[ -- 2023年05月12日 -- ]
经过近两个月的漫长等待,昨日终于成功上岸。由于去年受疫情影响,本来原定于去年11底的PMP考试延期到了今年3月才进行考试。在获得结果后的第一时间,趁着还有些许记忆,准备分享下整个PMP一路下来的心路历程。
背景
受惠于公司的福利,去年有幸获(bai)得(piao)了公司组织的培训PMP的机会。对于其他非必须要报考PMP的同学,私以为并非一定要考PMP,但获得一个管理类相关的考试证书还是对各自的职业生涯有所帮助的。(ps:PMP的考试很贵,非必须的同学可以考虑换个软考高项)
体系
summary.jpeg不同于国内对于管理的认知,国外是将管理放入工程范畴内的。因而,对于PMP而言,其是有一个规程性的基本盘做支撑的。总体来说,PMP体系主要考察领域包括:人员(人)、过程(事)以及业务环境(环境)三大部分。为了更好的拆解这三大部分,PMP将整个过程拆解成了启动、规划、执行、监控、收尾五大过程组和整合管理、范围管理、进度管理、成本管理、质量管理、资源管理、沟通管理、风险管理、采购管理、相关方管理十大知识域。过程组是流程化串联的,闭环进每个管理域之中。PMP对于这些领域或者过程的手段,则提供了预测法和敏捷法,亦或者二者兼有的混合方法来处理。因此,基于《项目管理知识体系指南(第六版)》和《敏捷实践指南》的两本官方教材分别对预测法和敏捷法进行总结。
预测法
项目整合管理
第四章.png项目范围管理
第五章.png项目进度管理
第六章.png项目成本管理
第七章.png项目质量管理
第八章.png项目资源管理
第九章.png项目沟通管理
第十章.png项目风险管理
第十一章.png项目采购管理
第十二章.png项目相关方管理
第十三章.png敏捷法
敏捷管理.png备考
schedule.jpeg备考培训
由于是公司统一组织,个人没有再去报其他辅导班,对于个人报考的同学,建议还是花钱报一个辅导班,看书的效率会高一些。毕竟《指南》那本书挺厚的,而且看一遍基本抓不到重点。
备考规划
整体规划算下来大概2个月左右,参加培训班的话,就靠最后一个月刷题应该就行,也就是最少得1个月刷题,规划如下:
教材学习(第一遍学习)
培训班1个星期左右、自学的话估计得1个月吧,课后习题要做
知识点复盘+每日一题(第二遍复盘)
考前1个月左右、画思维导图
模拟冲刺(第二遍或第三遍冲刺)
至少2套完整的套卷+1~3套的专题训练,比如:敏捷专题、场景专题
备考刷题
查漏补缺+数据统计,评估最后通过概率,固定下做题节奏及速度,我的节奏是:30题一组,最后涂卡,
注意:
涂卡至少留够20分钟!!!
涂卡至少留够20分钟!!!
涂卡至少留够20分钟!!!
重要的事说三遍
考试
考试预测
一些易混淆和常考点:
- 整体变更
流程(常考)
- 风险应对
流程
- 冲突管理
撤退/回避 缓和/包容 妥协/调解 强迫/命令 合作/解决问题
- 塔克曼阶梯
阶段的士气和工作绩效
- 质量成本
一致性成本、不一致成本
- 核查表 vs 核对单
- 合同类型
总价合同、成本补偿合同、工料合同 什么时候选什么合同
- 赶工 vs 快速跟进 vs 资源平衡 vs 资源平滑
对比 场景选择对应的方法
- 数据分析工具
工具选择(亲和图 因果图 控制图 流程图 层级图 直方图 帕累托图 散点图)
- 挣值分析 & 偏差分析
公式
- 组织结构模型
项目经理的权利大小
- 权利/利益方格
管理方法
- 沟通方法
推式沟通、拉式沟通、互动沟通 常见的手段
- 领导力风格
放任型、交易型、服务型、变革型、魅力型、交互型
- 收尾
流程
考试回顾
2023年3月18日 北京 B卷
全是场景题,无计算题,混合+敏捷占比50%左右,预测50%
专题包括:变更(仅预测)、沟通、团队建设
考试节奏
1-30题 几乎都不确定 只有2-3道能确定答案 完全打乱节奏,但控制延迟时间在15分钟以内,后边一直在补坑
中间很顺畅
后30题 容易收到两个选项中进行摇摆 时间紧 最后5道题直接看答案选
留了15分钟涂卡 很悬 没有浪费一分钟
总结
报告总结
People:
- 确保成员完成培训
- 团队建设
- 凝聚共识
- 定义团队规则
- 指导相关方
- 提升团队绩效
Process:
- 评估管理风险
- 规划管理预算和资源
- 确定方法
- 管理项目问题
- 知识交流
感悟总结
- 管理不同于技术无法形成很强的定式定法,需要见招拆招
- 转换思路,管理的职责不是直接上手去做,而是要去引导形成框架
- 管理的直接对象是人,要能接受差异性,管好人,带领团队整体向前才是你的KPI
工作总结
- 工程化:量化模型,形成统计口径
- 工具化:把控输入,强调输出,用好工具
- 流程化:追求信息流高效运转,减少流程损耗,节点可控,链路可追
- 资产化:形成文档、构件、设计等有效资产
- 数据化:数据可观测、可统计、可提取
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