[心得] 拿到MSBA錄取信後，在開學前應該做的事

看板studyabroad作者henrryfeng01 (Korea Yun)時間5年前 (2019/03/08 21:47)推噓39(39推 0噓 8→)

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原本是寫在自己的Medium，想說整理一下貼過來留學版，我會把原文好讀版連結放在文末，然後進行一些文字上的刪減，看起來比較切合留學版的閱讀習慣。正文開始 :) **為什麼想要寫這篇文章？ 1. 第一個真的是找工作瘋狂碰壁，開始思索如果我去年拿到錄取信之後，能有一個人告訴我應該如何面對這瘋狂成長和崩潰並陳的一年，或許我現在的狀態會不一樣也說不定。(但千萬不要把找不到工作跟自己準備不足導為因果，有太多內生變量影響每個人的求職，我只是想表達，或許更早準備一點，你的成功機率會高一些，記得是correlation，不是 causality) 2. 這學期開始被學程指派跟很多中國和台灣的學弟妹聊天(志工服務?!)，有些是已經上的、有些是還在申請的，自己也有很多朋友也都是今年申請MSBA，我發現，大多數人的焦慮和問題點是求職相關的，舉凡要怎麼準備、能不能找到工作等等，但其實很有趣的是，我個人覺得他們都問錯人了，我也正在找工作而已，我也無法百分百確定我這套方法到底能不能讓我找到工作，但我每次在掛上電話前，都會多少提到，請務必要好好利用開學前的時間，因為拿到錄取信之後才是真正的開始而已。 **什麼樣的人適合讀這篇文章？第一類：你已經申請上今年美國MSBA的研究所，Master Science in Business Analytics。為什麼我要如此侷限這群人呢？因為我就是讀這樣的學程，我不是讀Data science、IEOR、MIS 、CS，所以我的經驗應該完全無法適用非MSBA的讀者。想要申請MSBA的人大概有幾樣特質：可能是剛畢業幾年、可能只有一到三年的工作經驗、大多是從非工程本科想要轉往程式領域，MSBA是一個近年來很夯的領域，所以想要試試看，然後就幸運加努力的申請到了，但你可能跟我去年一樣完全沒有寫過半行程式碼，自以為Excel的樞紐分析表就是分析的全世界，如果你有符合我剛剛講的一兩個特質，歡迎耐心地繼續往下讀。第二類: 你申請今年的MSBA研究所，但全都沒上，打算未來繼續申請。那我會跟你說，恭喜你，你會有更多時間好好準備自己，再出國，歡迎試著採用我以下的幾點建議，每天多逼自己一點點，然後好好準備明年的申請。 **心態準備當人遇到瓶頸，會有很多想法湧出，頭腦清楚的人能歸納出一些邏輯，因此想要在進入正文前和即將踏上美國的錄取者分享一些該有的心態。首先，很恭喜你們拿到心目中理想學校的錄取信，可能是我的母校UMN，可能是眾多人的首選USC，更有可能拿到萬中選一的MIT或是UT Austin的BA學程。我不知道你們的背景，或許各個臥虎藏龍，但我覺得有些事實或觀察你們應該要提早知道。你們知道今年USC Round 2的申請就已經超過他們去年所有的申請人數了嗎？(感謝學妹提供數據) 你們知道今年有多少間學校又開設了新的MSBA學程，美國又會迎來多少BA/DS/Analytics 的新生嗎？你們知道美國經濟的峰點在2018年已經達到極盛，最長牛市開始反轉，有些公司開始縮減招募或是大舉裁員？你們知道你在學程裡面的印度同學們，可能都已經在資料分析領域工作耕耘三到五年，嫻熟的用著R或Python處理著世界財富500強公司的數據嗎？或是中國同學們每個都頂著在中國頂尖外商的工作/實習經驗來到美國的嗎？你們知道美國現在連Junior頭銜的分析師可能泰半都要你有一到三年的工作經驗，然後他們可能根本不會看重你在台灣的正職，更別說實習經驗嗎？這些都是我一開始不知道的，都是是踏上這塊土地後，一次次經驗來的，挺酷的、偶爾也蠻糾結的。所以我還是會很恭喜你拿到你的理想學校，但我還是會很雞婆的建議，拿到錄取信只是開始，之後才是正式的征途，我不會知道你是否想要在美國留下、找到工作，但如果你想，真心建議當你拿到錄取通知，真的要開始做好全然的心理建設跟準備。 **時間區段通常收到錄取通知是一二月的時間點，不會晚於三月。有的學校開學是五月，有的是八月，所以錄取者最短會有三個月，最長會有七個月的時間空檔是免於申請壓力的。因此，以下列的幾點建議，可以看看哪幾點對你來說，有道理、可執行，挑著做，將一些行政上、生活上的庶務盡快處理完(包括簽證申請、找房子、機票、健康檢查等等)，然後將心力放在準備好自己這件事情上面。 **正式進入十件事吧！ 1. 問自己為什麼要出國第一件事是看似簡單，但實際上最困難的。你可能在SOP上洋洋灑灑寫滿你想要就讀MSBA 的理由，但你真的知道你想要從學校、從這一年的經驗裡學到什麼嗎？我會建議說想想三年、五年、十年後的自己。你追求商業分析的專業，你想要在美國或是在美國之外的地方達成什麼。這個任務至關重要，想清楚為什麼的好處有：「為什麼」可以輕易的擴充到產業、職位，你可以因此想像你在未來某產業和某職位工作的樣子，進而連接到你的終極目標節省大量的時間。MSBA的學程最短十個月不到，最長可能一年半，我們的career coach在我們開學的第一天開始就告訴我們要探索我們自己要什麼，如果你可以在去之前就想好自己要什麼，你可以省去大量探索的時間，而把時間花在聯絡你想要產業的校友、做更精緻的職缺功課等等。「為什麼」可以支撐你不要放棄，這個路途對大多數的人是很辛苦的，但當然如果你是少數的天選之人，可能投了兩個工作就拿到offer就不在此列，找到出國的理由可以延緩你放棄的時間。我會強烈建議可以做這個練習，把目標確立好，能為你出國前打下很好的準備基礎 2. 開始寫Code 每間學校的程式要求不一樣，有些很tech，像是敝校，但有些學校對於程式的要求沒有那麼高，但如果程式是我們未來倚靠吃飯的工具，實在沒有什麼理由逃避去練習跟精熟。選一個語言，R/Python，你可以兩個都開始練，找Coursera的網課，DataCamp的單堂單堂的課程，或是Codecademy，每天都做一點，慢慢了解程式的邏輯，培養不會害怕他們的勇氣。一開始會很挫折，有些人不是那麼喜歡網課單向和主動式的學習，但依我的經驗，只要過了那個檻基本上就沒什麼問題了！至於要做的什麼樣的程度才算是在開學前足夠呢？我會建議，當你可以用其中一個語言，完全重製你大學時期的某一次商業專案，那就夠了！如果這個願景還是太模糊，Python的話我會建議學到Pandas，R的話我會建議學到Dplyr。 (應該說只要你學到這樣的程度，重製一個專案就不是問題了) 3. 開始思索作品集的概念既然在第二點提到專案的概念，我想在第三點進一步擴充。開始去思考如何打造自己的作品集。商業分析師要打造自己的作品集絕對不是一件難事，你未來會寫上千千萬萬的code，會分析一個一個資料集，但真的只是你願不願意去做而已。一個個專案都可以是你作品集裡面的要素。作品集的形式也不一定，完全是要看你自己想要找的職位、自己的長處去打造，因此回扣到第一點，你知不知道你想要什麼、知不知道自己是誰。舉些例吧。如果你很擅長視覺化或是製作儀表板 (可能是用PowerBI、Tableau或是其他工具)，你或許會考慮做一個跟視覺化有關的作品集，可能是一個公開的Tableau帳號。如果你擅長文字，你或許會想要將你分析的結果記錄下來，發表到部落格或是Medium等文字平台。如果你擅長寫程式碼跟建模，Github或許會是你的上上之選。如果你擅長影像和音訊，或許可以考慮開一個Youtube channel或是Podcast。舉我為例：我自己有在寫Medium，我下面有放連結。我自己有也有Github，放著我分析的程式碼和資料集。我也架了一個網站，上面有我覺得有趣的專案紀錄。重點是找到適合你自己的媒介和素材，然後開始累績。你可以不用在開學前開始，我的Github也是第二學期才開得，網站也是第二學期結束前才架設完成，但我誠心建議可以開始思索作品集的概念。你或許會問，我要怎麼找到自己的專案。其實我們都不缺專案，如同第二點所述，你大學時的行銷報告，如果把它用Python重新寫一遍，其實就是一個專案了；你在公司跑的一些市場研究，如果沒有機密問題，也可以成為你很好的呈現，當你回望，你會發現這些東西唾手可得，只需要重新拾起稍加妝點，你就會有很好的開始了。重點是可以慢慢有這樣的自覺，當你看到一個成果，可以延伸思索，他怎麼呈現在你的作品集裡面。 4. 找一本統計參考書開始K 找回你大學的統計課本或是去二手書店找一本評價不錯的統計大部頭書，用閒暇時間，靜下心來好好地複習。統計永遠是資料分析的基礎，不用心急地想說是否要開始準備機器學習的相關知識，先把統計的觀念好好梳理，能幫助你更快進入緊湊且高統計含量的課程。 5. 開始練習英文口說、閱讀、聽力和寫作我也是一直到真正出國後，才發現自己英文能力還有很大的進步空間。商業分析不是純然的寫程式，課程裡面有大量的溝通、小組討論跟如何跟利益相關人解釋分析結果。如果你的英文口說無法精準地表達你分析的結果，你的模型在好也沒有用。英文的能力也不是一朝一夕能培養起來的，除非你有從小在國外長大的背景，一踏上美國，還是多少發現自己語言上的落差和障礙。因此我會建議多聽Podcast，多讀一些原文書、多揣摩怎麼把一個複雜的觀念用言簡意賅的句子表達出來，這是一個很軟的實力，也最容易被忽略，但往往也是在面試最後勝出與否的關鍵。 6. 開始熟悉LinkedIn 你有在用LinkedIn嗎？你知道怎麼極大化LinkedIn的功能嗎？我也還在摸索，因此我會建議你在開學前，把LinkedIn當成一個好朋友。將原本中文的敘述都換成英文，更新你的研究所學歷、開始妝點你跟分析有關的重點和拿掉一些跟分析無關的成就，試著加一些你未來的同學，讓你的好友人數多一點，趁你跟你主管或是教授還有推薦信的美好關係時，問他們可不可以在LinkedIn上也幫你寫上短短推薦。當學弟妹問我說要不要在拿到錄取信後，立刻開始networking，我會不禁想，如果你的 LinkedIn都還是一片空白，要怎麼期待一個良好的networking關係呢？ 7. 開始練習Networking 這邊我的建議不是要你立刻去找你學程所有畢業的校友開始寄郵件跟約電話聊天，畢竟他們都在美國，你也還沒有正式開學，其實是沒有正式話題可以互動的。這邊的networking，我會建議錄取的學弟妹可以找一些在台灣和資料科學有關的聚會活動，可能是meetup、一些公司辦的分享會，去吃吃免費的晚餐，然後試著鼓起勇氣和裡面的人聊聊天，可以和講者請教問題，和他們互相留聯絡方式，也可以多認識一些在社群裡面的同好，以後可以交換意見心得。藉由這樣的過程，你使用中文進行了一次次實體networking的演繹和練習，你會慢慢開始掌握怎麼問出一個好問題、怎麼表現出禮貌和良好的互動、怎麼follow up跟持續維持關係，這個部份是我在台灣完全沒有做過的，也是來到美國之後才慢慢一步一步學習摸索而來(但是用英文)，所以會建議如果能有機會在台灣有練習的機會，絕對有加分。 8. 開始了解學校方的Career Center提供什麼服務我假設大多數申請MSBA學程的人都是想要留在美國工作，如同培養和LinkedIn的熟悉感，我也會建議可以在抵達學校之前，透過各種管道了解學程的Career Center有甚麼樣的服務，並且規劃開學之後可以怎麼利用閒暇時間運用。敝校UMN的職涯中心有教練的諮詢、批改履歷、校友聯絡、小組練習面試等等的協助，當你了解到這些相關的資源後，便可以思索說，在一年的時間軸裡面，你可以怎麼妥善分配時間利用這些資源了！ 9. 開始思索實習/工作的可能性這個建議我會切成兩塊來講。第一，我會建議在接到錄取通知後到開學前，在台灣能再找一份實習或正職，最好是跟資料分析有關，如同剛剛前述：最短三個月的時間、最長七個月的時間，或許你會覺得錄取後應該就是要好好大玩特玩，或許你先前的工作經驗都是Big Name外商可以不用擔心，但我會誠心建議，如果你跟我一樣在台灣的工作經驗都是本土台商，真的可以用這段不長不短的時間找一個稍微響亮一點的公司打工或是做一些短期的專案。如同我前述，印度和中國同學們都是頂著世界級公司的頭銜來到美國學習跟求職。當你跟同學的履歷擺在一起，一個是在花旗工作兩年，然後你可能在一個本土台商工作五年做到資深職，但美國人完全沒有聽過，哪一個人比較有機會進入到第二關應該就不用我多說了。這非常現實我知道，我現在也是努力在找尋一些破口可以突出自己，但這不是這篇文章的討論範疇，所以就先跳過。第二，開始思索找校內的實習機會。這是很Tricky的，我之前有一篇文章分享我怎麼在一到學校就找到一份校內的實習，當然學習會很緊繃跟爆炸，但如果你能有一份校內的實習，而且是跟資料分析相關，應該能在履歷上有很好的強調。因此，找機會用student job + 校名丟入Google Search，開始尋找有沒有適合你經驗的職缺，或是開始聯絡學長姐，看他們的實習職缺會不會在他們畢業之後釋放出來，他們願意refer你，或許運氣就是這樣來的，你或許在還沒到美國之前，就得到第一個美國本土的工作機會呢！ 10. 開始學習時間管理剛剛提到或許可以找一份校內實習，但要如何找到時間在忙碌的課業裡面多打一份工、多做一個專案、多寫一篇文章、多聯繫一個校友。這些完全是考驗你時間管理的能力。這也是一個強烈建議要在台灣先培養的軟技能，與其說時間管理，不如說如何在眾多事項裡面，淘選出最有優先順位的項目，然後傾全力去完成。準備一本日誌本、開啟你的Google Calendar、Google Keep，或是使用你任何喜歡的專案管理軟體，把自己的時間和氣力當成一個產品，詳細的切割與管理，你可以偶爾讓自己放鬆跟休息，但別忘了跟著你認為的時間軌道，好好規劃每個月和每一季你想要達到小目標和大目標。這是一個長長的馬拉松，能把時間做到最完好運用的人，應該是能跑到最遠的那個人吧！ **最後一點小結論以上就是我就自己的個人經驗出發，想給一些志在這個領域繼續深造的大家的建議，或許不適用所有的錄取者，但大家覺得有道理就試試看吧，找工作真的是個人的修行，版上一定有更多大大可以分享在美國找工作的酸甜苦辣，所以我就不分享如何找工作了，畢竟我也還沒找到。版上讀BA的大神也很多，如果想要補充也歡迎，在國外真的是大家互相幫忙，努力的留下來，一起成長跟進步的！最後附上這篇文章的好讀版連結：https://goo.gl/9PBqSb 有問題在站內信我吧，或是網誌裡面有聯絡我的方式 :) 謝謝大家讀到最後 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 75.72.200.116 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/studyabroad/M.1552052830.A.9FC.html ※ 編輯: henrryfeng01 (75.72.200.116), 03/08/2019 21:48:23 ※ 編輯: henrryfeng01 (75.72.200.116), 03/08/2019 21:50:06

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