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　　一、金融工程 (MFE)

　　硬核背景為王： 極其看重數(shù)理基礎(chǔ)和編程能力

　　核心課程： 高數(shù)、線代、概率論、統(tǒng)計學(xué)、常/偏微分方程、隨機(jī)過程、C++/Python編程、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。成績單上這些課成績必須亮眼!

　　經(jīng)歷偏好： 量化金融相關(guān)實習(xí)(券商/基金金工/量化研究部、FinTech公司量化崗)、數(shù)學(xué)建模競賽(美賽、國賽獲獎)、扎實的編程項目(如自己實現(xiàn)期權(quán)定價模型、回測交易策略)。

　　文書重點： 展現(xiàn)強大的數(shù)理邏輯、解決復(fù)雜量化問題的能力、清晰的職業(yè)目標(biāo)(指向量化崗)。對金融市場的理解要具體(比如對某類衍生品或風(fēng)險模型的認(rèn)識)。

　　二、金融數(shù)學(xué) (MMathFin/MSFM)

　　理論深度是靈魂： 最看重純數(shù)學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)的理論功底

　　核心課程： 數(shù)學(xué)分析/高等微積分、實分析、復(fù)分析、泛函分析、概率論(測度論基礎(chǔ))、隨機(jī)過程/隨機(jī)微積分、偏微分方程、時間序列分析。編程課(Python, R, Matlab)是重要補充。

　　經(jīng)歷偏好： 理論型研究項目(數(shù)學(xué)、統(tǒng)計方向)、需要深度數(shù)學(xué)建模的實習(xí)/競賽(即使非直接金融，如物理、工程建模)、助研經(jīng)歷(數(shù)學(xué)/統(tǒng)計系)。

　　文書重點： 突出對數(shù)學(xué)理論的熱愛、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)倪壿嬐茖?dǎo)能力、將抽象數(shù)學(xué)應(yīng)用于金融問題的潛力。相比MFE，可能更偏向?qū)W術(shù)一點。

　　三、金融科技 (MFinTech)

　　技術(shù)落地能力是核心： 看重計算機(jī)/信息技術(shù)/數(shù)據(jù)科學(xué)技能和對金融業(yè)務(wù)的理解

　　核心課程： 編程(Python是核心，Java/Scala等加分)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、數(shù)據(jù)庫、計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、操作系統(tǒng)基礎(chǔ)、機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)挖掘、金融學(xué)基礎(chǔ)、會計學(xué)基礎(chǔ)。區(qū)塊鏈、云計算相關(guān)課程是亮點。

　　經(jīng)歷偏好： 金融科技公司實習(xí)(產(chǎn)品、技術(shù)、數(shù)據(jù)分析崗)、銀行/券商/保險的科技/數(shù)字金融部門實習(xí)、軟件開發(fā)/數(shù)據(jù)分析項目(尤其是涉及金融數(shù)據(jù)的)、金融產(chǎn)品設(shè)計/用戶調(diào)研經(jīng)歷。

　　文書重點： 強調(diào)技術(shù)實踐能力、對金融科技趨勢的洞察(如AI風(fēng)控、智能投顧、區(qū)塊鏈應(yīng)用)、產(chǎn)品思維、解決實際金融業(yè)務(wù)痛點的興趣。

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