경영 과학
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관리 과학은 문제를 분석하고 수학 모델을 구축하여 솔루션을 개발하는 사람들에게 훌륭한 분야입니다. 통계, 데이터베이스 관리 및 컴퓨터 프로그래밍에 대한 강력한 배경 지식이 일반적인 전제 조건입니다. 관련 분야는 데이터 과학입니다.
월스트리트는 특히 소위 "쿼트 (Quant)"또는 양적 전문가에 매혹되어 있지만 모든 산업은 그들의 기술로부터 이익을 얻을 수 있습니다. 전문가 시스템이라고도하는 인공 지능 (AI) 분야가 성장하고 있습니다. 목표는 다양한 분야에서 전문가의 복잡한 의사 결정 프로세스를 복제하는 모델을 구축하는 것입니다. 이러한 모델은 올바르게 구성된 경우 전문가 군대의 작업을 수행 할 수 있습니다.
은행은 대출 및 신용 카드 신청자의 신용 가치를 평가하는 신용 평가 모델을 개선하려고 노력합니다. 이것은 전문가 시스템의 한 형태입니다.
보험 회사에는 정책 신청자를 평가하고 허용 여부와 보험료를 결정하는 자체 점수 시스템이 있습니다. 이것은 또 다른 유형의 전문가 시스템입니다.
중개 회사는 중개인에 대한 고객의 만족도를 예측하고 중개인이 개선하기 위해 무엇을 할 수 있는지 제안하고 /하거나 고객이 너무 불만족하여 계정을 폐쇄 할 위험에 처한 것으로 예측하는 모델에 관심이 있습니다.
필요한 기술 :
경영 과학 그룹의 관리자가 되려면 일반적으로 우수한 의사 소통 기술이 필요합니다. 경영 과학의 고객 기반은 회사에서 기술적으로 덜 숙련 된 관리자의 인구입니다. 이들을 효과적으로 사용하려면 복잡한 통계 개념을 전문 용어가없는 영어로 연결할 수 있어야합니다.
일부 회사는 마침내 대규모 직원 그룹을 관리하지 않으려는 기술 전문가를위한 병렬 트랙을 만드는 것이 가치를 느끼고 있습니다.
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