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　　一、美國MFE項目申請本科選課建議

　　1、最優(yōu)先級課程

　　Python, R, Data Structure and Algorithm, Machine Learning, Data Science, Unsupervised Learning, ESG, Alternative Investment, Regression, Statistics in general (incl. Time Series)

　　2、次級優(yōu)先課程

　　C++, ODE, SDE, PDE, Stochastic Calculus,Stochastic Process, MATLAB

　　3、黑名單慎選課程

　　Real Analysis (實變分析)

　　Lesbesgue Integration (勒貝格積分)

　　Measure Theory (測度論)

　　用數(shù)學的語言，可以說勒貝格積分是黎曼積分的推廣，解決了不光滑曲線的求導積分問題。用金融的語言，可以說勒貝格積分為隨機的Stock Price提供了一個計算價格變化可能性的理論工具。

　　而實變分析和測度論都是為了勒貝格積分提供數(shù)學基礎，在金融中并無應用。

　　二、美國MFE名校項目前置課程介紹

　　參考：UCB金融工程項目前置規(guī)定，申請者需要在遞交申請者擁有這些課程：

　　在您申請的課程計劃開始之前，您應該已經(jīng)參加或計劃參加以下列出的先決條件課程，以獲得“B”或更高的成績。除了先決條件之外，你還應該計劃參加所有的項目前課程，以加強你對基本概念的理解。

　　先決條件包括:

　　1、計算機編程經(jīng)驗

　　(1)語言/主題的熟練程度

　　C++ Programming

　　Advanced Python

　　(2)申請人須具備以下能力：

　　無論是通過工作還是學術項目，都有使用c++等低級語言或Python等高級語言的實踐經(jīng)驗

　　了解數(shù)據(jù)ETL和算法設計

　　掌握一門編程語言的能力也很有幫助，因此熟悉Jupyter Notebooks、GitHub、CLEs等開發(fā)工具將大有幫助。

　　(3)有價值的優(yōu)勢領域是：

　　實踐經(jīng)驗：

　　來自公共開源庫的AI/ML模型的訓練/驗證/推理

　　通過(但不限于)kX(以前的kdb)、Spark、Databricks/Snowflake等工具管理大型數(shù)據(jù)集

　　對內存管理和算法優(yōu)化(I/O，權衡平均和最壞情況復雜性的替代實現(xiàn))有深入的理解，甚至有經(jīng)驗。

　　2、定量背景

　　一個強大的定量背景，包括多元微積分，線性代數(shù)，偏微分方程，數(shù)值分析，和高級統(tǒng)計和概率。

　　Calculus (2 courses suggested)

　　Linear Algebra (1 course suggested)

　　Partial Differential Equations (1 course suggested)

　　Statistics (2 courses suggested - two advanced statistics or econometrics)

　　Numerical Analysis (1 course suggested)

　　3、金融培訓

　　在所選領域進行研究生學習的充分訓練。

　　Finance (2 courses OR equivalent work experience)

　　4、語言技能

　　優(yōu)秀的英語寫作、口語和表達能力。

　　英語寫作、英語作文、演講/修辭(1門課程或同等工作經(jīng)驗)

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