La science de la gestion est un excellent domaine pour les personnes qui aiment vraiment analyser les problèmes et construire des modèles mathématiques pour développer des solutions. De solides antécédents dans les statistiques, la gestion de bases de données et la programmation informatique sont les conditions préalables normales. Un domaine connexe est la science des données.
Wall Street est particulièrement séduite par les soi-disant "quants" ou experts quantitatifs, mais toutes les industries peuvent bénéficier de leurs compétences.
Un domaine en pleine croissance est celui de l'intelligence artificielle (IA), aussi appelé systèmes experts. L'objectif est de construire des modèles qui reproduisent les processus complexes de prise de décision d'experts dans divers domaines. De tels modèles, s'ils sont construits correctement, peuvent faire le travail des armées d'experts.
Les banques s'efforcent d'affiner les modèles de notation de crédit qui évaluent la solvabilité des demandeurs de prêts et de cartes de crédit. C'est une forme de système expert.
Les compagnies d'assurance ont leurs propres systèmes de notation qui évaluent les candidats pour les politiques et déterminent si elles devraient être acceptées et à quelles primes. C'est un autre type de système expert.
Les maisons de courtage s'intéressent aux modèles qui prédisent le niveau de satisfaction d'un client par rapport à son courtier , suggèrent ce que le courtier pourrait faire pour améliorer et / ou prédisent quels clients sont si insatisfaits qu'ils courent le danger imminent de fermer leurs comptes.
Compétences requises
Devenir le gestionnaire d'un groupe de sciences de gestion exige normalement d'excellentes compétences en communication.
La base de clientèle pour la science de gestion est la population des gestionnaires moins techniquement adeptes dans l'entreprise. Pour travailler efficacement avec eux, vous devez être capable de relier des concepts statistiques complexes en anglais sans jargon.
Certaines entreprises voient enfin l'intérêt de créer des pistes parallèles pour les experts techniques qui ne souhaitent pas gérer de grands groupes d'employés.
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