經濟系到數據分析，上海 Apple 供應鏈筆記｜NYU Data Analytics & Business Computing

羽嶸 Yu Jung

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碩士學歷 :

New York University ( Stern School of Business ) – MSc. in Data Analytics & Business Computing
_{美國紐約大學 ( NYU 史登商學院 ) 數據分析碩士}

學士學歷 :

國立政治大學 經濟學系

目前職位 :

Apple ShangHai – Global Supply Management Analyst

出國前的學經歷

在台灣時是就讀政大經濟系，當初會開始對數據分析產生興趣，就要說到我在實習的時候。在大學期間我曾在微軟實習，當時做了行銷相關的職務，內容主要是做很多關於數據分析、市場研究等等的工作。又因微軟本身在科技業是一大先驅，有許多業界的活動如：大數據、區塊鏈、工業4.0等等。在參加了眾多活動及接觸了許多關於數據分析這塊的領域後，發現自己對於這個產業有興趣，也有一些經驗，於是決定想出國讀數據分析相關的碩士，更往這方面去深造。

出國前在微軟蝦皮、 GFK 等外商的實習經驗

剛剛提到在大學時，曾在微軟做了很多 B to B 的行銷廣告及消費者分析。那在GFK的實習我做了很多市場研究、通路調查及客戶體驗等事項。那最後是在蝦皮，這部分就是做數據分析類居多，當時一方面也是想說可以接軌之後要去念的碩士，在當時工作上其實我只會用excel，就覺得效率其實不夠好。也因此更加覺得要去唸數據分析專業來補足這一塊的不足。

出國留學的契機

選擇美國紐約大學 NYU 的原因

其實當時會選擇美國，是因為自己從小就很喜歡美國文化 (音樂、電影等)，加上現今的商業分析、數據分析專業畢業的學生是美國各產業爭相招聘的專業人才之一，所以有提供相關學位的校系選擇也非常多， 當初詢問顧問得到的答案都是先準備好 GMAT 跟托福(TOEFL)，再去找適合自己成績的學校做選擇。最後選擇紐約大學 ( New York University ) 的原因是因為它獨特的課程設計是當年所有取得 offer 中最吸引我的一個。

一開始的目標就設定畢業後要回亞洲就業的想法，剛好與這個學位 (MSc. in Data Analytics & Business Computing) 不謀而合，由美國紐約大學與上海紐約大學合作開辦聯合授課，兩年的時間可以在兩個不同文化的市場學習，結合兩校的專業、人脈、資源能夠直接幫助我回到亞洲的就業發展設定。

NYU 紐約大學和上海分校合作數據分析碩士

這個科系會誕生是因為學校考量到有越來越多學生來自亞洲地區，許多人未來的職涯發展會在亞洲。於是便規劃了這樣的學程，並提供國際多元化的美國、亞洲兩地教學。我們的碩士科系時長是一年，並分成兩個大方向，一個是 business 商業方面，課堂上會教你行銷等商業管理的課程，另一個是 數據科學 data science，這個就比較偏向是技術面像 programming、machine learning (機器學習) 等等。課程一開始是在紐約當地入學，第二學期我們轉到上海紐約大學本部學習，教授的話基本上是直接從紐約飛過來教書，課程上與美國並沒有太大差異，只是我們可以利用課餘時間觀摩上海的公司及了解亞洲的產業。

NYU Data Analytics & Business Computing 數據分析碩士 上課內容

因為我們的碩士課程只有一年，課程相當緊湊且節奏很快，作業的佔比佔很重，需要花很多心力去自主學習。那在畢業前要做一個 capstone project 來當作畢業的報告。在上課期間最具實務性質的是，我們有學到了很多關於 programming 的技術，這個能增加很多作業上的效率。機器學習的部分也是一個很大的未來趨勢，未來也很可能這個部分發展起來，會取代掉人工。

NYU 紐約大學畢業後的職涯規劃

疫情打亂計劃，誤打誤撞找到在上海 Apple 工作機會

當初本來想在美國找找看實習或是工作機會，但在去年 2020 疫情的關係計畫被打亂，所以就先在台灣和上海投了一些工作試試看。最後會順利進到 Apple 主要也是拜學校豐富的就業資源所賜，剛好 Apple 與學校 (New York University SHANGHAI) 長期有合作的關係，另外學校也有提供許多業界的資源，如：舉辦大型就業博覽會等供學生參加等，所以上海 Apple 算是很幸運的透過學校的管道而申請並面試上的，很推薦同學們多多利用學校本身提供的就業資源。

上海 Apple 供應鏈管理分析師經驗分享

其實這個職務算是滿新的，上海 Apple 主要開放的都是供應鏈管理相關的職缺。像我的部分主要是負責開發還有管理我們team在用的系統及數據分析工具，同時也會使用新系統來優化我們的產能，使它更視覺化。以往的供應鏈可能就是用excel在操作，效率上會慢很多，現在結合了在過去所學的新技能來應用在業界，整體效率增加以外，其他部門也開始想要向我們這樣的作業系統跟進。

跨領域、轉換科系即將面對的挑戰與建議

建議同學們對於要出國留學要做足功課及準備，對於要轉專業的人(尤其是轉到一個技術含量較高的科系) 要適應的問題會更多，像我的案例的話就包括三個面向需要適應：語言，coding 程式編碼(許多同學在大學時已經學會 coding 但我還是第一次接觸) 及上課方式不同等等的文化衝擊，要比別人付出三倍五倍的努力才能達到水準。但還是非常推薦大家跨出自己的舒適圈，朝自己想要的方向邁進。

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