文科转stats最终转回business side 心路历程 分享给ba或转专业小伙伴
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楼主本科国内985文科生
master来加州读了dual degree 文科以及business analytics
去年五月毕业提前三个月开始找工作 当时对machine learning有执念 申了各种ML/stats的工作 全跪
反思总结 转申BA DA 一个月拿到两个offer
现在在南加某司做小BA 一年了 TC在125K左右 跟论坛上的大多数人比分分钟就是渣渣 但个人还是比较满足 南加也够用
进入细节前想说个总结的话，适合自己的才是最好的。为幸福指数 职业发展 各方面考虑 不要强求。
详细展开聊聊 有兴趣的可以继续看
我自认不是一个很随大流的人 我申请master那一年 BA也算是刚兴起 一些现在上百人的analytics项目我当时拿到offer的时候还不到20人。我当时申请analytics纯属兴趣 因为本科是文科 有点慌申请analytics 所以也申请了文科保底 最后因为地理位置的原因 拒了拿到的analytics offer 来了阳光海滩的加州读老本行。但BA已经是真爱 所以来读书后就勾搭了BA的项目老大上了上课聊了聊就决定两个专业一起读了。当时也考虑过drop文科或者直接找data相关的工作 而不是花费时间金钱成本继续学 但是一方面也还蛮喜欢两边学院上课不一样的氛围 学习环境 一方面也想赖在学校久一点哈哈哈 （我还是个宝宝）就读下来了。
BA项目读起来补了很多以前不会的stats，还有基础的R sql python等 可能是新鲜 所以学这些软件特别的兴奋 每天，还有一个很好的machine learning的老师 当时觉得ML好神奇好有用 好make sense 简直深深着迷，于是之力要往ML发展。
去年两月开始找工作 全部都投的是一些 stats 的方向。没有对自己的实力很自信所以没有投大厂 小公司拿到面试的也不少，主要因为简历改了好几版突出了自己的ML的一些project 包括supervised，unsupervised，基础的models都写到。刷了不少leetcode，但好几家挂了终面 其中包括farmers的statistician，一个agency的data scientist，还有disney的ds。这些都是冷僻的场子 要是有人感兴趣我可以领开贴写面经。 这里不多赘述。
此时也已经快三个月了，毕业在即 总觉得自己就差一口气 很近了 但还是总挂在onsite，特别急。这里想跟毕业生们说一下的是 data工作现在也是越早找越好，之前我文科出生总有种错觉必须参加社招 别人也都是要asap入职的，但事实上虽然相比sde headcount 少 校招机会少 但很多地方intern return机会是很好的 我身边也有朋友公司给了offer也愿意等。当时闷在家里也不愿刷题 就是想不通说为什么总是挂onsite。这时候有个朋友点醒了我：不排除onsite是面试中最难的环节，但同时可能这个岗位跟你没有那么match。可能多刷题多点时间 多面面能最终拿到 但或许看看其他方向也可以。当时觉得非常受启发 自己很想做ml但是外面确实有很多stats背景的 cs背景的 还有博士一大把 比我更适合做ml 跟他们compete没有太强的优势。
之后马上申请了ba。 ba大多岗位就只是要求sql熟练就好，没有投太多工作，一个Symentec 的ba onsite是一小时的presentstion，两轮店面都是behavioral，做完觉得还蛮爽的。现在的公司店面做了一个sql一小时，onsite主要是behaviral 和 case study。两个公司都在onsite完一周内拿到了结果。
最后考虑symentec是乙方公司我还是从了现在的小厂 。在一个非常analytics team heavy的组 非常多的learning， 也意外的有不少的机会参与 clustering regression等简单的 ML项目，也是意外之喜了。但是对于business side，兴趣不减反增，也很喜欢工作有大把用脑空想 大把时间跟不同PM strategy manager交流而不写code的时间。以后可能也会走business 方向了吧，和一年前自己的想法天差地别哈哈。
回看自己的心路历程，个人觉得结果是好的。虽然中间可能有遇到挫折就放弃的嫌疑，看了地里，我也震惊于大家找工作的努力，两三个月其实看看也不算什么，但我现在还是觉得自己做了对的选择。就算去年我多刷题多努力，最后找到ML的工作，再前行我的压力也可能很大。发展好坏也很难说。
当然了，我的情况也不一定具有普遍性。地里有很多大神，统计ML，技术功底扎实，自然适合ML DS岗位，看到我这样的文章一笑而过就好。不过在ba项目蓬勃发展的今天，想给一些迷茫的商科文科背景的小伙伴一些参考。
弱弱求个米 虽然我爱死我的工作了 但还是想多看看地理内容 m巩固下技术能力哈哈哈 说不定哪天用得上不是？
补充内容 (2019-7-20 07:16):
不好意思我刚来地里不久 有小伙伴私信我 但我发现私信要扣的那个什么梨 我没有所以回不了 要是相加微信的可以私我你们的信息 我会加的
补充内容 (2021-10-20 10:58 +08:00):
啦啦啦啦 工作忙了之后不太上地里了 最近上来看到两年多了，到现在还有小伙伴私下 reach out 点赞回复这个帖子 有点点惭愧自己那么久没出现哈哈 但是I’m here now， 依旧不后悔当初的决定，任何想聊聊的朋友，欢迎继续留言！
updates from me： 我还在原来的那个小厂哈哈哈，组里待得挺舒服的，现在从BA转到了PA，也有一些新的learning，AB testing之类的，TC也涨到了今年的175K，也在积极准备从IC到manager的转变。离优秀的大神们差距很大但知足常乐。目前的规划是可能在明年下半年或年底阶段，希望是在当上manager半年左右？考虑跳槽哈哈😆 maybe noone cares 但许愿自己一切顺利哈哈
master来加州读了dual degree 文科以及business analytics
去年五月毕业提前三个月开始找工作 当时对machine learning有执念 申了各种ML/stats的工作 全跪
反思总结 转申BA DA 一个月拿到两个offer
现在在南加某司做小BA 一年了 TC在125K左右 跟论坛上的大多数人比分分钟就是渣渣 但个人还是比较满足 南加也够用
进入细节前想说个总结的话，适合自己的才是最好的。为幸福指数 职业发展 各方面考虑 不要强求。
详细展开聊聊 有兴趣的可以继续看
我自认不是一个很随大流的人 我申请master那一年 BA也算是刚兴起 一些现在上百人的analytics项目我当时拿到offer的时候还不到20人。我当时申请analytics纯属兴趣 因为本科是文科 有点慌申请analytics 所以也申请了文科保底 最后因为地理位置的原因 拒了拿到的analytics offer 来了阳光海滩的加州读老本行。但BA已经是真爱 所以来读书后就勾搭了BA的项目老大上了上课聊了聊就决定两个专业一起读了。当时也考虑过drop文科或者直接找data相关的工作 而不是花费时间金钱成本继续学 但是一方面也还蛮喜欢两边学院上课不一样的氛围 学习环境 一方面也想赖在学校久一点哈哈哈 （我还是个宝宝）就读下来了。
BA项目读起来补了很多以前不会的stats，还有基础的R sql python等 可能是新鲜 所以学这些软件特别的兴奋 每天，还有一个很好的machine learning的老师 当时觉得ML好神奇好有用 好make sense 简直深深着迷，于是之力要往ML发展。
去年两月开始找工作 全部都投的是一些 stats 的方向。没有对自己的实力很自信所以没有投大厂 小公司拿到面试的也不少，主要因为简历改了好几版突出了自己的ML的一些project 包括supervised，unsupervised，基础的models都写到。刷了不少leetcode，但好几家挂了终面 其中包括farmers的statistician，一个agency的data scientist，还有disney的ds。这些都是冷僻的场子 要是有人感兴趣我可以领开贴写面经。 这里不多赘述。
此时也已经快三个月了，毕业在即 总觉得自己就差一口气 很近了 但还是总挂在onsite，特别急。这里想跟毕业生们说一下的是 data工作现在也是越早找越好，之前我文科出生总有种错觉必须参加社招 别人也都是要asap入职的，但事实上虽然相比sde headcount 少 校招机会少 但很多地方intern return机会是很好的 我身边也有朋友公司给了offer也愿意等。当时闷在家里也不愿刷题 就是想不通说为什么总是挂onsite。这时候有个朋友点醒了我：不排除onsite是面试中最难的环节，但同时可能这个岗位跟你没有那么match。可能多刷题多点时间 多面面能最终拿到 但或许看看其他方向也可以。当时觉得非常受启发 自己很想做ml但是外面确实有很多stats背景的 cs背景的 还有博士一大把 比我更适合做ml 跟他们compete没有太强的优势。
之后马上申请了ba。 ba大多岗位就只是要求sql熟练就好，没有投太多工作，一个Symentec 的ba onsite是一小时的presentstion，两轮店面都是behavioral，做完觉得还蛮爽的。现在的公司店面做了一个sql一小时，onsite主要是behaviral 和 case study。两个公司都在onsite完一周内拿到了结果。
最后考虑symentec是乙方公司我还是从了现在的小厂 。在一个非常analytics team heavy的组 非常多的learning， 也意外的有不少的机会参与 clustering regression等简单的 ML项目，也是意外之喜了。但是对于business side，兴趣不减反增，也很喜欢工作有大把用脑空想 大把时间跟不同PM strategy manager交流而不写code的时间。以后可能也会走business 方向了吧，和一年前自己的想法天差地别哈哈。
回看自己的心路历程，个人觉得结果是好的。虽然中间可能有遇到挫折就放弃的嫌疑，看了地里，我也震惊于大家找工作的努力，两三个月其实看看也不算什么，但我现在还是觉得自己做了对的选择。就算去年我多刷题多努力，最后找到ML的工作，再前行我的压力也可能很大。发展好坏也很难说。
当然了，我的情况也不一定具有普遍性。地里有很多大神，统计ML，技术功底扎实，自然适合ML DS岗位，看到我这样的文章一笑而过就好。不过在ba项目蓬勃发展的今天，想给一些迷茫的商科文科背景的小伙伴一些参考。
弱弱求个米 虽然我爱死我的工作了 但还是想多看看地理内容 m巩固下技术能力哈哈哈 说不定哪天用得上不是？
补充内容 (2019-7-20 07:16):
不好意思我刚来地里不久 有小伙伴私信我 但我发现私信要扣的那个什么梨 我没有所以回不了 要是相加微信的可以私我你们的信息 我会加的
补充内容 (2021-10-20 10:58 +08:00):
啦啦啦啦 工作忙了之后不太上地里了 最近上来看到两年多了，到现在还有小伙伴私下 reach out 点赞回复这个帖子 有点点惭愧自己那么久没出现哈哈 但是I’m here now， 依旧不后悔当初的决定，任何想聊聊的朋友，欢迎继续留言！
updates from me： 我还在原来的那个小厂哈哈哈，组里待得挺舒服的，现在从BA转到了PA，也有一些新的learning，AB testing之类的，TC也涨到了今年的175K，也在积极准备从IC到manager的转变。离优秀的大神们差距很大但知足常乐。目前的规划是可能在明年下半年或年底阶段，希望是在当上manager半年左右？考虑跳槽哈哈😆 maybe noone cares 但许愿自己一切顺利哈哈
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