MBA都包括哪些课程?有哪些MBA专业书籍值得推荐?

本文推荐了一系列MBA课程的必读书籍,涵盖了管理学、营销、会计、财务管理、人力资源管理等多个核心领域,旨在帮助读者构建坚实的管理理论基础并提升实战能力。

MBA课程内容总体上来说比较偏重于管理理论知识,如果你之前管理学方面的知识较为薄弱,那么,首先推荐你看的是12Reads系列管理书籍。难能可贵的是,12Reads的这套书实战性也很强。

有人说,MBA课程看完12Reads系列就够了。本人对这种说法抱持怀疑态度,毕竟技不压身,多读些书还是有很多好处的。

MBA课程内容,MBA相关书籍推荐

 

在打好基础后,下文要给大家推荐的是MBA相关的书籍,12Reads的《MBA必读12篇》也包括在内(注:无论是12Reads全系列,还是《MBA必读12篇》,都仅能从12Reads官网获得)。

一、基础课程类,即必修课程:

1、组织行为学

罗宾斯博士是世界上管理学与组织行为学领域最畅销教科书的作者,包括:《管理学》、《管理学原理》、《组织行为学》、《组织行为学精要》、《人力资源管理》等。他的书被1000多所美国高校选用,并被译为16种文字在世界各地广泛使用。

2、营销管理

《营销管理》是一本经典的教科书,一部营销学领域的圣经,一卷惠泽数亿人的巨著,历经四十年考验,营销大师首次携手中生代权威学者,共同打造最新版营销圣经。在全球的营销学领域和工商企业界,菲利普•科特勒和他的《营销管理》意味着经典、品牌、标准和基础,其已经畅销全球近40年,被翻译为20多种语言。不管是营销学大家,还是刚刚开始学习营销的“新鲜人”;上至一个企业的管理者,下到一位普通的推销员,你都能在他们的书架上看到最新版本的科特勒的《营销管理》。

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3、会计学–教程与案例

《高等学校经济管理英文版教材•会计学教程与案例:财务会计分册(英文版)(原书第12版)》在结构上分为均等的两大部分:财务会计部分与管理会计部分。在内容安排上,没有沿袭一般会计学类教科书那种过分注重程序和规则的做法,而是从管理者的角度,从培养和提高他们在管理实践中使用会计信息的能力的角度来阐述。通过大量案例的分析,使读者能够发现会计这种“商业语言”的潜在价值,从而很好地将其应用于实践,这正是《高等学校经济管理英文版教材•会计学教程与案例:财务会计分册(英文版)(原书第12版)》的目的所在。

4、MBA必读12篇

MBA应该教会你什么?什么才是MBA教育的本质?在今天,从商学院毕业的学生在社会上饱受诟病。一方面,企业面临的挑战越来越多元化;另一方面,商科教育本身的短板开始逐渐显现。而要想在企业站稳脚、做出大贡献,你需要的是像《MBA必读12篇》这样即推崇专业主义又兼具实战的超一流企管硕士培训计划。

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5、运营管理

《运营管理》是一部理论观点鲜明、结构新颖而又有很强实践指导意义的运营管理教科书,她为我们有效地结合战略、人员与运营流程这三个要素提供了指导,是一本创建运营执行力的工具书。

6、公司理财

公司理财的教学和实践从未像今天这样富有挑战性和令人振奋。在过去的十年,我们目睹了金融市场的变革和金融工具的创新。在21世纪的最初几年,我们仍然经常看到金融报刊报道诸如接管,垃圾债券,财务重组,首次公开发行,破产和衍生金融工具等信息。此外,对“实际期权”(第21章和22章)、私募权益资本与风险资本和股利消失等产生新的认识。

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7、数据、模型与决策

数据、模型与决策:运用电子表格建模与案例研究》作者相信,作为当代管理科学的入门教材应当拥有下列三个主要的无毒,即本书的副标题中所提出的建模、案例分析和与之配合应用的EXEL电子表格软件。本教材具有如下特点:1.运用了大量来自于企业和生活的实际案例。作者总是从案例出发,详细讲述如何数学模型解决管理中遇到的问题,提供了一整套解决问题的方法—了解事实,理清问题结构,对问题中的关系进行量化,建立数学模型,运用计算机求解。

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二、专业强化类:

1、《管理思想的演变》。

2、德鲁克的著作:《工业人的未来》,《公司的概念》,《新社会〉,《管理的实践》,《成果管理》,《卓有成效的管理者》,《管理:使命,责任,实务〉,《旁观者》,《创新与企业家精神》,《管理未来》,《巨变时代的管理》,《21世纪的管理挑战》,《下一个社会》。

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3、《竞争战略》,《竞争优势》,《国家竞争力和竞争优势》。

4、《人力资源管理必读12篇》。

5、《管理百年》。

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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