的是质量而不是数量。一份高质量的实习才能让你在面试时可以和面试官有比较深入的讨论和拓展，学弟学妹们在实习中要也要注意多积累自己的思考，清楚自己做这些工作的原因以及为什么这么做，这些在日后的面试中都是会体现出来的。
为了能有深入的思考，实习内容也是非常重要的，建议大家在面试时多问清楚，拿到实习offer之后也可以先和带教老师交流。还有一个我的个人体会是，少些纠结，多些果断，硕士学习生活是非常短暂的，及时放弃那些不合适的机会也能让我们在职业探索上多一些试错的机会。
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