在外企当供应链计划,对自己的职业发展路径感到迷茫?

在外企当供应链计划,对自己的职业发展路径感到迷茫?

你目前在外企从事供应链计划工作,结合了物流与供应链管理的背景,以及辅修大数据科学与技术的经历,这让你拥有不错的跨领域基础。你对当前工作的反馈显示了对数字化与业务结合的兴趣,但也对重复性较强的物料计划工作感到厌倦,期望通过转岗或深造找到更加有趣和有前景的职业方向。

1. 业务 + 数字化结合的岗位推荐

你对数据分析建模感兴趣,而这类技能在很多领域都非常有价值。以下是一些可以考虑的岗位和行业:

  • 供应链分析师 / 数据分析师:这个角色更侧重于分析供应链流程,优化库存管理、需求预测等。你可以继续强化Power BI、Excel、Python等数据分析工具的应用,向更深入的数据驱动型的职位发展。

  • 业务数据分析师 (Business Data Analyst):这种岗位结合了业务洞察与数据分析,帮助公司制定更精准的决策。数据在业务中的应用越来越广泛,从营销到运营都有巨大需求。

  • 数字化转型项目经理:很多制造业企业都在推动数字化转型,借助技术优化业务流程。你可以通过项目管理能力和数据分析技能结合,推动企业的数字化升级。

  • 产品经理 (Technical Product Manager):负责定义和执行企业内部或客户使用的产品方案,尤其在结合数据分析与业务需求的领域,产品经理的需求较大。你在数字化和供应链领域的经验可以成为进入这一角色的桥梁。

  • 业务运营管理(Business Operations):这一岗位涉及企业整体的运营流程优化,通常也需要结合数据分析、流程改进和跨部门协作,符合你对业务和数据结合的兴趣。

  • 数据驱动的咨询:像麦肯锡、BCG等咨询公司在数字化转型和业务优化上投入很多,咨询行业可以为你提供广泛的行业接触机会,帮助不同企业推动数字化转型。

2. 转行销售/市场营销的可能性

关于销售和市场营销是否更赚钱,确实有一定道理,尤其是在外企,销售岗位的确有着高回报的潜力,因为销售人员的收入通常与业绩挂钩。尤其是大客户销售或战略销售职位,可以通过客户开发带来丰厚的佣金和奖金。

但也要注意销售和市场岗位更依赖于人际关系沟通能力业务理解。你提到喜欢和外国同事沟通,这表明你对跨文化沟通有一定的适应力,或许你可以在B2B销售领域找到机会。你可以考虑通过以下途径转岗:

  • 学习市场营销基础:在线课程(如Coursera、Udemy等)可以帮助你理解营销理论和数字营销工具。
  • 内部转岗或侧移:你可以在当前公司寻求和销售、市场部门合作的机会,逐步积累相关经验,提升转岗的可能性。

3. 再读研的选择

如果你打算读研并希望体验国外学习生活,以下是几条有潜力的方向:

  • 管理科学与工程(Management Science and Engineering):这个专业结合了工科和商科,涵盖运筹学、供应链管理、数据分析等领域,特别适合你目前对业务与数字化结合的兴趣。比如,美国的斯坦福大学和哥伦比亚大学都有不错的管理科学与工程项目。

  • 商业分析(Business Analytics):这个领域近年来增长迅速,专注于使用数据来支持企业决策。你可以通过商业分析学位更深入地学习数据分析、数据可视化、统计模型和机器学习等技能,推荐的学校包括麻省理工学院(MIT)、伦敦商学院(LBS)等。

  • 供应链管理硕士:如果你想在供应链领域继续深造,可以考虑MIT、密歇根大学安娜堡分校、卡内基梅隆大学等都有供应链管理或物流方面的项目。这些项目可以让你更深度接触供应链的前沿技术与管理方法。

4. 职业发展建议

  • 提升数据能力:你提到对Power BI和简单建模感兴趣,建议继续深入学习相关的工具和技术,例如学习Python、SQL和更高级的统计分析。这些技能在很多行业都是高需求的,可以大大提升你在数字化岗位上的竞争力。

  • 寻找行业趋势和机会:你可以多关注制造业数字化转型的趋势,比如物联网(IoT)、工业4.0、人工智能(AI)在制造业的应用,了解这些新兴技术会如何影响供应链和企业运作。

总结

你目前的职业背景具有较强的业务和数据分析结合的潜力。通过加强数据技能和跨部门合作的经验,你可以向业务分析、数字化转型管理、甚至市场和销售等更有前景的领域发展。如果你想读研,选择结合数据分析和业务的专业,如管理科学与工程或商业分析,会更加契合你的兴趣与职业目标。

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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