今天，老师就把讲座上的干货全部整理出来，让大家一次搞清楚：
经济学在实际职场中如何发挥作用？
留学后能涉足哪些高薪领域？
经济理论与商业场景如何衔接？
金融、互联网等热门行业，经济学背景如何突围？
留学期间该深耕哪些技能，才能让简历在求职时脱颖而出？
经济学专业与就业的关系
说到经济学专业的就业方向，很多人可能会有困惑，觉得经济学理论看似抽象，不知如何应用到实际工作中。其实我们不妨从经济学专业的课程设置出发，来看看这些课程到底能让我们具备哪些能力，又能对应哪些实际岗位。
首先，供需理论是经济学的基础，国内的经济学专业，不管是学硕还是专硕，大家比较常接触到的就是 “三高”，即高级宏观经济学、高级微观经济学、高级计量经济学。高级宏观与高级微观其实都在从不同视角研究供给跟需求，而海外院校的课程体系中，供需理论也会单独从宏观和微观经济学这两门课程中进行详细的介绍和讲解。
这一理论在实际工作中对应着 O2O 平台企业的核心逻辑，比如大家日常生活中每天都在使用的美团、饿了么、滴滴，还有淘宝、天猫等，这些平台本质上就是链接了供给跟需求，在这类企业中，分析供给与需求的平衡、预测市场变化趋势是非常重要的工作，而经济学专业培养的供需分析思维就是从事这类工作的核心优势。
其次，经济学还会学习市场竞争相关内容，常见的经济学模型包括完全竞争的市场、垄断型的市场、寡头型的市场，这些内容在本科经济学项目中就会涉及。这部分知识对应到实际岗位中，就是商业分析里的行业研究岗位，从事行研的人员需要分析行业的竞争格局、产业链上下游关系，为企业的战略决策提供依据，这与经济学中对市场竞争格局的研究是紧密相关的。
定价策略也是经济学的重要课程内容，在很多硕士类型的项目中都会有类似课程。定价策略涉及成本定价、价格歧视、收益管理等方面。比如成本定价中的 cost leadership 策略，价格歧视中的 segmentation，也就是对不同人群进行群体区分，还有收益管理，这在旅游行业非常常见。
收益管理本质上是对一类容易过期的产品进行定价和库存管理，像民航业每一个飞机上的仓位、酒店的每一个客房、游轮的船票以及演唱会的门票等，都需要进行收益管理，以实现利润最大化。公共政策也是经济学学习的重要部分，我们常说政治经济学，学经济学不可能抛开政治去空谈理论。在很多海外院校，政治经济学甚至会单独作为一个专业开设，尤其在英国的很多学校本科阶段就有政治经济学方向。
对应到实际岗位，学完经济学之后，也可以考虑去政府事业单位供职，从事产业研究相关的工作。行为经济学是近年来很多欧美院校开设的新型课程，从诺贝尔经济学奖得主的研究方向也可以看出，研究重点逐渐从理论经济学向行为经济学迁移。
行为经济学在日常工作中非常有用武之地，比如想要成为优秀的产品经理或策略运营，就需要非常善于洞察人性、洞察消费者的行为，理解消费者为什么选择这件产品而不是那件，这背后就有行为经济学的非理性人决策理论在起作用。
此外，经济学还会学习量化相关的课程，如计量经济学、概率论、数理统计等，这些课程会教授 R studio、Python、SPSS、SAS 等统计学软件的使用，培养数据分析能力。
这些量化技能在数据分析岗位中至关重要，掌握这些软件后，未来从事数据分析、统计分析等工作都会得心应手。
总而言之，上述这些课程对应的岗位在互联网大厂中都有对应的承接部门，而且除了互联网公司，咨询行业、外企也有很多大量相关的分析类岗位。所以经济学相关专业的就业方向其实非常广泛，并不是大家想象中的 “鸡肋” 学科，而是具有很强的契合度和 “万金油” 属性的专业。
职业规划
有同学可能会问，为什么实习和技能对于经济学专业的职业规划如此重要呢？其实道理很简单，如果拿经济学毕业生和商业分析、data science 毕业生相比，在都没有实习和相关技能的情况下，大家都是一张白纸去竞争，这时候别人可能会觉得经济学专业学的过于理论，不够实用，从而在竞争中处于劣势。
但实际上，如果配上一些实习经历，再加上专业技能的磨练，经济学专业在求职过程中就能发挥出巨大的优势。下面我们以分析类的岗位为例来具体说明。商业分析和数据分析是两个被广泛讨论的相关岗位，它们在工作内容和技能要求上有一定差异。
商业分析主要分析什么样的问题呢？比如电商行业的未来增长在哪个地方，哪些国家、哪些领域增长率可能会有多少，规模多大，哪些品类会迎来爆发。看到这些问题，大家可以发现它们基本上都是宏观层面的，而学过宏观经济学和供给需求理论的同学，对这些问题会有一定的解答能力和解释力。
例如，通过分析中东地区的人口结构年轻、消费能力强、智能手机普及率高、物流配送完善等因素，就能得出中东地区电商产业结构健康、增长率较强的结论，这就是商业分析的工作思路。
而数据分析主要分析的是公司内部的业务问题，比如 APP 页面的改版迭代、产品的优化方向、AB 实验的设计、指标波动趋势是否异常以及原因分析等，这些都是在公司内部决策过程中需要数据分析人员提供结论的工作。
所以大家可以看到，商业分析和数据分析这两类不同岗位，在准备的时候需要找对应的实习。比如学经济学的同学未来想去做商业分析师，就应该找一些分析行业案例的商业分析岗位实习；如果想做数据分析师，就重点关注那些能参与公司产品策略复盘、决策甚至指标分析的实习机会，这样的实习对未来申请目标岗位会有很大帮助。
头部大厂的特色岗位分享
不同的大厂由于业务领域和发展方向的不同，在岗位设置上也有各自的特色。了解这些特色岗位，对于我们的求职选择非常有帮助。
阿里集团是做电商起家的，除了电商的淘系电商之外，还涉及金融支付领域，大家常用的支付宝就属于阿里的金融科技板块。因此，阿里集团下的蚂蚁金服会有很多风险策略岗、风险管理岗等金融科技相关的岗位。
腾讯集团的业务比较偏内容行业，旗下的腾讯游戏在游戏策划、游戏数据分析等岗位上需求较大，如果你对游戏行业感兴趣，腾讯游戏是一个不错的选择。
字节跳动大家都很熟悉，其核心业务是抖音、火山短视频、今日头条等短视频赛道，因此在字节跳动，数据科学岗会比较多，如果你对短视频领域的数据挖掘和分析感兴趣，可以关注这类岗位。
滴滴出行主要做的是四轮出行业务，在这个领域，经营分析岗非常多。因为滴滴进入一个海外国家或城市时，需要与当地的出租车公司以及 Uber、Lyft 等竞争对手竞争，这就需要进行补贴，而补贴就需要评估前效，也就是看 ROI，所以经营分析类的岗位在滴滴出行这样的 To C 或 To 车主的业务中非常重要。
美团点评作为 O2O 平台的代表，商业分析师的岗位需求比较多，而且美团是一家非常看重商分能力的公司，其商分的架构与很多公司不同，美团的商分岗位也因此别具特色。
此外，京东集团除了电商业务，还拥有自己的自营供应链，并且投入了大量的资金和资源去建设供应链体系。如果你有供应链相关的实习经历，或者对供应链管理感兴趣，可以考虑结合经济学的知识和技能，毕业后往京东这样的公司发展，投递供应链管理、供应链数据分析等岗位。
大家在选择公司的时候，可以由结果倒推，比如想去京东集团，就可以先积累一段供应链相关的分析师或分析类实习经历，这样在求职时会比其他人更有竞争力；想去滴滴，就配上一段经营分析的实习，这样在投递简历时也会更有优势。总之，不同类型的岗位提前做好准备和规划，对未来的求职非常有帮助。
岗位薪酬与晋升空间
这个部分大家可能会更加关注，因为所有人都会问一个问题，我们这个岗位到底有没有前景，分析师岗位的薪资水平如何。
首先需要说明的是，分析人员的岗位角色和序列基本上决定了它在研发线，虽然这里的研发不是指传统意义上的 research development，而是说分析师通常会定位在 BI 团队或数据团队下面，而数据团队属于研发技术线。
分析人员的薪酬在众多岗位当中属于中等偏上，是比较可观的。很多互联网大厂分析师的起薪，月 base 通常在 2 万左右，像前几年字节跳动的分析师校招生月 base 可能达到 22000、23000，20K 左右是比较常见的。
从晋升和薪资增长来看，如果你是初级商业分析师或者初级数据分析师，头部大厂的年薪报价基本上在 30-40W，中小厂的话可能会比大厂稍微低一些，在 20-30W 之间。
工作 1-3 年后，薪资幅度会有较大变化，因为每个人的晋升速度不同，所在的业务线也会影响薪资，比如在一些热门业务线，年终奖可能会非常可观。正常情况下，工作 3-5 年，年薪达到 50W 是比较正常的，优秀的分析师甚至可以达到 100W。
如果从个人发展的角度来看，想要在分析岗位上获得晋升，从中长期来讲，作为分析人员，一定要走在业务前面，比业务看得更远，能够通过数据指导业务，告诉业务该怎么做，而不是被动地承接业务需求。
除此之外，还需要参与大量跨部门的协作项目，通过项目来体现分析人员的能力、见解和洞察。同时，对于行业的敏感度也非常重要，需要定期关注行业数据，如果你做商分或行业分析，不了解财报数据、公司运营状况以及所在赛道的发展逻辑，很多分析都会脱节，影响晋升。
不同分析师岗位之间有什么区别？
市面上有很多分析师相关的岗位，很多同学会困惑该如何选择，哪个岗位更适合自己，这就需要了解不同分析师岗位之间的异同。
由于每个岗位在不同公司里面的价值和组织架构的定位不一样，导致不同类型的岗位有不同的岗位描述和 JD，下面我们重点分析商分和数分的差异，以及其他常见分析师岗位的特点。
首先，商分和数分在组织架构上就有很大不同，而组织架构的不同会天然决定需求方的不同。很多商分岗，比如美团的商分岗，可能作为一级部门存在，也就是说商分可以单独与市场部、人力资源部、PR 部、财务部等并列作为一级部门。这种架构下，商分承接的需求自然来自管理层或平行的兄弟部门负责人，需求方通常是 CEO、COO 或事业部的负责人等。
而数据分析师在字节跳动等公司中，通常是每个事业部下面每一条线都会配备数据分析师岗位，这类分析师承接的需求主要来自产品专家、运营专家等一线执行者，而不是作为一级部门存在。
其次，分析的内容也不一样，商分主要分析行业、市场、竞对，关注市场机会、沉默成本、机会成本等，而数据分析更关注公司内部的业务，目的是优化业务、策略和产品。
由于站位不同，建议的角度也不一样，商分更关注哪里有机会、如何把握机会、如何打造竞争壁垒，而数据分析师更注重快速高效地迭代产品和策略，小步快跑试错，验证结论。
解决的问题也不同，商分解决的是宏观、中观层面的市场和行业问题，而数分解决的是业务优化问题，通过不断优化业务来提升效果。
最后，落地时长也不一样，商分的报告落地时长短则几个月，长则一年甚至更久，比如公司要布局中东电商供应链，需要获得当地运营牌照、进行投资、兼并公司等，这些都不是短时间能完成的。
而数据分析师如果分析出 APP 某个地方需要优化改版，或者某个补贴策略有问题，策略团队或运营团队会在接下来的两三个礼拜调整策略，很快就能见到效果，比如 DAU、UV、转化值等指标的提升。
除了商分和数分，还有经营分析类岗位，大家在招聘平台上搜索经营分析类岗位，会发现几乎都在平台型企业。
因为经营分析一定与钱相关，关注钱花在哪里、是否合适，而平台型企业最关心的是 DAU，也就是用户数量，为了吸引用户，平台通常会发放优惠券等补贴，这就需要经营分析来评估 ROI，看钱花得是否值得，是否花在了合适的人群身上，甚至还要指导财务决策，所以经营分析岗在平台型企业更为常见。
收益管理类型的岗位在旅游行业比较常见，本质上和经营分析是同一类岗位。收益管理这个词源自民航业，最早的价格歧视理论就来源于民航业对不同舱位的定价，后来延伸到酒店、度假区、邮轮、迪士尼等领域，这些企业都需要进行收益管理，平衡财务指标和业务达成指标。
行业分析类岗位常见于券商研究所和精品咨询公司，券商研究所的行业分析师主要做股票研究，为买方提供选股建议；咨询公司的行业分析更多是以行业白皮书的形式交付，为企业提供行业洞察和趋势分析。
想要0转码，先从实习做起
对于很多学经济学的同学来说，可能会担心自己对数据和 technical skills 掌握不多，想要转码做一些偏技术性的工作该怎么办，其实关键就在于实习。
有实习的经济学背景比没有实习的优势要大很多。如果一点实习都没有，纯学经济学理论，又不是博士生，只是硕士学历，没有实习就意味着没有技能，因为技能主要是在实习中实操获得的。这时候只学理论知识，在求职中会很困难，因为这些理论需要结合技能和实习才能在实际业务中发挥作用。
没有实习的话，对行业不了解、对岗位不清晰、对技能不熟练，职业规划也会不清晰，而且企业的培训成本会更高，需要更长时间把你培养到合适的状态。而有实习的话，这些问题都能得到改善，上手更快，带教成本更低。
很多同学会面临实习机会少的问题，尤其是大厂实习很难申请，这时候远程实习可以作为填补简历空白的有效方式。远程实习是快速熟悉和了解岗位及行业的有效途径，还能主动提升并熟练掌握技能，为正式工作奠定基础。
在积累实习的过程中，需要关注实习的获得渠道，通常有校招、内推、实训项目三种。校招岗位竞争激烈，如果背景不是特别优秀，很难脱颖而出；内推更为精准，通过平台、机构、学长老师、校友资源内推，能让简历更快到达部门负责人手中，成功率更高；实训项目适合职场小白，能帮助提升技能和积累经验。
需要特别提醒的是，春招和秋招是非常关键的招聘节点，应届毕业生身份有且仅有一次，一定要好好抓住。以春招为例，如果你 5 月份毕业，2 月份就应该开始投递简历，3 月份迎来笔试面试，如果顺利通过，就能在毕业前拿到 offer。
如果错过这个时间，毕业后再投递，就会以社会人的身份求职，这时候企业更看重工作经历，而没有工作经历只有实习经历的话，求职会非常困难，很可能面临长时间的海投和迷茫，所以一定要珍惜应届毕业生的身份，抓住春招秋招的机会。
Q&A 环节
问题 1：经济学专业会不会比较虚比较水，就业会比较难？
Kevin导师：经济学比较虚比较水这个问题，还是要看个人的实习和技能情况。如果只有经济学学历，没有实习，也不会 SQL 等技能，课上学的东西确实可能偏理论，让人产生学了没用的感觉。但实际上这些理论在实际岗位中需要结合复合型能力才能发挥效果，经济学本身是非常有用的，直到今天我仍然会看经济学的理论和文献，觉得很有价值。但纯学这个专业不做实习、不培养技能，确实在求职中很难找到好工作，而如果学了经济学再加上实习和技能，找到好工作并不难。
问题 2：大厂面试卡不卡学历和本科背景，本科是双非或者加上海外的硕士的背景的话有用吗？
Kevin导师：学历和本科背景在互联网行业可以辩证来看。从历史情况看，大厂中很多总监、事业线负责人的学历只是 211 刚出头，甚至不是 985，所以学历不是绝对因素。但现在行业内卷严重，几乎所有行业都存在内卷现象，如果学历不占优势，就需要在其他方面有优势，比如实习经历更优秀。
不过互联网公司对学历的认可比咨询和金融行业好很多，如果技能 OK、实习匹配，即使学历不是顶尖，也能通过简历关进入面试。当然，面试和笔试会考核实际能力，互联网行业很多面试都有笔试，考察 technical skills，所以非名校毕业生也有机会，而且机会比其他行业高很多。
问题 3：现在是大三升大四阶段，前段时间尝试投递暑假实习，想投商业分析或数据分析方面的实习，但遇到岗位涉密和技能不足的问题，后续想得到这类实习，除了学技术外还能做什么？
Kevin导师：关于岗位涉密问题，正常情况下招数据分析师会给开数据库权限，不然无法做分析，远程实习可能存在权限问题，但线下实地实习通常不会。对于你现在的情况，有三段实习，前两段在国企和上市公司财务部门做过简单的数据分析，比如费用分析、报表整理，这些工作主要用 Excel 完成，和商分、数分岗位有差距。
建议下一段实习尽量找商分或数分相关的，之前可以先做一段远程实习，填补空白，为线下实习做准备。同时，简历需要润色，梳理过往实习中的分析点，适度放大亮点，把故事讲好，面试时向雇主推销自己，突出与目标岗位相关的能力。
问题 4：211 背景，大二金融投资专业经济学学位，留学生硕士往哪些专业转能够提高求职竞争力？比如商分、数分、应用经济、金融统计等，怎么选择这些专业？
Kevin导师：这些专业都能导向分析师、产品经理、数据运营等岗位，但不同专业有侧重点。Data science 项目侧重建模、机器学习算法、工程化能力；Business analytic 项目在商学院下面，结合 case study 和商业分析案例；统计学、经济学属于传统文理学院专业，需要配实习放大价值。
选择专业取决于目标岗位，比如想做数据科学家或 AI 算法工程师，学 data science 有帮助，但要考虑自己是否感兴趣和能学进去。如果想做经营分析、数据分析、商业分析，经济类和统计类专业都可以尝试；如果想走偏 technical 路线，学 Operation research、金融工程、data science 更合适，所以要先想清楚自己的发展方向。
问题 5：为了提高竞争力，有必要去考金融会计证券等从业证书吗？
Kevin导师：金融、会计、证券是三个不同方向。如果不想做会计，没必要考会计证，会计行业对证书依赖性强。金融行业是否需要证书要辩证看，比如投行做承销、上市的人，更多依赖资源而非证书。
对于分析人员岗位，更偏实操，笔试和面试考核技能和能力，证书不是必须的。如果考证过程中能积累知识和技能，那是有用的；如果只是为了考证，没有提升实习和技能，就没什么用。
问题 6：本科双非财务管理专业，硕士选什么专业能提高进入大厂的可能性？
Kevin导师：大厂有财务岗，走财务路径也是机会，但如果想做分析类岗位，建议瞄准经营分析岗，财务管理和经营分析有很多共同点。
本科双非加上财务管理专业，和数据分析有差距，先做经营分析或数据运营类岗位，再向大厂核心岗位靠拢更实际。硕士可以考虑商分、数据分析等专业，对进入大厂有帮助。
问题 7：本科是金融专业，申请研究生可以升哪些方向和学校，对未来的就业更具有竞争力？大三的暑假可以去做哪些方面的实习呢？
Kevin导师：金融数学是个好专业，和经济学一样是 “万金油”，学完最对口的是做量化，即二级市场的量化基金，建模预测股票涨跌，做高频交易策略。
如果想在互联网领域提升竞争力，本科金融专业已经有优势，硕士可以挑战 data science，因为金融数学的建模能力对机器学习建模有帮助，虽然有差异，但难度不大，可以尝试。大三暑假可以找金融相关的量化实习，或者互联网公司的数据分析、商业分析实习，积累经验。
问题 8：非科班从事的是不是会卷不过科班出身的，特别是晋升角度。
Kevin导师：从晋升角度看，非科班是可以卷过科班的。晋升越往后，和专业技能的相关性越弱，更多看重协调能力、项目管理能力、获取资源和结果的能力，这些能力不是经济学或数据分析领域的专业技能。
很多大厂总监、高管不是靠专业技能晋升，而是靠综合能力。所以非科班出身如果有好的 team leader 带领，拿到好的项目结果，完全可以在晋升中超越科班出身的人，科班与否不是决定因素。
问题 9：准备去学英国金融经济硕士，这个专业出来的话有哪些就业方向比较有竞争力？券商也好，或者进编制，比如财政国有银行之类的。
Kevin导师：如果有进编制的想法，国企岗位稳定性强，这是很大的优点，互联网岗位薪资高但稳定性可能受影响，私企干得不好可能被边缘化，国企干得不好最多没有晋升。国企薪资实际到手月薪可能有差距，但福利好，如果有资源有人带，能进入国企是很好的选择，这种情况可以直接去国央企。
如果不是这种情况，进国企需要机缘巧合，不能保证。券商可以考虑，但近几年券商不好做，卖方二级市场难，一级市场退出机制不完善，上市难，去券商可能做股票研究，成为卖方分析师，给买方基金经理做研报，看个人是否感兴趣。
问题 10：小孩的专业非常文科，像政治学、传媒这一类可以零转码吗？
Kevin导师：可以转，虽然不能叫严格转码，但可以转到大厂薪资不错的岗位。比如我有学 public policy 和 social media 相关专业的朋友，一个去了国际性组织做宏观产业研究，需要机缘巧合，有教授推荐和实习机会；另一个去做了产品经理，产品经理没有专业限制，要求有产品 sense、逻辑性，对产品改动敏感，能捕捉用户需求，这些能力可以通过学习和实践培养，产品经理是互联网行业常见岗位，薪资也不错。
问题 11：本科专业是数学，感觉自己学了很多，但对量化等实习的技能就没有什么专精的锻炼，应该怎么做？
Kevin导师：量化技能需要实践锻炼，如果没有实习，可以跟着导师做科研、发论文，做项目也能锻炼建模和 technical skills。做科研、当 TA（teaching assistant）或 RA（research assistant）都是可以考虑的方向，数学专业在这方面有选择空间。
问题 12：实习这个的话要怎么开一个头？怎么去找实习呢？
Kevin导师：如果一段实习都没有，可以先做 PTA 项目或远程实习，作为起点。这是一个鸡生蛋和蛋生鸡的问题，雇主希望候选人有实习经历，候选人需要实习机会来积累经历。
远程实习可以先填补空白，有了一两段远程实习后，再申请线下实习，逐步积累，找到全职工作，这是比较实际的路径。
问题 13：如果想要学习经济学的专业的话，在美国的东西南北部有哪些学校会比较推荐呢？学出来的话对就业有帮助吗？
Kevin导师：学习经济学硕士通常是求职导向，不是做研究，所以地理位置很重要，尽量去大城市，机会比小城市多。西边的湾区互联网公司多，东边的纽约、波士顿金融和咨询岗位多，费城以传统工业为主，DC 有很多政府性公司，对候选人身份有要求。选择大城市的学校，能接触到更多实习和就业机会，对就业帮助更大。
好啦，今天的分享就到这里。
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