Eliesha Lai
碩士學歷：
University of Texas at Austin – Master of Science in Business Analytics
美國德州大學奧斯汀分校 – 商業分析碩士
大學學歷：
國立彰化師範大學 資訊管理學系
目前職務：
State Farm – Research Systems Analyst II (Data Analyst)
過往經歷：
Infosys – Associate Software Engineer (Full Stack Development)
Lowe’s Companies, Inc. – Data Analyst (Capstone Project)
國泰人壽 – Full Stack Developer Intern(IT Department)
留學前的經驗分享
大學重考與否 : 如果下定決心，要讓選擇變正確
大學以前，因為不確定自己的興趣與志向，透過高中寒暑假參加許多不同大學、不同科系舉辦的營隊，希望藉此更瞭解每間大學的特色與各領域發展。原本高中就讀文組的我，本來以為自己會喜歡外文系，卻在營隊經驗中發現，外文系除了語言本身的聽說讀寫的應用以外，課綱中仍有文學史、文學概論、語言學等沿革需要學習，我發現自己對這些課程其實提不太起勁，因此將外文系從志願清單中移除。參與輔大資管營的課程中，讓我第一次認識到自己對基礎程式設計、商管知識的興趣，因此就將資管系設為主要申請科系，同時也不排斥其他商管學院的科系，最後登記分發錄取彰師大的資訊管理學系。
收到錄取通知後，坦白說一開始覺得自己大考失常，曾經萌生想要重考的念頭，為了這件事鬱鬱寡歡許久。在那個猶豫不決的時期，因緣際會下跟一位我很景仰的學姊閒聊，跟她講述我當下的心情，她聽完之後跟我說：「有時候我們無法確保每次都作出最正確的選擇，但我們可以透過努力讓那些選擇變正確。」我聽完之後很受激勵，如果選擇不重考，我仍然可以努力在彰師大累積豐富的經歷，讓自己有更多其他收穫補足沒有考上理想學校的遺憾。於是，我開始做一些不一樣的嘗試，像是跟朋友創立區塊鏈社團、嘗試創業和爭取實習機會。多年以後回頭總結，更讓我覺得慶幸當初的選擇，因為彰師大整體的學習環境跟氛圍，我更會想要在有限的資源中尋求突破。以我的程度，如果幸運錄取更頂尖的學校，可能會在充滿佼佼者的壓力之下，只專注於學業而沒有時間與心力嘗試。
彰師大 資訊管理學系 : 資訊管理 VS 數位內容科技與管理
彰化師範大學資訊管理系 (資管系) 底下分為兩個組別，兩個組別雖然是分開招生，不過實際入學系所有開放轉組申請。兩個組別最大差別在於資訊管理組課程規劃加入有更多商管的必修、選修課，包含人力資源管理、行銷管理、財務管理管等學科，部分學長姐畢業後會選擇進入財金所、經濟所就讀；數位內容科技與管理組則有比較多遊戲程式設計、電腦圖學、3D 動畫設計的課程，畢業後有機會往平面/動畫設計師、遊戲設計師等職涯發展。
從不少的分享中會把資管系當作一個什麼都學的科系，從畢業校友的角度來看確實如此，所以就讀期間如何探索有興趣的領域並專精、深入扎根是很重要的議題，不論選擇前端、後端、UI / UX、遊戲設計、平面設計或數據分析。以我自己同屆的同學們的發展分佈，資工、設計相關、資料科學都是相對熱門的選擇。
資訊管理學系出路 : 資管與數據分析的關聯性
資訊科技是一個很廣闊的領域，過去傳統軟體工程師 (Software Engineer) 近年來興起的數據分析師 (Data Analyst) 或數據科學家 (Data Scientist) 所需的技能也都有重疊。一開始，我對數據分析並沒有深刻的認識，只是課堂、生活中時常耳聞大數據、AI 會是未來的趨勢，剛好系上有開設大數據概論的課程，教授提到 Walmart 零售業「尿布跟啤酒擺在一起銷售」的案例，很具體地認識到數據分析與顧客特質與喜好的關聯，我才漸漸了解到原來數據分析可以應用在這麼多的商業決策上。那堂課引起我對數據分析的興趣，再加上我認為在資管系所培養的基本程式能力，對於我跨足數據分析奠定一個良好的基礎，於是有意以數據分析作為未來的發展方向。
利用大四上的學期實習機會，我實際進入國泰人壽資訊部擔任全端工程師實習生，短短半年的實習生活裡，讓我更加確定自己對於每天坐在辦公椅上寫 code 的日子沒有嚮往。實習結束當天，有機會參觀公司的數位數據暨科技發展中心 (簡稱數數發中心)，了解到台灣各企業投入打造數據生態系的過程，如何致力將數位轉型應用在所屬的產也當中。實習令我收穫頗豐，除了意識到課程所學跟業界的落差以外，也感受到科技的日新月異、變化之快，我也能更明確的思考自己該如何更精進與補足產業中所需的技能。
University of Texas at Austin 碩士留學經驗分享
遠赴美國留學契機 : 碩士專業的選擇，兼顧未來職涯發展
思考許久，決定不繼續就讀大學本科系的資訊管理 (Information Management)，而是以更明確的數據領域 (Data) 作為碩士主要申請學程。蒐集學校資訊的過程中，發現在台灣數據分析相關的研究所選擇其實不多，所以開始萌生前往國外就讀的念頭。至於為什麼最終選擇是美國呢？我曾經在高中休學一年到美國Virginia (維吉尼亞州) 當交換學生，承蒙寄宿家庭無微不至的照顧，讓我感覺自己在美國擁有第二個家，對美國的文化和生活也更熟悉及適應。另外一個主要原因是我很幸運的在申請研究所的前一年抽到綠卡，具備身份在未來美國求職可以減少許多限制，增加更多機會與時間找到工作留在當地發展。基於以上原因，美國自然成為升學時的首選。
至於最後選擇商業分析 (Business Analytics)，因為透過 Medium 看到許多學長姐分享這個近幾年熱門的科系，研究它的課程設計與就業方向後，覺得很符合我想像的職涯規劃。彰師大資管系資管組是屬於第一類組的，我清楚自己數理方面的弱點以及管理學院背景的優勢，因此暫時沒有規劃往純資工領域發展，擔心涉及過多技術層面的學程會讓我讀得很痛苦，而商業分析大部份都設置在商學院底下，課程內容結合商與不會過於深奧的技術性課程，整體而言很符合我的需求。
Why UT-Austin : 出發德州大學，位置、名聲、課程的考量
選校過程中，透過比較美國各州、各校的學費和生活費試算，發現德州相對其他熱門的留學城市便宜很多，除了德州是美國不徵收個人所得稅的州之一外，近年快速發展後的整體生活機能也不遜色。許多大公司在德州奧斯汀、達拉斯也都設有據點，因此對我來說，德州是一個很理想的留學地點。以我當時整理出的名單上，德州有開設商業分析碩士的學校包括 :
- University of Texas at Austin (德州大學奧斯汀分校)
- Southern Methodist University (南衛理公會大學)
- University of Texas at Dallas (德州大學達拉斯分校)
最後申請階段，以上提到的三間大學都有送出申請，同時也都收到錄取通知。除此之外，因為舅舅居住在加州 Irvine (爾灣)，想說遠在異鄉能有親戚照應也不錯，所以也有申請 UC Irvine (加州大學爾灣分校)，值得分享的是號稱 MSBA 畢業就業率 100% 的 Wake Forest University (維克森林大學)，前面提到寄宿家庭的兒子畢業自這所大學，向他諮詢期間也極力推薦自己母校的商學院，可惜最後只有 Waitlisted 。最後所有獲得的 offer 中決定前往 UT-Austin 就讀，無論是地理位置、學校排名、校友網絡、課程設計和獎學金都是一時之選，沒有理由錯過心目中的夢想學校。
德州大學奧斯汀分校 : 傳統文化，全天候作業生活
德州大學奧斯汀分校的 MSBA (Business Analytics) 是為期 10 個月的 Program，由於表定時程 5 月就會畢業，因此不像其他一年制的 Program 有安排暑期實習的時間。碩士生活當中，除了被緊湊的課程和大量的報告、作業淹沒之外，同時需要兼顧求職，所以非常 intense。基本上平常下課時間都被作業、小組討論填滿，甚至討論到半夜的行程也是常態，比較沒有原本預想中悠閒的留學時光，為了不讓自己餓死或胖死，我會把握空閒時間煮飯、運動。我也曾詢問過學長姊跟學弟妹們的經驗，沒想到都得到一樣的反饋，因此課業繁重、訓練扎實似乎成為 Austin MSBA 的傳統文化。
另一方面，由於我碩士期間正逢美國疫情最嚴重的時期，十個月以來基本上都是線上遠距上課，我跟同學的互動大多僅止於線上，小組討論或報告的時候才會視訊寒暄，雖然有些同學會另外約一些線下活動，但畢竟大家都忙於課業或是在 Austin 以外的地方遠距上課，所以出席人數往往不多。部份同學可能都已有兩三年的工作經驗才來修讀這個課程，對產業的知識與職場比較熟悉，時常聽一些同學分享自己先前的工作經歷，同時能從教授與同學的身上學到很多東西的感覺蠻有意思的。
UT-Austin MSBA : Capstone Project 比照實習規格與業界接軌
前面有提到因為 10 個月的 Program 沒有額外時間安排暑期實習，不過接下來提到的課程設計相信對沒有美國工作經驗的國際學生們非常有幫助， Capstone Project (產學合作專案) 是 UT MSBA 的其中一門必修課，每個組別都會分配一間公司美國當地公司。分組方法是由學校提供一份問卷填寫個人擅長項目 (例如專案管理、程式、資料視覺化) 和自我評分，校方會盡量將擅長不同項目的學生安排在同一個小組。參與公司會整理一份計劃書清楚列明預計與小組合作完成的事項和期望結果 (例如收據影像辨識、幫助建模)，每個小組經內部討論後，挑選出志願的前六名公司後，負責 Capstone 課程的教授會根據志願序分配公司專案給小組。
學校每年都會寄信邀請在職的校友為學弟妹提供 Capstone Project 的機會，所以每年參與公司都會有變動。就讀那一年就有 Microsoft、Lowe’s、Walmart、DELL 等知名企業參與，過程中我認為學到最多的不是技術，而是初入美國職場如何與企業中的主管、同事溝通。公司負責跟我們產學合作的人員，本身不一定是數據相關部門出身，像我的小組被分配到的公司 (Lowe’s) 是要跟 Safety Protection (安全防護) 部門的人對接。這是一次很特別的經驗，需要將數據分析得出的洞察與行動建議，用簡單直白的方式報告給不熟悉數據分析技術的聽眾。
美國留學看見的大學氛圍 : 鼓勵文化的優點以及自學能力的培養
在台灣讀大學時，我是一個比較內向、害怕跟別人主動攀談的人，身在人群之中難免會感到不自在，想要躲到角落自己一個人的空間，更遑論在課堂上互動、主動發表自己的看法。抵達新環境後，我發現美國非常盛行鼓勵文化，不管你想做什麼他們都非常鼓勵你去嘗試，也不吝嗇給予稱讚，讓我在不論是課堂上或是生活中都慢慢增加自信心。美國課堂注重討論，鼓勵學生提問、批判性思考、發表意見，我很欣賞來自各國的同學無論在上課時、小組討論時，積極表達自己想法的態度，即使不確定自己是 100% 正確，但開口參與代表你有在思考與學習，完全不敢講話容易被誤以為是你不想理會他人。
升上研究所，基本就必須具備自主學習的能力，這點尤其在進入 UT-Austin 更需要被透徹執行。MSBA 有許多課程是老師只會提出課綱，告知接下來會上哪幾章，每次上課前要看完的內容動輒就是 50 頁以上，只有認真妥善準備才能參與課堂討論以及聽懂更多教授的經驗分享。上課過程中，能聽每個同學分享自己閱讀完的理解、提出疑問互動，也是課堂中相當有趣且收穫良多的環節，因此絕對要做好準備再上課，不然會像空氣一樣被晾在旁邊。
相較於亞洲比較被動的教育，一開始我真的不太適應美國的上課方式，每天與這些大量的英文閱讀相處。有時對於上課內容不理解，我得利用假日再啃一些網路上的資源。很多時候，會質疑自己的智商、覺得自己好笨，每次都要花費比其他人還要多的時間理解。為了不讓自己孤軍奮戰，我跟班上一些不錯的朋友組成讀書會、互相討論，不會的部分一起查資料一起釐清。以上種種的不適應與挑戰，我用我自己的方式在 10 個月內找到一條出路，我相信你們也都可以辦到。
美國數據 (BA) 工作經驗分享
美國求職經驗 : UT-Austin MSBA 求職資源
MSBA 求職資源與商學院的其他科系共用，包括 Marketing, Finance, IT Management 等其他大學、碩士學生，學生可以預約 Career Coach 進行模擬面試或履歷修改。不過對於數據工作最重要的 Technical Interview 還是要靠自己額外練習準備，Career Service 對此能提供的幫助不大。我自己有預約過一、兩次的履歷修改跟模擬面試，對於面試中 Behavioral Question (行為情境題) 的部份，Career Coach能夠給予很好的建議協助改進。
另外值得一提的部分，校方會邀請大公司或當地企業到校舉辦 info session (公司資訊說明會)，作為校友有機會直接跟公司招聘人員進行 Coffee Chat (一個能跟公司人員更深入聊天的活動，過程中也能提出你的疑問，讓對方留下好印象)。我個人很常利用 info session 記下招募人員的名字事後加他們 LinkedIn 約一對一聊天，以獲得更多未來想要投遞的職位詳情、條件要求、招募時間等，同時也能透過對方的分享更瞭解公司的文化氛圍
美國 BA 求職 : 累積面試經驗，發現內心召喚
由於 MSBA Program 時長短，通常 7 月入學當下就要開始為找工作備戰。秋季學期期間，我仍處在修改履歷、練習面試的階段，11 月才開始隨性地投履歷，在 LinkedIn 看到適合的就投遞，主要還是專注在課業上。我個人的經驗是海投比內推更有效，內推比較適合已經擁有幾年相關工作經驗的人，而我因為只有在台灣本土銀行實習經歷且職位跟數據分析無關。我當時並沒有鎖定任何產業，只要是跟數據相關、招聘應屆畢業生的機會我都會嘗試。那時候我有收到不同職位的面試，包括 Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer ，其實透過多次不同職位的面試機會，也讓我可以歸納出不同職位所期望應試者具備的能力，過程中發現自己現階段更適合數據分析師的方向，所以春季積極找工作時，都是針對相關職位較有系統地投遞履歷。
面試是需要透過大量練習以及實戰經驗才能慢慢駕輕就熟，對於英語非母語的國際學生來說，一開始一定會充滿壓力跟緊張感。但我想說的是大部份公司的面試官人都很好，他們會希望你能放鬆自在的向他們介紹你自己、展現你的能力跟熱情，不要過於害羞能夠充滿自信。縱容找工作的過程中會經歷一些挫敗與低潮，但每次都得很快的振作心情，預備迎接下一個機會。在一次機會中，歷經三關的考驗與面試官相談甚歡後，有幸獲得人生中第一份正職 — State Farm 的 Data Analyst (數據分析師)。
State Farm : 企業文化、工作環境
對於 State Fram 大部分台灣同學可能不熟悉，也許有看 NBA 的球迷對於它的 Logo 並不陌生。State Farm是美國最大的汽車保險公司，至今雖然是間邁入 100 年的老公司，但公司卻相當積極的推動數位轉型，希望透過使用新科技、新技術優化內部作業流程。此外， State Farm 同時是一間非常 Data-Driven 的保險公司，許多公司的決策都是根據數據分析的結果產生，所以工作日常所產出的洞見跟報告會很有影響力。縱然身為才剛工作滿一年的小菜鳥，也有機會參與許多不同面向的專案，最後直接向部門經理甚至決策高層報告。
我的組別隸屬於 Financial Operation 部門，幫助公司做車險、房屋險相關的分析，組別的主要大目標就是提升高品質的保單數量跟了解顧客特質、降低理賠風險。保險業是一個很穩定傳統的產業，只要有人就會有保險的需求，整體工作環境壓力不大，很少加班甚至可以提早下班，公司非常注重 Work-Life Balance。除此之外，公司時常透過問卷聆聽員工的想法意見。我的許多同事們在 State Farm 都已經至少 5 年，除了良好的公司文化外，也有機會做內部調動，嘗試不同組別跟職位。
Research Systems Analyst II (Data Analyst) : 技能要求與工作內容
數據分析師的必備技能不外乎是 SQL ，目前我所面試過的數據分析師職位沒有一個不考 SQL 的能力。目前最熱門的 Python 、 資料視覺化工具大多會列入加分項，許多公司仍然以 Excel 作為主要分析工具。雖然我的公司目前用 SAS, Excel 比較多，但他們也不會限制你使用 Python, R 進行額外的數據探索。至於軟實力部分，因為需要跟跨組別、部門的人溝通或報告分享，所以溝通能力、表達能力都十分重要
其實 Research Systems Analyst 與 Data Analyst 原本是兩個不同的職位，不過當時我拿到的 offer letter 裡，Job Title 就有括號註記 Data Analyst。前者的主要工作內容是協助公司優化分析的過程，需要了解商業需求以及軟體的應用；後者是當組員需要數據時會跟 DA 討論，擔任數據提供者的角色，需要熟悉資料庫與 SQL。我的工作就是結合這兩個職位再加上專案導向的商業分析。目前遇到最大的困難是對保險產業的知識還不夠深厚，但相信隨著時間、經驗的積累，會越來越上手。感謝我的主管信任我，讓我參與不同的專案，也感謝資深同事不厭其煩的指導與幫助，讓我從進入 State Farm 工作以來，有許多預料以外的收穫跟成長。
執行編輯 : 林軒毅 Bill
校稿編輯 : Lili Ngai
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