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Competencias en Ascenso para Estudiantes y Profesionales en Logística y Gestión de Redes de Suministro: Ciencia de Datos y Pesquisa Operacional

Por Mauro Sampaio el 8 de enero de 2024 a las 11h06
Mauro Sampaio

Profesionales y estudiantes en diversas áreas, como Ingeniería (producción, logística, eléctrica, mecánica, química, entre otras), administración, matemáticas y economía, están descubriendo caminos prometedores en las competencias emergentes de Ciencia de Datos y Pesquisa Operacional (PO). Estas habilidades son indispensables en diversos sectores, incluyendo industria, empresas de software, consultorías, redes de suministro, finanzas, salud, gobierno y organizaciones sin fines de lucro. Capacitan a los profesionales para aplicar de manera innovadora sus habilidades en datos y matemáticas, optimizando productos, procesos y redes de suministro, además de abordar eficientemente desafíos operativos complejos.

Primero, hablemos de la carrera más conocida, la ciencia de datos. Este campo ha sido altamente solicitado en la última década y probablemente lo seguirá siendo. La Ciencia de Datos, un campo en constante evolución, desempeña un papel fundamental en el mejoramiento de procesos en diversos sectores. Los expertos utilizan técnicas sofisticadas de minería y visualización de datos, junto con algoritmos avanzados, para mejorar el rendimiento en una amplia gama de aplicaciones. Puedes utilizar algoritmos de aprendizaje automático para muchas cosas, como prever la demanda, recomendar productos, entender cuándo los clientes pueden estar insatisfechos, establecer precios, mejorar la seguridad, encontrar fraudes, reconocer imágenes o leer texto. Es importante reconocer que, además de conceptos populares como inteligencia artificial y aprendizaje automático, la Ciencia de Datos se basa firmemente en estadísticas multivariadas, abarcando algoritmos de clasificación, regresión, agrupamiento y reducción de dimensionalidad. Valiosos recursos educativos, como los libros "Prediction Machines", "Técnicas de machine learning" y "La ERA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL", complementan el aprendizaje en esta área. Además, cursos en línea impartidos por expertos reconocidos, como Andrew Ng, y materiales disponibles en canales de YouTube, como 'cientistica' de Altay de Souza, contribuyen al enriquecimiento del conocimiento. Instituciones educativas, como el Centro Universitario FEI, han lanzado nuevos programas de grado en Ciencia de Datos y maestrías en logística para formar profesionales altamente calificados para el mercado.

Pesquisa Operacional: Eficiencia a Través de la Optimización y Simulación

La Pesquisa Operacional, también conocida como PO, está posicionada para ser una de las carreras de más rápido crecimiento en la próxima década y fue mi elección en la década de 1990, cuando la Ciencia de Datos aún no existía. La PO te permite utilizar datos y matemáticas para resolver problemas complejos de manera efectiva.

¿Qué es la Pesquisa Operacional? En esencia, implica la construcción de modelos matemáticos de sistemas y el uso o desarrollo de algoritmos para optimizar, mejorar o entender esos sistemas. Los algoritmos de optimización dentro de la PO son particularmente fascinantes. Involucran la configuración de modelos con innumerables alternativas y restricciones. Posteriormente, los algoritmos analizan esa complejidad para generar decisiones o soluciones sólidas.

Pero la PO no se trata solo de optimización; también implica simulación. La simulación implica la creación de modelos computacionales que imitan procesos del mundo real, permitiendo que los profesionales experimenten y analicen el comportamiento del sistema en un entorno controlado.

La combinación de optimización y simulación dentro de la PO es un enfoque poderoso, especialmente en logística. En primer lugar, la optimización busca encontrar la mejor solución, mientras que la simulación se utiliza posteriormente para analizar detalladamente el funcionamiento del sistema y el impacto de la variabilidad en su rendimiento. Juntas, estas técnicas permiten la creación de soluciones innovadoras para desafíos complejos, como la planificación de redes de suministro, la optimización del transporte y la gestión efectiva de inventarios.

Competencias en Ascenso para Estudiantes y Profesionales en Logística y Gestión de Redes de Suministro: Ciencia de Datos y Pesquisa Operacional

El sitio de INFORMS y CSCMP tiene un buen FAQ para personas interesadas en el área (y muchos otros recursos).

Oportunidades Educativas

Oportunidades educativas, como el curso MicroMasters® Program in Supply Chain Management en línea del MIT – CTL y el MBA Tech en Digital Supply Chain presencial de FEI, junto con el canal del Profesor Pedro Munari de la UFSCar, ofrecen una base sólida para especializarse en estas competencias.

Consideraciones Finales

Tanto la Ciencia de Datos como la Pesquisa Operacional están en alta demanda, ofrecen salarios atractivos y son necesarias en todas partes: industria, empresas de software, consultorías, redes de suministro, finanzas, salud, gobierno y organizaciones sin fines de lucro. Con estas carreras, utilizarás datos y matemáticas para salvar vidas, ahorrar dinero y resolver problemas difíciles. En resumen, estos campos ofrecen oportunidades para que las personas se destaquen en competencias dinámicas y esenciales de la red de suministro del futuro.


*Postdoctorado en Gestión de la Cadena de Suministro por el Fischer College of Business de la Ohio State University (OSU-EE. UU.) y por la Chalmers University of Technology (CHALMERS-Suecia). Doctor y Máster en Administración de Empresas por la EAESP/FGV. Ingeniero de Producción-Materiales por la Universidad Federal de São Carlos (UFSCar). Actualmente Director del Digital Supply Chain Lab y profesor adjunto del Departamento de Ingeniería de Producción del Centro Universitario FEI.*

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