美國金融和數據分析類碩士熱門方向、專業、就業領域分析！

最近接到很多谘詢，關(guan) 於(yu) 金融和數據分析領域的美國研究生申請，涉及到商科、數學、計算機背景。根據阿圭羅美國顧問盤老師的分享，老師幫大家整理了金融類碩士和數據分析碩士的分類、代表院校、課程要求、就業(ye) 領域等信息，供大家參考。

1金融財務類碩士

1. MSF純金融方向

主要教學生全麵的金融理念，資本市場、企業(ye) 財務狀況分析等等，主要研究領域證券、金融模型、金融並購、期權、商業(ye) 倫(lun) 理/戰略/統籌等（比較偏商科）；為(wei) 分支有投資、風險管理、公司財務、銀行證券、保險等；

申請要求/加分項：經濟學、會(hui) 計、計量、貨幣、概率統計、公司財務理論等；不是特別苛求數學/計算機領域背景，比較適合想要在金融/財務領域有一定的職業(ye) 期許/工作經驗的商科同學去申請。

代表院校：麻省理工大學、普林斯頓大學、哥倫(lun) 比亞(ya) 大學、約翰霍普金斯大學、南加州大學；

就業(ye) 領域：主要就業(ye) 方向是金融市場、金融機構、股票、證券、銀行、基金、保險金融、對衝(chong) 基金等；其次是企業(ye) 相關(guan) 的財務、行政、企業(ye) 財務風險控製、戰略，大企業(ye) 的金融部門。

2. Financial Engineering金融工程方向

Financial Engineering金融工程、Financial Mathematics（金融數學）、Mathematical Finance（數學金融）、Computational Finance（計算機金融）統稱為(wei) 金融工程，它們(men) 的課程都非常相似；

申請要求/加分項：

數學方麵：利用數學，微積分、微分方程等數學知識，進行金融衍生產(chan) 品的研發、風險控製、資本運作、平台搭建、操作市場控製等，對數學要求很高；

計算機方麵：計算機、C語言、C++等編程知識、進行金融衍生產(chan) 品的研發、風險控製、資本運作、平台搭建、操作市場控製等；

金工比較適合有理工科背景的學生申請，多數金工專(zhuan) 業(ye) 都是放在工學院，如康奈爾大學，加州大學伯克利，放在工學院下麵的金工則需要很強的理工科背景才能申請；某些大學，如卡耐基梅隆大學，金工放在商學院下麵，學生大學有較強的數學基礎，選修一定數量的計算機課程，錄取概率也比較大。

代表院校：卡耐基梅隆大學、加州大學伯克利分校、哥倫(lun) 比亞(ya) 大學、紐約大學、康奈爾大學、加州大學洛杉磯分校、芝加哥大學、南加州大學；

就業(ye) 領域：畢業(ye) 生大多選擇銀行、投資銀行、資產(chan) 管理公司、對衝(chong) 基金公司，例如高盛、摩根士丹利、花旗集團、摩根大通、美國銀行等這樣的世界知名公司；畢業(ye) 後主要從(cong) 事數據分析、產(chan) 品經理、數據挖掘等工作類型，大致如下：數據分析師/高級數據分析師/數據分析專(zhuan) 員、產(chan) 品經理、數據挖掘工程師、風控總監、數據分析、量化研究員。

2數據分析類碩士

數據科學是一門交叉的學科，涉及到數學、統計學、人工智能、機器學習(xi) 、數據庫、模式識別、可視化技術等多學科的知識。主要涉及到的編程語言有R, Python, Shell Scripts,C and Java，建議同學們(men) 在入學前能夠熟練掌握一些編程語言，否則學業(ye) 壓力會(hui) 很大。

申請要求/加分項：修過微積分、線性代數、概率論和統計，至少精通一門編程語言(如python或R)，並且對計算機科學有基本的認知； 數據科學專(zhuan) 業(ye) 適合已經有一個(ge) 基本職業(ye) 方向，需要數據科學的知識作為(wei) 輔助和提升的同學，例如學經濟的同學想做一些量化，學計算機的同學想建數據庫，這類情況很適合申請數據科學；

美國金融和數據分析類碩士熱門方向、專(zhuan) 業(ye) 、就業(ye) 領域分析！