留學商業(yè)分析碩士學位的就業(yè)前景怎么樣

　　1.機器學習工程師

　　工作場所：面向客戶的大型科技公司或提供數據服務的公司（蘋果、微軟、埃森哲）。

　　機器學習工程是一個仍處于起步階段的專業(yè)角色。機器學習工程師與該組織的數據科學團隊合作，構建程序和算法，以提供數據驅動的產品和服務，使機器能夠在沒有任何人為干預的情況下做出決策、采取行動并增強用戶體驗。自動駕駛汽車和個性化的社交媒體新聞訂閱就是一個例子。

　　機器學習工程師通常有數學、物理或統(tǒng)計學本科背景，擁有專業(yè)碩士或博士學位。

　　2.數據構架師

　　工作場所：公共或私營企業(yè)。

　　數據架構師使用廣泛的編程工具來設計安全的數據框架，以便為組織管理大型電子數據庫。這是一個技術性很強的角色，需要確保數據的相關性、準確性和組織的可訪問性，以便員工可以隨時隨地訪問這些信息，如財務記錄和營銷信息。

　　在滿足組織的戰(zhàn)略需求時，你將需要卓越的分析能力、對細節(jié)的洞察能力和成熟的設計能力。

　　3.統(tǒng)計人員

　　工作場所：教育、金融、衛(wèi)生、環(huán)境、體育、交通、市場研究和政府等各個部門。

　　統(tǒng)計人員匯編、分析和評估來自調查和實驗的定量信息，以幫助組織達到操作標準，并就實際問題的解決方案提出建議。

　　如果你想在這個領域工作，相關的資格和行業(yè)經驗是必不可少的。

　　4.數據分析師

　　工作場所：可以在包括制藥、制造、咨詢、金融、教育和政府不同行業(yè)工作。

　　數據分析師求知欲強，分析能力強，對數字有獨到的見解。每個組織和企業(yè)都會收集數據，無論是銷售數字、物流、市場調研還是運輸成本。作為一名數據分析師，你的工作是收集和評估這些數據，以便為組織如何改進其業(yè)務戰(zhàn)略和在各個領域做出更好的業(yè)務決策提供清晰的見解。

　　5.首席技術官（CTO）

　　工作場所：公司IT部門、咨詢、財務。

　　這個高管級別的職位需要專家級別的技術趨勢知識，以及如何在構建業(yè)務戰(zhàn)略中實現技術趨勢的知識。首席技術官是戰(zhàn)略思維和進行技術分析的大師，他們會尋找能夠確保組織在日益激烈的市場競爭中脫穎而出的方法。

　　當你領導團隊并考慮為了確保積極的用戶體驗并確保業(yè)務所有領域的效率，最好利用哪些技術時，強大的領導能力和組織能力對這個角色是至關重要的。

　　將近一半（49%）的IE商業(yè)分析和大數據碩士畢業(yè)生選擇在科技行業(yè)工作。

　　6.首席數據管（CDO）

　　工作場所：銀行、企業(yè)IT部門、咨詢、金融、醫(yī)療保健機構。

　　據統(tǒng)計，財富1000強公司中只有12%擁有CDO。據《福布斯》（Forbes）報道，在六年內，67.9%的受訪企業(yè)表示擁有CDO。首席數據官的職責是戰(zhàn)略性地監(jiān)督組織的數據并從可能是組織最有價值的資產中產生業(yè)務價值。

　　首席數據官專注于業(yè)務，并在IT方面有出色的專長。如果你想成為首席數據官，數學和統(tǒng)計學家等相關資格，加上專業(yè)碩士學位和行業(yè)經驗，都是必不可少的。

　　7.應用架構師

　　工作場所：軟件開發(fā)公司、企業(yè)IT部門和計算機制造公司。

　　在這個快節(jié)奏的角色中，應用程序架構師需要優(yōu)秀的技術視野，為軟件開發(fā)、使用和維護提供有價值的見解和解決方案的能力，以及強大的分析、解決問題和批判性思維技能。

　　每天，他們執(zhí)行各種各樣的任務，例如創(chuàng)建新的和改進的應用程序、開發(fā)原型、運行軟件測試以及為應用程序軟件創(chuàng)建技術文檔。

　　你需要具備編程語言和架構設計技能和經驗，以及相關資格和行業(yè)經驗。例如，商業(yè)分析碩士學位將使你有能力重新思考和重建產品、服務和流程，并使用高級分析和相關數據洞察解決用戶問題。

　　8.項目經理

　　工作場所：建筑、工程、IT和市場營銷。

　　作為一名項目經理，你將運用數據驅動的商業(yè)智慧來計劃、預算和監(jiān)督組織的項目。你還需要有組織能力，擁有優(yōu)秀的`領導能力和批判性思維能力。

　　9.市場研究分析師

　　工作場所：金融、保險、咨詢服務、制造業(yè)。

　　市場研究分析師匯編復雜的報告、電子表格、調查和民意測驗，以便收集和評估重要的市場情報，以盡可能最好的方式幫助組織營銷其產品或服務。數據可以包括消費者的人口統(tǒng)計數據、消費習慣和銷售趨勢、需求、興趣和偏好。

　　市場研究分析師需要掌握統(tǒng)計軟件和技術的良好工作知識，以便監(jiān)測和預測這些策略的有效性。

　　10.業(yè)務/分析翻譯

　　工作場所：金融、保險和咨詢服務。

　　隨著企業(yè)不斷將注意力轉向人工智能（AI）和機器學習等先進和新技術，以利用成功并提高業(yè)務效率，業(yè)務/分析翻譯正在填補企業(yè)業(yè)務團隊和技術團隊之間的空白。

　　一個組織的業(yè)務團隊和技術團隊可能在這個范圍的兩端，導致混亂、誤解，在某些情況下還會導致大量錯誤。業(yè)務/分析翻譯人員的工作是確保重點保持在組織的價值和目標上，但要有足夠的數據悟性，以理解和聯系數據科學團隊的成員。然后確認下一步的“路線圖”。

　　11.數據科學家

　　工作場所：IT部門、金融和電子商務、零售、運輸服務、醫(yī)療保健服務、學術界和政府。

　　最后，但同樣重要的——數據科學家。

　　數據科學家利用算法、人工智能、機器學習和其他統(tǒng)計工具，從各種來源挖掘復雜的原始數據，并將其轉化為有意義的、透明的信息，以便組織改善其商業(yè)戰(zhàn)略和運營。

　　IE商學院以職業(yè)為中心的商業(yè)分析與大數據碩士在其課程前沿以創(chuàng)新和多功能性授課，并提供一系列的實踐學習機會，包括多媒體模擬、課堂辯論和案例研究。

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