过，我们确实有很多重合的课程以及skillset（比如Python，比如machine  learning，比如excel  solver。），然而不重合的那些很可能恰恰的对于金融行业至关重要的那些。因此如果你目标明确做量化的，并不建议读BA。

有进咨询公司的吗？有。但是同样不多。top tier的咨询公司（主要指战略咨询）招人主要还是面向top Bschool  MBA。如果想进咨询，那么你需要一开始就走上一条和别人完全不同的道路——比如和MBA networking，疯狂准备case  interview。

那么到底BA毕业生都去干嘛了？答案是去各行各业做data analyst / data scientist之类的工作了。基本上BA可以适用于各类行业（科技，制造业，娱乐业等），关键是公司有没有这方面的数据分析需求。

说到这里又不得不探讨一下data analyst和data scientist的区别这个问题了。首先需要声明的是，其实不同公司对于Data  Analyst和Data  Scientist有着全然不同的定义。有些公司DS做的事情就是别的公司DA做的，只是单纯的称谓不同。因此看JD是最好的方法。那么从一个大家比较认可的角度来讲，DA主要是侧重于数据的整理性分析，a/b  testing，data  viz。而DS主要侧重于modeling。而那些专注modeling的ds职位，目前的行业趋势是很多都需要Phd或者会有很多Phd来和你竞争，因此研究生要在大公司做DS可以说是越来越难了。相比之下，找data  analytics  title的工作会容易不少（当然工资上确实也会低）。非常不建议纯商科背景，或者入学前几乎不会coding/没有接触过machine  learning的同学去找DS的工作。一方面你需要很努力的在这一到两年的时间内学习课内外的DS相关的知识来达到DS职位的要求，另一方面，即使你能够胜任DS的工作了，也很可能因为过去的相关背景太少，而过不了简历关。

而DA的话具体又可以根据工作的部门/职能分类，比如product analyst，customer analyst，marketing  analyst等。但是万变不离其宗，分析方法基本都是一致的，只是对于domain  knowloedge的要求有所不同。比如有marketing经验的同学就比较容易找到marketing  analyst的工作，因为公司会看重你在这方面的商业经验。

Q5. BA在美国就业的话，主要是在哪些城市？

其实目前BA在各个城市都有需求。之前也说了，BA不是特别局限于行业的一类职位。因此可以说需求和城市的发展程度成正比。比如SF有很多科技公司，那么这些科技公司就有很多data  analyst的职位需求，而LA主要是娱乐业，但是这些娱乐业的公司也会有很多相关岗位（特别是marketing  analyst）。因此可以说，BA需求较大的地区/城市包括：旧金山地区，洛杉矶地区，西雅图，纽约，德州的奥斯汀+达拉斯，芝加哥，波士顿等等。

那么相应的，对于申请而言，如果你本身项目就在一个大城市，那么当然找工作会方便很多，而且很多公司也会倾向招本地学校的学生。但是就BA来讲，有非常多的relocation的先例，因此也不必太过担心学校太村这个问题（当然学校的career  service要足够给力，并且你能够忍受飞来飞去进行Onsite interview）。

Q6. BA在美国找工作的方式主要是？

主要是......网申！

基本上找工作的渠道有三类：1. 来自学校的渠道，比如就我们项目而言，会有career  advisor提供一些合作公司的岗位或者校友介绍的岗位，以及学校/学院各类的career fair。2.  自己找人networking（主要是校友和朋友），然后找他们refer或者直接面试。这个很有效，但是对于中国学生而言，可能需要多多练习networking才能习惯这种方式。3.  通过LinkedIn， Indeed，  Glassdoor等网站网申，这个依然是大家用的最多的方式。前文也说了，大家一般会网投100+的申请。因此可以说，一份完美的简历+cover  letter作为你网投的第一步，是