NUS商业分析硕士联合学术主任庞严揭秘MSBA专业优势与核心能力

9天前     660

新加坡国立大学商业分析硕士(MSBA)联合学术主任庞严组织的行业研讨会颇受同学们的欢迎, 因为研讨会主题总是围绕业界最前沿的热点。这意味着他自己也必须紧密追踪行业趋势,不断学习并更新知识系统。而这也契合他观察到的杰出商业领袖们共同的核心素质——“超强的学习能力”。

本期我们邀请到庞严主任与我们交流商业分析硕士项目(Master of Science in Business Analytics, 简称MSBA)的特点、优势、课程、申请相关问题,并分享他在业界获得杰出成就的宝贵经验。如何立于前沿?答案就是:保持学习

NUS商业分析硕士联合学术主任庞严揭秘MSBA专业优势与核心能力

本期嘉宾

庞严 副教授

新加坡国立大学商学院

商业分析与运营管理系

商业大数据分析中心(BAC)联席主任

商业分析理学硕士(MSBA)联合学术主任

新加坡国立大学-麻省理工学院(NUS-MIT)

制造系统与技术博士

本文转自NUS Master Programmes

以下是庞严主任访谈内容

问1:商业分析硕士(MSBA)是一个怎样的项目,与数据科学、金融科技、计算机、工商管理等项目相比,优势是什么?

我认为商业分析硕士(MSBA),相比其他项目,最大优势有两个:一是和工业界的紧密联系,二是商学院、计算机学院两大学院的超强跨学科合作

2013年,新国大希望建立商业大数据分析中心(以下简称“中心”),为业界培养AI、机器学习、商业分析方面的人才。建立中心的初衷是要跟业界有非常紧密的合作,当时我是IBM亚太区数据分析首席架构师,我和另一位IBM同事,以及NUS教职员一起建立了中心。

在这边工作的几年,我很享受与学生们的交流互动,而学生们也很欣赏我分享的在业界工作的经历和经验,所以在2017年的时候我成为了新国大的全职教员。

先说第一个优势,和业界的密切合作。我们的业界合作伙伴已经超过100个,包括企业和机构,如甲骨文(Oracle), 埃森哲(Accenture), 摩根史坦利(Morgan Stanley)等等。我们跟业界伙伴建立了长期、互信的合作关系,而这需要积累,不是一朝一夕就能做到的事。比如DBS,我们从2013年开始合作,当时他们刚起步,现在,跟我们合作的伙伴已经成为首席分析官,而我们的课程也仍在源源不断向他们的部门输送人才。比如强生(Johnson&Johnson)集团财务分析卓越中心(Center of Excellence),每年都有我们学生去实习并在实习结束后留任。新加坡很多企业的商业分析部门都有我们校友的身影。

NUS商业分析硕士联合学术主任庞严揭秘MSBA专业优势与核心能力

业界专家与MSBA同学交流

第二个优势是商学院、计算机学院的强强联合。MSBA是两个学院从2013年起,投入很大精力合作建立的项目,是新国大最成功的跨学科合作项目之一。

经过跨学科的紧密合作训练,学生的硬实力和软实力得到显著提高,在各类全球和国内的比赛都取得了好成绩。在比赛中要有硬实力,包括技术层面和商业层面,才能建立起好的解决方案;而优秀的软实力让学生们在陈述方案时更有说服力

每年举办的成都八零全球金融科技产品设计与研发大赛,吸引全球八到十个顶尖大学参赛,包括加州伯克利、清华北大、多伦多大学等等。“成都八零”一共举办四届,我们的综合成绩是最好的,取得过两次第一、一次第二、一次第四,这得益于我们的跨学科训练。

除此之外,我们学生在信息与知识管理会议分析挑战杯(CIKM AnalytiCup),微软云虚拟黑客马拉松(Microsoft Azure Virtual Hackathon),新国大金融科技黑客马拉松 (NUS FinTech Society Hackathon)等比赛中也都拿到了好名次。

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关于商业大数据分析中心研讨会

Business Analytics Centre Symposium

今年的商业大数据分析中心研讨会(BACS)于9月25日圆满落幕,有100多个学生的项目做了展示陈述,共700多人参加,包括很多业界合作伙伴。BACS受到了业界伙伴的高度赞扬。

今年BACS颁发了五个杰出毕业设计奖(Outstanding Capstone Project Award),从中可以看出业界的几个重要方向。首先有很多自然语言处理的项目,业界对非结构化的数据越来越重视。其次是可解释AI,以前的AI像一个黑盒,输出结果的准确度不稳定,现在业界希望有可解释的AI,去控制输出结果的稳定性。还有不少项目强调数字隐私,近年来数据隐私愈发重要,中国今年8月通过了个人数据隐私保护的法律法规,关于怎样在保护数据隐私的前提下来做人工智能模型的训练,同学们提供了一些创新的解决方案。

问2:您作为商业分析毕业项目(DBA5102: Business Analytics Capstone Module) 的授课教师,可以为我们进一步介绍一下这门重要的课程吗?

商业分析毕业项目一共12学分,延续13个月,贯穿整个项目,是一个强度较高的课程模块。分为每周研讨会 (Weekly Seminar),商业分析挑战赛 (Analytics Innovation Challenge),毕业实习项目 (Capstone Internship Project) 三部分。

每周研讨会是学生跟从业界伙伴的专家们学习前沿知识和一手资料的平台。学生一进入项目就开始参加每周研讨会,每周我们会邀请业界的商业分析专家与学生进行两个多小时的交流,分享内容包括他们企业正在做的商业分析或AI方面的项目。

我会挑选工业界前沿热点作为每周研讨会的主题。现在我主要讲的两个主题是区块链可解释的AI。这些主题每几年就会更新,比如区块链,之后学校可能会开设常规课程,那么我就会换另一个主题,聚焦最新的、学校没来得及组织完整课程的工业界热点,如量子计算等等,我可能跟企业的专家们一起来创立课程。

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庞严主任与MSBA同学们交流

商业分析挑战赛也是课程模块中的重要部分,可以锻炼学生们从每周研讨会上习得的知识和技能。我们每年挑选一个业界合作伙伴来一起组织挑战赛,比赛题目来自业界伙伴运营中的真实痛点问题,数据也是真实的,每4到6个学生组成一队,通过两个半月的时间来建立解决方案,期间会得到业界伙伴派来的专家的指导和反馈。

最后,学生们将参加业界伙伴提供的毕业实习项目。实习通过才能获得毕业证书。

我们希望培养的人才拥有三大核心能力:第一是商业建模的能力,将商业需求转化为数学模型、AI模型或仿真模型的能力;第二是IT能力,怎么从不同数据库拿到数据,怎么处理、分析数据,最终建立一个能真正应用到业界的解决方案;第三是行业知识,通过每周研讨会和挑战赛,学生们跟从业界专家学到第一手的业界知识,取得第一手资料,通过实习真正地接触业界。

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商业分析挑战赛2017年获胜小队

关于商业分析挑战赛

Analytics Innovation Challenge

从2015年开始,商业大数据分析中心每年会挑选一个业界合作伙伴一起组织商业分析挑战赛。之前的合作伙伴有EMC、强生集团、新加坡政府机构等。

比赛一共两个半月,而前期筹备时间要更长。现在中心已经开始筹备明年的比赛,十月基本确定好主题、业界合作伙伴。明年一月底将进行项目动员,公布问题、规则等。规则方面,数据是由业界伙伴提供的,所以保密性很重要。接下来每一到两周会请业界伙伴组织项目介绍, 为学生们提供需要用到的新技术平台,并从商业角度深入解释问题。比赛分两阶段,第一阶段,学生们用两个月时间建立解决方案,两个月结束后会有评估遴选;第二阶段,遴选胜出的小队将获得来自业界伙伴的指导者,一起优化方案。最终,会在业界伙伴的办公地点进行一个展示陈述仪式。这个过程很有趣,很多学生都觉得这是整个MSBA项目中印象深刻的事情。

比赛的奖金也由业界合作伙伴提供,第一名小组获得5000新币,第二名3000新币,第三名2000新币。更为重要的是学生能得到宣传推广的机会。之前中心与ANZ Bank一起组织挑战赛,银行邀请获胜小队代表他们参加金融科技节(FinTech Festival) 讲解决方案,学生们因此获得了很多宣传机会。通过商业分析挑战赛,第一学生用真实的数据去解决业界真实的问题,可以真正锻炼所学到的技能;第二有吸引力的奖金;第三,学生有机会跟业界伙伴互动;最后学生能获得宣传曝光的机会。

问3:商业分析硕士(MSBA)申请人必须有工作经验吗?专业背景限制严格吗?

MSBA的学生非常多样化,很多有工作经验,也有刚毕业的本科生。本科毕业生来到这个项目,跟有工作经验的同学一起学习、做项目,能够快速成长。很多学生反馈,经过这个项目学习,好像获得了工作好几年的经验。我们很注重多样化,学生们来自不同国家和文化,不同专业和行业背景,使他们可以从彼此身上学到很多。

关于申请人的专业方面,如果是商科、计算机、经济学、工程数学、理学、统计学,当然是比较适合的。我们也有来自其他专业背景的学生。如果专业不是特别“对口”的话,建议申请人可以先学习一些数据分析、AI方面的课程,比如在网上平台学习;也可以去企业做数据分析相关的实习。这些都能证明申请人在这方面有兴趣、也有一定的训练和经验。我们在评估学生时比较注重的是申请人有没有清晰的规划,有没有想清楚我们的项目是不是最适合自己。

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庞主任与MSBA同学们讨论案例

问4:针对今年申请的个人陈述、推荐信、面试,您对于申请人有什么建议?

我建议申请人在个人陈述部分认真做一个比较专业的视频,因为第一印象很重要,在企业里你也常需要用令人印象深刻的面貌去说服别人。推荐信建议找真正了解你的人来写,而不是名气大但不了解你的人。面试很重要,我们会综合考量硬实力和软实力,建议收到面试邀请的申请人好好准备,机会难得。

问5:您在工业界有杰出成就,可否与我们分享在企业脱颖而出的经验?

我分享一些我个人的经验,在企业里要获得成功,有两个关键项目:初始项目和代表作项目。

初始项目是你进入企业后做的第一个项目 ,它建立了你在企业的形象。通过这个项目,别人会了解你是不是可信可靠、可以合作的人。我们常听说“失败是成功之母”,但不要被它误导,觉得在企业里先失败几次没关系。你做的第一个项目至关重要,一定要花200%的努力去做。项目的成功也并不完全取决于有没有达到预期,这个成功的定义是你的态度、投入程度,以及在过程中向伙伴们展现出来的能力。以MSBA毕业生的水准,一件事如果花200%的努力,失败的可能性很小。

另一个关键项目是你的代表作项目,是每个人一提起你就想到的项目,对企业有很大影响力的项目。同学们一进入企业就要关注,什么样的方向、什么项目对于企业是最有影响力的,这种项目要主动参与,如果能领导这样的项目是最幸运的。要有意识地建立自己的代表作项目。另外,企业里的指导者也很重要,我很幸运在IBM遇到了很好的指导者,不管是技术方面,还是商业方面,他们都给我很大帮助和支持。

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MSBA学生风采

问6:您在工业界有丰富的履历,也与很多杰出的商业伙伴有紧密联系,您认为在不断更新变化的业界,一个成功的职场人必须有什么样的品质?

我接触过很多顶尖的商业领袖,比如原IBM的CEO,商业大数据分析中心顾问团也有很多企业合作伙伴,包括SAP亚太区主席,DBS首席分析师,他们的共同点是超强学习能力。比如AI、数据分析,他们不一定非常精通技术,但他们一定能很快抓住要点。我们对学生很强调终身学习,在我们的训练过程中,数据分析、AI这些技术变化是很快的,所以你要有很快的学习能力,并且在分析问题的时候要抓住本质,不要被表面给迷惑,你抓住本质的时候,就可以从容应对很多不同的问题

The NUS MSBA

了解更多关于新加坡国立大学商业分析硕士(MSBA)课程及申请详情,提取二维码或登陆NUS MSBA官网:https://msba.nus.edu.sg/

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2021年11月27日

下午2:00-4:00

新加坡国立大学商业分析硕士(MSBA)2022年8月入学正在申请期,申请将持续至2022年1月31日。

11月27日,周六下午2:00-4:00,新国大商业大数据分析中心(BAC)联合主任庞严副教授、Khoo Siau Cheng副教授及诸位学者、行业专家,商业分析硕士在读学生将共同出席项目线上宣讲会,欢迎申请人加入会议,踊跃提问。

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