人工智能、产品经理、工程造价、技术岗,我到底选MBA学习综合管理?还是MEM更适合我呢?
随着MEM项目的快速发展,如今报考MEM的小伙伴也逐渐增加。备考2023年研究生的你到底应该从哪些维度考虑呢?
MBA和MEM笔试考试内容都是一样的,初试分数线也大概相同,只不过,针对提前面试环节,同一院校的MEM竞争激烈程度要比MBA低一些。如果你想读交大、复旦等名校,但背景又够不上MBA提前面试录取条件,可以考虑转战MEM项目。
不过你到底适合考MBA还是MEM,还是要看你自身读研的需求和项目能给你的收获。
从本质上来讲,两者的培养目标就不同:
01MBA培养的是未来的高素质管理人员、职业经理人和创业者,简单点来说,如果你想自己创业,或者走CEO这类管理通道,就可以选择MBA其通用性更强,适合各行各业,生源背景更丰富,MBA的课程更是强调广度,其培养核心是“复合型管理人才”,在入学后,什么企业战略、管理学、市场营销、人力资源、会计、国际贸易、经济学各个学科都需要学一学,让你日后可以在对外的经营和对内的管理这两个方面游刃有余。
02
MEM就更偏向于专业深度,其培养核心是“核心管理领域的专业知识”,生源背景更行业化,正是由于MEM追求技术管理的深度,所以,有些院校的MEM是由工学院、材料学院等单独招生的,而非负责MBA项目的管理学院或商学院。
当然MEM的课程体系中也包含领导力、管理学等内容,除此之外,课程设置上更垂直化,如下方的清华大学的MEM项目课程体系:
所以,MEM更适合:重大工程建设项目实施中的管理者;重要复杂的新产品、设备、装备在开发、制造、生产过程中的管理者;技术创新、技术改造、转型、转轨、与国际接轨的管理者;产业、工程和科技的重大布局与发展战略的研究与管理者等人群。
当然,随着各校的与时俱进,除了工程项目,部分学校也开设了金融、IT、大数据等方向,如北京大学软件与微电子学院的MEM项目方向有:互联网金融、金融科技、创新工程管理、商业数据分析、人工智能,不同方向的培养目标及课程设置均不同,如:
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管理模块:工程管理基础,数据、模型与决策,科技创新管理,创新项目管理,创新战略管理,新产品管理,新创企业运营管理,互联网营销,跨文化沟通与管理,创新与创业案例分析。
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金融模块:金融工程与风险管理,企业理财与融资实务,投资管理与互联网理财,金融创新,互联网金融实践,金融科技与智慧金融,创业金融,财务分析,金融数据案例分析。
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技术模块:Python、R语言、商业数据挖掘、数据分析模型、数据可视化、云计算技术及应用、大数据安全与隐私保护、金融信息安全、人工智能导论、机器学习、大数据专题、区块链。
立鼎太奇与您同行!
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MBA和MEM笔试考试内容都是一样的,初试分数线也大概相同,只不过,针对提前面试环节,同一院校的MEM竞争激烈程度要比MBA低一些。如果你想读交大、复旦等名校,但背景又够不上MBA提前面试录取条件,可以考虑转战MEM项目。
不过你到底适合考MBA还是MEM,还是要看你自身读研的需求和项目能给你的收获。
从本质上来讲,两者的培养目标就不同:
01MBA培养的是未来的高素质管理人员、职业经理人和创业者,简单点来说,如果你想自己创业,或者走CEO这类管理通道,就可以选择MBA其通用性更强,适合各行各业,生源背景更丰富,MBA的课程更是强调广度,其培养核心是“复合型管理人才”,在入学后,什么企业战略、管理学、市场营销、人力资源、会计、国际贸易、经济学各个学科都需要学一学,让你日后可以在对外的经营和对内的管理这两个方面游刃有余。
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MEM就更偏向于专业深度,其培养核心是“核心管理领域的专业知识”,生源背景更行业化,正是由于MEM追求技术管理的深度,所以,有些院校的MEM是由工学院、材料学院等单独招生的,而非负责MBA项目的管理学院或商学院。
当然MEM的课程体系中也包含领导力、管理学等内容,除此之外,课程设置上更垂直化,如下方的清华大学的MEM项目课程体系:
所以,MEM更适合:重大工程建设项目实施中的管理者;重要复杂的新产品、设备、装备在开发、制造、生产过程中的管理者;技术创新、技术改造、转型、转轨、与国际接轨的管理者;产业、工程和科技的重大布局与发展战略的研究与管理者等人群。
当然,随着各校的与时俱进,除了工程项目,部分学校也开设了金融、IT、大数据等方向,如北京大学软件与微电子学院的MEM项目方向有:互联网金融、金融科技、创新工程管理、商业数据分析、人工智能,不同方向的培养目标及课程设置均不同,如:
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管理模块:工程管理基础,数据、模型与决策,科技创新管理,创新项目管理,创新战略管理,新产品管理,新创企业运营管理,互联网营销,跨文化沟通与管理,创新与创业案例分析。
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金融模块:金融工程与风险管理,企业理财与融资实务,投资管理与互联网理财,金融创新,互联网金融实践,金融科技与智慧金融,创业金融,财务分析,金融数据案例分析。
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技术模块:Python、R语言、商业数据挖掘、数据分析模型、数据可视化、云计算技术及应用、大数据安全与隐私保护、金融信息安全、人工智能导论、机器学习、大数据专题、区块链。
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