许多留学商业分析硕士学位的小伙伴都想知道他们毕业后可以选择的职业道路有哪些。今天，出国留学网就为大家详细讲解下，感兴趣的小伙伴快来了解下吧！
1.机器学习工程师
工作场所：面向客户的大型科技公司或提供数据服务的公司（苹果、微软、埃森哲）。
机器学习工程是一个仍处于起步阶段的专业角色。机器学习工程师与该组织的数据科学团队合作，构建程序和算法，以提供数据驱动的产品和服务，使机器能够在没有任何人为干预的情况下做出决策、采取行动并增强用户体验。自动驾驶汽车和个性化的社交媒体新闻订阅就是一个例子。
机器学习工程师通常有数学、物理或统计学本科背景，拥有专业硕士或博士学位。
2.数据构架师
工作场所：公共或私营企业。
数据架构师使用广泛的编程工具来设计安全的数据框架，以便为组织管理大型电子数据库。这是一个技术性很强的角色，需要确保数据的相关性、准确性和组织的可访问性，以便员工可以随时随地访问这些信息，如财务记录和营销信息。
在满足组织的战略需求时，你将需要卓越的分析能力、对细节的洞察能力和成熟的设计能力。
3.统计人员
工作场所：教育、金融、卫生、环境、体育、交通、市场研究和政府等各个部门。
统计人员汇编、分析和评估来自调查和实验的定量信息，以帮助组织达到操作标准，并就实际问题的解决方案提出建议。
如果你想在这个领域工作，相关的资格和行业经验是必不可少的。
4.数据分析师
工作场所：可以在包括制药、制造、咨询、金融、教育和政府不同行业工作。
数据分析师求知欲强，分析能力强，对数字有独到的见解。每个组织和企业都会收集数据，无论是销售数字、物流、市场调研还是运输成本。作为一名数据分析师，你的工作是收集和评估这些数据，以便为组织如何改进其业务战略和在各个领域做出更好的业务决策提供清晰的见解。
5.首席技术官（CTO）
工作场所：公司IT部门、咨询、财务。
这个高管级别的职位需要专家级别的技术趋势知识，以及如何在构建业务战略中实现技术趋势的知识。首席技术官是战略思维和进行技术分析的大师，他们会寻找能够确保组织在日益激烈的市场竞争中脱颖而出的方法。
当你领导团队并考虑为了确保积极的用户体验并确保业务所有领域的效率，最好利用哪些技术时，强大的领导能力和组织能力对这个角色是至关重要的。
将近一半（49%）的IE商业分析和大数据硕士毕业生选择在科技行业工作。
6.首席数据管（CDO）
工作场所：银行、企业IT部门、咨询、金融、医疗保健机构。
据统计，财富1000强公司中只有12%拥有CDO。据《福布斯》（Forbes）报道，在六年内，67.9%的受访企业表示拥有CDO。首席数据官的职责是战略性地监督组织的数据并从可能是组织最有价值的资产中产生业务价值。
首席数据官专注于业务，并在IT方面有出色的专长。如果你想成为首席数据官，数学和统计学家等相关资格，加上专业硕士学位和行业经验，都是必不可少的。
7.应用架构师
工作场所：软件开发公司、企业IT部门和计算机制造公司。
在这个快节奏的角色中，应用程序架构师需要优秀的技术视野，为软件开发、使用和维护提供有价值的见解和解决方案的能力，以及强大的分析、解决问题和批判性思维技能。
每天，他们执行各种各样的任务，例如创建新的和改进的应用程序、开发原型、运行软件测试以及为应用程序软件创建技术文档。
你需要具备编程语言和架构设计技能和经验，以及相关资格和行业经验。例如，商业分析硕士学位将使你有能力重新思考和重建产品、服务和流程，并使用高级分析和相关数据洞察解决用户问题。
8.项目经理
工作场所：建筑、工程、IT和市场营销。
作为一名项目经理，你将运用数据驱动的商业智慧来计划、预算和监督组织的项目。你还需要有组织能力，拥有优秀的领导能力和批判性思维能力。
9.市场研究分析师
工作场所：金融、保险、咨询服务、制造业。
市场研究分析师汇编复杂的报告、电子表格、调查和民意测验，以便收集和评估重要的市场情报，以尽可能最好的方式帮助组织营销其产品或服务。数据可以包括消费者的人口统计数据、消费习惯和销售趋势、需求、兴趣和偏好。
市场研究分析师需要掌握统计软件和技术的良好工作知识，以便监测和预测这些策略的有效性。
10.业务/分析翻译
工作场所：金融、保险和咨询服务。
随着企业不断将注意力转向人工智能（AI）和机器学习等先进和新技术，以利用成功并提高业务效率，业务/分析翻译正在填补企业业务团队和技术团队之间的空白。
一个组织的业务团队和技术团队可能在这个范围的两端，导致混乱、误解，在某些情况下还会导致大量错误。业务/分析翻译人员的工作是确保重点保持在组织的价值和目标上，但要有足够的数据悟性，以理解和联系数据科学团队的成员。然后确认下一步的“路线图”。
11.数据科学家
工作场所：IT部门、金融和电子商务、零售、运输服务、医疗保健服务、学术界和政府。
最后，但同样重要的——数据科学家。
数据科学家利用算法、人工智能、机器学习和其他统计工具，从各种来源挖掘复杂的原始数据，并将其转化为有意义的、透明的信息，以便组织改善其商业战略和运营。
IE商学院以职业为中心的商业分析与大数据硕士在其课程前沿以创新和多功能性授课，并提供一系列的实践学习机会，包括多媒体模拟、课堂辩论和案例研究。
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