Mentor Bio
Name: Kevin
Company: Morgan Stanley
Education: Top 30
Mentoring Specialties: Data Analysis
Kevin导师说起话来总散发着一股朝气，第一次接触他，会让人产生他是个“贪玩”大男孩儿的错觉。Kevin在四大会计事务所和摩根斯坦利的纽约办公室先后工作了近两年的时间，问起喜不喜欢纽约这个城市，他的回答却很坚定。“纽约好吃的多，可惜在这边工作有点累，西部各方面都比较轻松一点，而我个人又比较喜欢出去玩，所以西部应该比较适合我。”平时工作之余，Kevin还一定要抽空去健身房锻炼身体，有时做做瑜伽，为的就是把繁忙的工作和自己的日常生活平衡好。
目前Kevin在摩根斯坦利做着和数据分析息息相关的工作。“这个职位虽然对数据分析的要求很高，但我的工作内容一半是技术性的，另一半则涉及到跟其他部门打交道。”
Kevin每天早上会按惯例查看一下当日的邮件和会议安排，然后就开始各种大大小小的会议。“开完会之后，我就是会从business的角度把会议上涉及到的内容转化成技术上的implementation。”
提到自己技术方面的工作，Kevin还是拿出了很专业的范儿一一做了解析。“我做的技术工作主要包括三个部分。第一个部分是数据管理，用SQL去做一些很简单的编程，把数据分析的结果用数据库的方式实现出来。”
“第二个部分是statistical modeling，主要用到的工具是R和SAS。这个部分比较偏向统计分析，也会涉及很多统计模型，比如Decision Tree、Naive Bayes和Random Forests等等。”
“最后一部分是用数据库和统计分析软件去做数据的可视化（data visualization），主要用的工具就是Qlikview。一般来说我们会有各种各样的结果展现方式。”

果断跳槽为的是更好地控制自己的工作

Kevin从四大会计事务所跳槽到摩根斯坦利已经过去整整四个月了，对于这次跳槽他其实早有打算。
“我在四大的时候做的是和data相关的咨询工作。做咨询的优点在于，我需要跟着不同的团队做不同的项目，因此工作内容都是不一样的，之前做过的项目内容没法照搬到新的项目里。我也总有机会去尝试一些新的东西，接触新的同事和客户。”
然而，这样变化多端的工作内容并没有吸引Kevin太久，很快他就发现了做咨询这一行的弊端。
“作为一个consultant，我很难去控制我的工作内容。我做完一个项目，却往往不知道接下来的一个项目是什么样子的。如果你很幸运能够跟一个很棒的项目，那就有很大的自我发挥和锻炼的空间，而且可以接触一些很优质的客户。但是万一你不那么幸运，可能就会碰到一个和自己擅长的技能完全不同方向的项目。”
在准备跳槽的那段时间里，有着四大工作经历的Kevin很快就在LinkedIn上被摩根斯坦利的招聘官相中，并接到了对方抛来的橄榄枝。“那位招聘官当时在LinkedIn上给我发信息说：我们有这样一个职位，与你的背景很相符，觉得你可以胜任这个职位，你要不要申请一下？然后就发给我一个链接，还跟我要了电话，方便日后联系。”
有了这样一个绝佳的机会，Kevin彻底坚定了自己跳槽的决心。
和招聘官通了电话之后，不论从技能匹配程度还是从薪资待遇考虑，Kevin都越发觉得摩根斯坦利的这个职位非自己莫属了。“那位招聘官直接给了我on-site面试的机会，一共六轮面试，每轮45分钟，他们团队里的人包括director、ED、MD都参与了那次的面试。”
Kevin说自己曾经在四大的工作经验对成功申请到摩根斯坦利的这份工作来说至关重要。“之前我在四大做了四个项目，除了最后一个不尽如人意以外，其它三个都是含金量极高的项目。我从中学到非常多技巧，除了数据分析，也包括如何与客户去打交道，如何去满足客户们的要求。这些多维度的技巧都是我现在在大摩日常工作所必须的。”
“现在我作为大摩数据分析团队的成员，需要服务公司其他所有的部门，帮助他们做相关的数据分析，与不同部门的同事交流，因此无论是技术层面的还是非技术层面的活儿，之前在四大的经历都有极大的参考价值。”

四大更多样一点，大摩更稳定一些

“如果从纯技术的角度来说，在四大和摩根斯坦利做的事情其实没有太大的区别，两者都是偏向于数据分析的。从business的角度来说，两者又都偏向financial，regulation和risk。”
尽管如此，Kevin在两家公司扮演的“角色”实则不尽相同。
在四大的工作什么都得围着客户转。“那时候我等于是乙方，客户都来自于世界各大银行和投行。作为consultant，客户使用什么工具，我就会相应地使用什么工具；客户有什么困难和挑战，我就尽力帮他们去解决。”
“然而摩根斯坦利本身是属于甲方公司，我主要是服务公司内部的用户。因此，我就相对地更加熟悉我们自己公司内部和各个部门之间所使用的工具和软件，比如SQL Server，R及QlikView，而这些软件是我在四大的时候不太会用到的。”
问及在哪家公司工作更辛苦，Kevin坦言还是四大比较累，理由是做咨询工作时间长不说，还动不动就出差。在入职摩根斯坦利之前，Kevin其实还拿到了麦肯锡和花旗的offer，给的薪资福利也都很不错，但他最终还是选择了摩根斯坦利。
时至今日，这个决定对Kevin来说似乎依旧是正确的。“现在四个月做下来，摩根斯坦利的这个职位的确涵盖了很多我想学习和提高的东西，而且做起来比较得心应手。更重要的是这份工作时间相对稳定，没有加班，工作起来挺开心的。”
对于在四大和摩根斯坦利的两段工作的经历，用Kevin自己的话总结就是“四大更多样一点，大摩更稳定一些”。

我很幸运，但我也深知面试技巧的魅力

Kevin总说自己的求职经历非常“Lucky”。“我本科的时候参加了四大的校招，也因此拿到了本科时的第一个面试，而且后来的面试过程也是非常的顺利，拿到了最终的Offer。”玩心很重的他，在拿到了四大的Offer之后就马不停蹄地出去旅游了，也没有再申请其他职位。
虽然没有经历过丧心病狂的海投，但Kevin凭着自己对面试独到的见解，造就了简历“一投一个准”的神话。
对待面试，Kevin很直接地表示这就是一个讲究技巧的东西。“自己再厉害，你都还是要通过面试这种途径和手段去展示自己。透过面试技巧向面试官展示自己的厉害，比自己本身厉害要强得多。”
“并不是说能力最强，或者分数最高，又或者某一课学得好就能拿到offer。很多时候，两个水平差不多的人去面试，结果只有一个拿到了offer，又或者说一个能力稍强的的人反而和offer擦肩而过。”
这其中有很多小技巧可以掌握，“比如说，面试过程中和面试官不断互动，通过互动让整个面试变得很流畅，让面试官有一个很好的印象。以这个作为基础，再去引导面试官去问问题。这个往往被很多中国学生忽略，他们就等着面试官来问，而不会引导面试官。”
其实所谓引导面试官就是往自己擅长的方向去说，“这样的话你就能更好的去展示自己，去控制面试的节奏，而不是单纯被动地接受面试。”Kevin认为这就是区分一场面试好与不好的金线。
作为曾经大学里的学生会副主席，Keivn也建议学生多参加校园活动，提早锻炼一下交流和leadership的能力。除此之外，“记得多利用校友资源，或者校友推荐的人。因为对于entry level的人来说networking的效率的确是比较低的，所以还是建议从校友这边下手。”

只想埋头做技术的心是万万不可有的

在data行业成为毕业生求职热门的当下，Kevin站在过来人的角度也给出了自己的看法。
“Data 行业发展很快，比如5年前很多技术都还没有开发出来，但现在data行业细分之后出现了非常多的新工具和软件。但是我希望大家避免进入这样的误区，就是试图把所有的工具和软件都学了。其实，你需要做的应该是精通两到三个工具或软件，比如精通某一种数据库，精通某一个数据分析的语言，可以是R,可以是SAS, 也可以是Python。”
Kevin之所以这么建议，是因为他坚信不管在学校学得怎么样，最后很大一部分的技能都是要在工作实践中再学习的。
Kevin进四大接受的第一个项目就非常难，当时他就深深感受到在实际工作中遇到的数据分析比学校里遇到的难很多。“你在学校虽然是full-time，有可能还是个学霸，但你学东西的速度都一定不如在工作中来得快，因为在工作中遇到的都是实际的问题，直接考察的是你hands-on的能力。另外，因为data这个行业非常讲究经验，如果有一个行业里的前辈带你，那就会比你自己去自学习和摸索要快得多，”
“那你觉得非data背景的学生转行做data会很困难吗？”
“不困难。在所有技术相关的行业中，data是相对门槛较低的。做data其实更看重一个人的综合素质。你不能总是埋头做技术，也必须学会如何接触客户。”
Kevin对整个data行业的前景是抱着很大信心的。“这个行业发展一定会越来越壮大的。Data下面其实分半技术半business的data analyst, 以及纯技术的data scientist。如果你只是单纯去搞技术，肯定是不太够的，因为你终究还是要去理解分析business的问题是什么，如何解决那些问题。随着时间的推移，本身拥有数据分析技能的人，如果能够了解更多business相关的东西，那就会很有优势，对未来的职业发展也会有很大的帮助。”
其实在本科毕业入职四大的那段时间里，Kevin也曾在加州帮朋友的一个创业公司做事。说起未来的打算，他依旧止不住自己对西海岸的留恋。
“未来我应该还是会在金融行业做数据分析，有可能的话去考个CFA，但对自己也没有硬性的要求。两年之后我应该还是会搬去西边吧，哈哈。”
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