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https://github.com/quanttide/quanttide-tutorial-of-management

量潮管理学教程
https://github.com/quanttide/quanttide-tutorial-of-management

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量潮管理学教程

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# 量潮管理学教程

## 学习内容建议
本科阶段:

管理类数学:高等代数、线性代数、计量经济学是基础;数学要求相对工科低。

泛商科方向:适合本科毕业生,包括但不限于商业分析、数据分析、金融、咨询行业。

数据分析类:强调学习数据分析,掌握 Python、R、SQL 等工具。

计量和CS补充:特别强调学习统计学中的假设检验(hypothesis testing),需要深入理解。

ps对商科知识没兴趣:学好当前专业,建议找兴趣相符的专业,可在大一刷分后转专业。

研究生阶段:

数据分析:深入学习与商业分析相关的数据科学技能。

泛商科方向:选择与商业相关的专业,如银行、券商、咨询。

公务员考试:对于研究生来说,考公务员需要注意选择与管理科学相关的专业。

## 跨考选择建议
考研跨考:

兴趣文科:新闻学、行政管理。

偏商科:海外商科专业、自动化等。

考虑计算机方向:产品经理、商业分析。

*针对计算机硕士考研:根据考研要求学习相关内容。

(ps实习经验比参加比赛更重要,推荐多参与实习。
避免过度参与比赛,实习经历更有利于找到自己感兴趣的领域。)

## 学习经验分享及出国留学建议
计量和CS:自己补充,尤其是统计学中的假设检验。

选课建议:在国内教学水平相对较低时,选择课程时需谨慎,避免毁掉对课程的兴趣。

出国留学:找经济实惠的机会,公立学校可能教学水平不错。

Master阶段:好好学习,争取积累项目经验。

PhD阶段:可能需要补充统计学、计量经济学和CS算法,注重导师制和高产出要求。

## 就业方向
技术岗位:产品经理等,强调商业方向,不要过于偏向技术。

电商领域:包括管培、销售运营、数据分析等。

文科生:考虑兴趣,可能选择偏文科的经管专业,如会计或财务。

实习路径选择:先规划好职业发展方向,再选择实习路径。

## 我们的教育战略
专业素质提升和技术培训:

为团队成员提供系统的管理科学培训,强调数据工程、信息系统设计和维护的理论与实践。

整合计算机科学和管理学的知识,使团队成员能够理解并解决数据处理流程中的管理问题。

导师制度和团队合作:

建立导师制度,由具有丰富经验的导师指导团队成员,传授实际项目经验。

促进团队内外的合作,与其他团队或企业建立合作关系,分享经验和资源。

项目实践和创新:

鼓励团队成员积极参与实际项目,特别是具有数据工程和信息系统设计背景的项目。

提供资源支持,帮助团队成员自主组建项目,解决实际管理挑战。

创赛项目支持:

提供支持,鼓励团队参与创赛项目,尤其是与数据工程相关的比赛。

提供资源和指导,帮助团队在项目中解决复杂的数据处理流程中遇到的管理问题。

具体实施:

课程设计和培训计划:

制定专门的培训计划,涵盖计算机软件和管理科学的核心概念。

设计跨学科课程,以培养团队成员对数据工程和信息系统管理的全面理解。

我们这里有个创赛项目,在做一个数据工程的信息系统,主要用来解决复杂的数据处理流程中遇到的管理问题。想了解可以在公众号“量潮科技”找到相关文章。