专业体系简介

管理科学

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。