Nauka o zarządzaniu jest doskonałą dziedziną dla ludzi, którzy naprawdę lubią analizować problemy i budować modele matematyczne w celu opracowania rozwiązań. Silne tła w statystykach, zarządzanie bazami danych i programowanie komputerowe to normalne warunki wstępne. Powiązanym polem jest nauka danych.
Wall Street jest szczególnie zakochany w tak zwanych "quantach" lub ekspertach ilościowych, ale wszystkie branże mogą skorzystać z ich umiejętności.
Rosnąca dziedzina to sztuczna inteligencja (AI), zwana także systemami eksperckimi. Celem jest zbudowanie modeli, które powielają skomplikowane procesy decyzyjne ekspertów w różnych dziedzinach. Takie modele, jeśli są właściwie skonstruowane, mogą wykonywać pracę armii ekspertów.
Banki starają się udoskonalić modele scoringowe, które oceniają zdolność kredytową osób ubiegających się o kredyt i karty kredytowe. Jest to forma systemu eksperckiego.
Firmy ubezpieczeniowe mają własne systemy punktacji, które oceniają kandydatów na polisy i określają, czy powinni oni zostać przyjęci i jakie premie. To jest inny rodzaj systemu eksperckiego.
Firmy maklerskie są zainteresowane modelami, które przewidują poziom zadowolenia klienta z jego brokera , sugerują, co może zrobić broker, aby poprawić i / lub przewidują, którzy klienci są tak niezadowoleni, że grozi im zamknięcie konta.
Wymagane umiejętności:
Zostanie kierownikiem grupy naukowej zarządzania zwykle wymaga doskonałych umiejętności komunikacyjnych.
Bazą klientów dla nauki o zarządzaniu jest populacja mniej zaawansowanych technicznie menedżerów w firmie. Aby skutecznie z nimi pracować, musisz umieć odsyłać skomplikowane pojęcia statystyczne w języku angielskim bez żargonu.
Niektóre firmy wreszcie dostrzegają wartość tworzenia równoległych ścieżek dla ekspertów technicznych, którzy nie chcą zarządzać dużymi grupami pracowników.
Znajdź oferty pracy w zakresie zarządzania nauką:
Użyj Indeed.com, aby wyszukać aktualne oferty pracy w tym polu.