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随着全球化的深入发展，在准确的时间和地点提供产品和服务，并实现成本最优，从未如此重要。物流和供应链与我们密切相关，我们也把它视作理所当然的事物。2021年，全球物流市场的价值已经达到了4.92万亿美元，在未来5年将以每年4.7%的速度增长，并在2027年达到6.55万亿。 物流——全球商务的心脏 是否也曾想知道各家企业是如何将它们的产品送往世界各地的呢？从“中国制造”到“美国销售”，物流和供应链行业的专业人员一直在为货物的高效运输而努力工作。他们协调货物从发货地或生产地到目的地的交付全过程，往往时间紧迫并且成本有限。物流和供应链行业的专业人员是各行业中最受欢迎的职业人员之一。其中包括知名的货运公司和一些将技术与核心物流解决方案相融合的激动人心的电子商务巨头。从事物流与供应链管理工作，您将接触到更加广阔的、充满先进技术的世界，并为国际贸易的增长发挥重要作用。但在开启这段充满活力的职业旅程之前，以下是一些您需要了解的关于物流和供应链行业的知识。 什么是物流与供应链管理？ 对于今天的商务世界而言，物流与供应链管理这门学科就是一颗跳动的心脏。它致力于为贸易伙伴提供采购、销售、协调以及货物运输等服务。如果没有良好的供应链和物流作为支撑，那么企业将无法高效运转，全球贸易也将处于停滞状态。 什么是物流？ 物流是供应链管理的核心活动。它也是供应链在宏观层面的重要组成部分，但对于确保货物按时交付、利润受到保护极其重要。 什么是供应链？ 供应链是一系列与货物生产和分配相关的活动和流程。 它代表着供应商与客户或最终买家之间的整个网络。其中包括了各种活动、人群、公司、信息和物流资源。 供应链管理与物流之间的区别 除了物流之外，供应链管理涵盖了包括规划、物料采购、人力和设备管理等一系列活动。它所覆盖的范围更加全面。 而物流则是供应链管理中的一项特定活动。它主要致力于把供应商的货物以高效率、低成本的方式配送给终端客户。 物流是供应链管理的重要组成部分，从宏观上来说，它让全球商务和全球贸易成为可能。 物流在供应链管理中所发挥的作用及其重要性 物流是供应链的一个重要部分，涵盖了储存和运输货物所需的人力和资源的管理与跟踪。 要实现的最终目标是什么？确保产品和物料在预算范围内准时送达目的地。 物流对供应链的具体支撑作用包括以下几个方面： 从事物流与供应链管理工作能深入了解地区间的跨境贸易，还能了解供应链管理的枢纽是如何运作的。 您将和全球的专业人员一起工作，从最具创造性的解决方案中获得洞见，了解供应商和采购人员面临的挑战。 从事物流和供应链管理行业，您的职业发展道路和发展潜力绝对是立足全球、没有限制的。 从事物流与供应链管理行业，您需要掌握的基本技能 要在物流与供应链管理行业取得成功，您也需要对运输和货运物流有所了解。这意味着需要培养预测和优化的技能，以此确保进出货物在正确的时间、地点以及在预算范围内足量交付。 选择合适的大学和需学习的课程，您将被传授这些技能，并通过严格的课程、实习机会以及实践训练来磨练精进。这将帮助您掌握广泛的技能，令您做好准备开启一段激动人心的职业生涯，因为您会在物流行业担任不同岗位而取得进步。 为什么选择物流与供应链管理专业...

世界各组成部分之间的联系日益密切。从我们使用的手机到电脑，甚至是咖啡机，数据不断流通和共享，让我们的生活变得越来越美好。 随着我们迈入物联网（IoT）蓬勃发展的时代，数据迅速成为了“新的石油”，各个公司都想利用这种强大的商品来收集有益洞见，以作出更好的决策。 事实上，预计到2022年底，物联网技术领域的投资将以每年13.6%的速度增长。 这也将增加这个面向未来的领域对数据科学和数据分析专业人才的需求。但是，人们却难以区分数据分析和数据科学这两个专业。 因为在分析和解读数据，并将其转化为有价值的、可执行的洞见时，两者都至关重要。数据科学和数据分析都是商业情报的关键组成部分，是同一事物的两个不同方面。 但在此之前，理解两者的定义，对于领会它们之间的区别非常重要。 什么是数据科学？ 数据科学是从大量数据中发掘出能转化成实际行动的洞见的领域。然而，它立足于为我们可能拥有的问题寻找答案。它的目的是发掘出解答我们疑问的最佳答案。 这可以是简单提问：“我们应该在美国的哪个州开下一家分公司？” 这个问题的答案可能只是简单的一句“加利福尼亚”，但要理解这些分散的数据是如何联系到一起的却是一大难点。 为了解决这一难题，数据科学家或专业人员将专注于发掘和提炼出要提出的正确问题。这就是数据科学的价值所在。数据科学专业的毕业生将知道如何预测潜在的趋势，并找到事物之间有价值的相互关系。 什么是数据分析？ 相较于数据科学，数据分析更专注于分析实时动态。它更注重于分析和发现正在从数据中涌现的当前趋势。 数据分析师主要是捕获数据、处理数据和使用数据，以此发掘出可执行的洞见，并用于解决紧急的问题。这可以是找出网络安全系统中的漏洞，或者找出特定商店的商品销售趋势。 数据分析能识别出已经出现的模式和趋势，从而让企业充分利用这些机遇。 数据科学和数据分析的关键区别 数据科学和数据分析都属于独特的学科领域，它们的主要区别在于各自的范围和目标不同。 而数据分析师则关心找到现存的一系列问题的答案，这些问题通常是企业目标的一部分，例如增加客户留存率或提高企业创收。这就是数据分析通过识别数据集之间存在的关联而为我们提供的帮助。作为一名数据分析师，您也可以创建数据控制台来帮助自己更好理解无穷无尽的数据流，并创建可行洞见的报告，提交给管理层采取措施。 从事数据科学和数据分析，您需要掌握的基本技能 要在这些领域创立一番事业，您需要学习许多相互重叠的技能。 最重要的技能包括计算机科学基础知识。这其中又包含数据分析、数学、数值分析和统计学。这些知识将为您的逻辑思维能力和有效处理数据的 能力奠定坚实基础。 要建立统计模型和更好地处理数据，您还需要有扎实的编程语言基础。这包括SQL、Python和C++语言。它们将帮助您组织和分类大数据集，用于后续处理。 作为一名数据科学家兼数据分析师，您将被期待了解如何使用诸如Tableau和Power BI之类的分析工具和数据控制台...