首先恭喜二号机获得了PMP认证。

听二号机说，本来是抱着打酱油的心态去的，没想到竟然过了。

这难道是因为占了结婚的喜气的关系？难道以后考什么牛逼证之前都要先办一场婚礼再去。。。？

好吧，不管怎么说，二号机过了，由衷的恭喜二号机！

其次，对于PMP而言，mozsam（以下MM）并不陌生。

记得当初IE过了以后，就有朋友说要去搞PMP认证。

但是MM当初觉得都是管理方面的，与其读PMP不如直接读MBA来的好不是么？

好吧，MM当初是有点无知了。。。

这次查了一下两者到底有什么不同，发现还是有很大不同的。。。

首先PMP和MBA的区别而言，总结来说四点。

第一点，费用：
PMP培训加考试对比MBA而言，差的是十万八千里。

第二点，时间：
PMP是可以突击猛攻的，大概半年。
但是MBA拿的是学位，是不可能猛攻的，一般而言要2~3年的时间。

第三点，针对：
PMP针对的是项目的管理，而MBA针对的是企业的管理，两者层次不同。
这里的层次并没有好坏，只是一个针对性的问题。
并且，MM发现PMP的题库中，一些管理、预算层次的东西和MBA中的知识体系有重复，但是MBA中几乎不包括PMP中的知识层面。
这是因为，PMP知识体系要做的是深入了解如何管理一个项目，比如有些什么分析法、要怎么进行任务/责任分配等。
而MBA主要是广泛的了解企业运营中的各个层面，与人相关的、与物相关的、与财相关的。具体要深入哪个方面主要看个人的偏向，也就是论文的题目。

第四点，证书：
PMP是一种技能类的认证，MBA是一种学位上的认证。

最后，对于PMP和MBA，一句比较经典的描述是，MBA：“做正确的事。”，PMP：“用正确的方法做事。”

（用MM的理解来说，MBA搞的是情商，PMP搞的是智商。。。）
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关于MBA，多累赘几句。

MBA分两种一种是学术的，一种是EMBA（Executive Master of Business Administration）。

学术的MBA适合给一些希望晋升的人读的。

EMBA适合给已经具有一定地位，想要扩展人脉并且得到一定晋升的管理层的人读。（或者说EMBA其实就是MBA的速成版，一年。）

MBA/EMBA课程中，学习知识固然重要，但是更加重要的是人脉的积累。

不过，这个人脉的积累很有说法。

国内外，读MBA的很多都是还没到管理岗位上，资历比较浅的人，这种人脉的积累叫做隐性人脉。

EMBA很多都是在管理岗位上了，并且希望更进一步的人读的，这种人脉的积累就叫做显性人脉。

所谓的显性隐性（MM自己编的），显性就是立马能用到的；隐性就是现在或许能用或许不能用，将来能不能用？要将来再说的。

其次，人脉的积累到底好不好，归根结底讲的是自己的被利用价值有多大。

那是因为，既然大家都明白要积累人脉，并且因为大家的时间都是有限的，自然要找比较强大的人了。

如果自身被利用价值不够，积累起来的人脉质量就有一点水分了。

所以，因为学生的实力不够强大（社会资源不够多），读MBA很不核算。（即便有老总在一个班里，人家也不一定会鸟你。。。）

另外，MBA的升级版就是DBA（Doctor of Business Administration），如果没有打算进入学术领域的话，DBA推荐不读。

蒙特卡罗法（Monte Carlo method）是一种使用统计概率的方法来解决问题的一个思路。

这个统计概率的方法可以是传统的频度论的统计概率，也可以是贝叶斯理论、贝叶斯统计。

蒙特卡罗法的基本思想比较简单，举个圆周率π的例。

假设不知道π的值，现在要求π。

从图中已知：圆的半径为1。所以通过面积公式 S=π*r^2　就可以知道 S(圆)=π 。

同样，正方形的面积也可以知道为 S(正)=2*2=4 。

既然知道了正方形和圆的面积，那么圆比正方形就可以明白了。 圆:正=π:4=pi/4

接下来，按照蒙特卡罗法的思路来求pi。

基本的蒙特卡罗法的思路就是：
1，生成随机数；
2，计算随机数；
3，反复计算（为了更精确）。

随机生成m个座标点，图中蓝色的点为位于圆外、正方形内的随机座标（n个），红色为圆内。

那么，用概率论的思想来说，生成的m个点中，落入圆内的概率p就是 P=n/m 。

这个概率应该是等于圆与正方形面积比的，所以可以知道

π/4=n/m

那么，就可以求出

π=4n/m
（考虑到精确度，m的值越大，求出来的π也就越精确。）
程序列：

以上就是蒙特卡罗法的基本思路。（顺便一说：例子里面，判断随机点是否为圆内可以用到(0,0)的距离是否大于半径来做判断之类等等。）

通常蒙特·卡罗方法通过构造符合一定规则的随机数来解决数学上的各种问题。对于那些由于计算过于复杂而难以得到解析解或者根本没有解析解的问题，蒙特·卡罗方法是一种有效的求出数值解的方法。一般蒙特·卡罗方法在数学中最常见的应用就是蒙特·卡罗积分。

另外，随着理论的发展出现了很多蒙特卡罗法的“变异体”，这些“变异体”对蒙特卡罗法做了调整从而使得计算速度更高、结果更加精确。

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如果使用贝叶斯理论

贝叶斯理论的关键，在于生成的随机点位于圆内的概率，使用的是事后概率。

P(H|D)=[P(D|H)*P(H)]/P(D)

所以，如果使用贝叶斯的理论那么就应该是

π/4=P(H|D)

π=4*P(H|D)

这个方法的好处在于计算的过程是反复更新的，因为随着点的增多，P(H|D)也会趋向于频度论的最终收束值。

其次，由于贝叶斯理论的思考过程类似于人脑的思维模式，所以在解决一些决策或者正在调研中的问题的时候可以使用贝叶斯理论。

这样子，结果可以随着试验次数的增加而越来越精确，等同于是把一套复杂的试验给分解了。