哥倫比亞大學金融工程碩士項目就讀體驗分享

哥倫(lun) 比亞(ya) 大學金融工程碩士項目

就讀於(yu) 該項目23Fall的James學長認為(wei) 該項目知名度高，聲譽好，課程質量高，地理位置十分機構，是一個(ge) 非常不錯的選擇！

話不多說一起來聽聽學長怎麽(me) 說！

學員介紹

本科：中國人民大學

專(zhuan) 業(ye) ：統計學

GPA：3.8+

TOEFL/IELTS：105+

GRE/GMAT：325+

學長怎麽(me) 說？

大眾(zhong) 情人校+最熱門專(zhuan) 業(ye) ，同學背景和學習(xi) 能力卷到飛起是標配，課程硬核，學業(ye) 繁忙，絕對保證你擁有充實的留學生活。

項目可以奠定比較紮實的量化基礎，學校牌子起碼能幫助大家拿到入場券，校友資源比較理想。

項目概況

項目全稱Master of Financial Engineering，在繼2023年被金數項目趕超之後，今年重回第五的寶座。

作為(wei) 哥大工院下的王牌專(zhuan) 業(ye) ，是很多投行和對衝(chong) 基金的Target Program。

光鮮外表下課業(ye) 繁忙也是真的，同時還要兼顧找工作。來之前真的建議預習(xi) 一下隨機過程optimization，複習(xi) 下概率統計和線性代數。

課程都挺硬的，好教授很多，想學的話真的能學很多東(dong) 西，而且很方便可以選其他係的課。

MFE每學期都會(hui) 開一門課跟著一家美國公司做項目，夏季找不到實習(xi) 也可以修這門課刷簡曆，甚至可以有機會(hui) 去JP Morgan，Citi，Wellington等公司。

校友資源多，MFE畢業(ye) 生遍布大廠量化，LinkedIn看到同專(zhuan) 業(ye) 內(nei) 推率很高。

當然也有一些缺點需要考慮，核心課難拿分，六門Core除了Time Series水一點，其他都需要些時間。並且清北哥很多，腦子都太好使了，全都得靠內(nei) 卷。

申請難度

金工專(zhuan) 業(ye) 本來就是近年來的熱門項目，哥倫(lun) 比亞(ya) 大學的金工項目也有著比較高的聲望。所以哥大的MFE申請難度還是比較大的。

MFE項目在招生的時候比較看重申請同學的數理背景，所以除了學習(xi) 基礎的課程之外，最好可以選修偏微分方程、測度論、時間序列分析等課程來提升自己的數理背景。

雖然項目沒有嚴(yan) 格要求學生必須修過概率論、微積分、以及線性代數這些課程，但是其實需要具備這三個(ge) 方麵的背景。

比較紮實的微積分，代數，概率統計基礎能夠節省學習(xi) 課程的時間。

另外MFE作為(wei) 一個(ge) 多學科交叉的綜合學科，想要在申請的過程中更有競爭(zheng) 力也需要在本科學習(xi) 一些計算機相關(guan) 的知識，比如python、R等編程語言。

MFE比較青睞那些有工作經曆的申請者，有機會(hui) 的話盡量提升自己的實習(xi) 經曆。

同學背景

項目大概100多人，主要來自中國，印度，法國，加拿大，美國，還有一些其他國家的。感覺是所有Top MFE中, 歐美人最多的，印度人反而沒有想象中多。

同學的專(zhuan) 業(ye) 背景有數學，統計，金融，物理，其他工程專(zhuan) 業(ye) 等。

海陸本比例和男女比例都大約1:1，陸本錄取人數比較多的學校有清北，南京大學，武漢大學，中央財經，浙江大學，上海交大等；海本大多是美本T30的。

因為(wei) 同班同學大多是清北複交的理工科卷王，壓力非常大，當我還在課上記筆記的時候，他們(men) 已經可以閉著眼睛考接近滿分的成績並順帶拿了offer躺平了。

這個(ge) 項目讓我看到了智商和能力的參差，這種對比很難不讓人產(chan) 生挫敗感，再加上課程難且作業(ye) 量大，真的很崩潰。

但是呢，正是因為(wei) 身邊都是優(you) 秀的人，所以可以push自己更努力，承認差距，虛心請教，這些人就是我最好的學習(xi) 對象。

優(you) 秀的人被選擇是因為(wei) 他們(men) 紮實的基本功和過硬的麵試技巧，也正是和這些同學學習(xi) 交流，我才慢慢理解了很多知識和摸清了找工作的正確方法。

課程設置

哥大的金工項目開設在工業(ye) 工程和運籌學係下，涉及到金融理論，工程方法，數學工具和編程實踐等多學科領域。

總結一下就是人人喊苦，必修課非常硬核。兩(liang) 位教授分別扛起了入門版和進階版大旗，不僅(jin) 研究做得好，講課也條理清楚。

Time Series也是門讓我受益良多的課，從(cong) 理論層麵解釋了很多統計學概念。

Optimization需要大量用python寫(xie) 碼，這門課學得痛不欲生，因為(wei) 作業(ye) 量巨大，後期涉及Dynamic Programming的內(nei) 容，很難在考試的有限時間內(nei) 想出recursion公式。

必修課:

•IEOR 4007 0ptimization:最struggle的一節課,前半部分用Excel做optimization真繃不住，綜合來說還是有用的。

•IEOR 4701 Stochastic:麵量化特別有用。

•IEOR 4707foundation:上了個(ge) 寂寞，教授人很好，但講課水平不好評價(jia) 。

•IEOR4709 Time Series:學挺爽的，比較水，比較有用

•IEOR 4703 Monte Carlo: 教授日常一節課過一百頁 PPT，不先看slide真跟不上。

•IEOR 4707 Continuous time model: 我感覺不難，但很多同學struggle，學的很深而且找工作0作用。

選修課(推薦）:

•Applied Financial Risk Management: 推薦隻因為(wei) 特水特好拿分。

• lEOR 4500 application programming for fe：挺有意思，而且學的東(dong) 西挺多還好拿分。

•COMS4705 NLP:有用，特別有意思。

•CSOR 4231 Analysis and Algorithm:挺難的，找developer或者SDE很有用。

• IEOR 4742/IEOR 4721：一節deep learning另一節AI，就上三天課，每天上七八個(ge) 小時。剩下的時候匹配公司做project，可以刷簡曆，很香!

選修課(不推不踩）:

•IEOR 4630 Asset Allocation:課程前期挺水，後期開始聽不懂，但是沒有考試隻有作業(ye) 和project，挺好拿分。

•IEOR 4525 Machine Learning: 挺有用的課，但當時沒基礎的我學吐了。

選修課(不推薦）:

•Quantitative Corporate finance:踩雷，什麽(me) 都學不到。

剛開學那兩(liang) 周真的非常overwhelming，甚至在懷疑要怎麽(me) 度過第一個(ge) 學期，特別是優(you) 化的課程真的非常硬核，但是第三周開始就慢慢適應了。

沒啥美國實習(xi) 經驗的一定要修Deep Learning或者AI，白嫖美國本土實習(xi) 經驗，絕對是項目最大優(you) 勢之一。

就業(ye) 情況

其實課程設置對於(yu) 就業(ye) 還是很有用的，學過的IEOR 4500就很有用。Machine Learning 和Time Series Analysis也是對買(mai) 方(股/債(zhai) )分析師很必要的課程。

而且所做的研究是未來全職做量化研究真的可能會(hui) 用到的。項目的一些教授，上課是有些水平參差不齊，但在業(ye) 界的connection以及學術能力是毋庸置疑的。

項目是賣方絕對的Target Program，能去賣方前台做quant/trader的數量不少，這感覺是讓Columbia MFE能卡住Top 5 MFE，和其他項目區別開來的很重要的一個(ge) 點。

至於(yu) 找工作的問題，我覺得這是一個(ge) 實力和緣分並存的挑戰。

眾(zhong) 所周知，Columbia Career Service很少, 我覺得離0不遠了。除了一個(ge) 人, Rick Ruvkun，可以和他約一對一谘詢，我約過一次，感覺幫助很大。

並不後悔來到哥大的MFE，雖然Career Service形同虛設，但項目本身能給學生提供很多行業(ye) 經驗。

項目解析

申請條件

項目比較青睞申請者是工程、數學、計算機科學、統計、經濟學、金融或者其他類似的定量背景。

錄取學生平均托福110＋；GRE330+；GPA3.8＋；大多都曾有過量化、編程、金融方麵的實習(xi) ／工作／科研等相關(guan) 經驗。

申請條件：

•本科學位

•TOEFL: 99+

•Publications (optional)

•An interview may be requested

申請材料：

•GRE/GMAT

•官方成績單

•TOEFL或 IELTS成績

•三封推薦信

•簡曆

•個(ge) 人陳述

•麵試

•申請費

先修課：

•數學必修課程：

Multivariate Calculus/Calculus-based Probability/Linear Algebra/Ordinary Differential Equations

•數學加分課程：

Stochastic Models/Optimization/Time Series

•編程必修課程：

R/Python/C++/Java至少曾係統學習(xi) 過其中一個(ge)

•編程加分課程：

Data Sturcture及其他更高階編程課

•其他加分課程：

基礎統計，金融，經濟，金工，風險管理類課程

課程設置

哥倫(lun) 比亞(ya) 大學的金融工程專(zhuan) 業(ye) 開設在工業(ye) 工程與(yu) 運籌學院下（Industrial Engineering and Operations Research），項目總時長為(wei) 1.5年，是STEM項目。

哥大MSFE項目需要修滿36學分方可畢業(ye) ，相當於(yu) 12門3學分的課程。在課程設置方麵，該項目擁有專(zhuan) 業(ye) 知識覆蓋麵全、選修課必修課分配均勻的

特點。

其中有6門共計18學分的必修課，平均分布在第一和第二學期。剩餘(yu) 18學分可以在各個(ge) 學院，如商學院、文理學院、法學院等，進行自由選課。

核心課程比較偏重量化技能。學生在入學後第一個(ge) 學期首先學習(xi) 公共課，比如隨機過程，數值方法，蒙特卡洛模擬等等，大部分金融和工業(ye) 工程相關(guan) 的課程在選修列表裏。

從(cong) 第二個(ge) 學期開始確定方向。此外，在入學前的暑期，學校會(hui) 要求學生參加一段由學校組織的職業(ye) 發展課程，提升學生的就業(ye) 能力。

課程前半部分講授交易工具在金融市場和工具建模中的應用；後半部分學習(xi) 更高級的課程，包括利率期限結構模型和金融工程應用編程。

項目對於(yu) 專(zhuan) 業(ye) 方向的設置很大程度上參考了行業(ye) 發展的需要，共包含以下7個(ge) 方向：

•Asset Management

•Computation & Programming

•Computational Finance/Trading Systems

•Derivatives

•Finance & Economics

•Financial Technology

•Machine Learning for Financial Engineering

就業(ye) 情況

金融工程一直是熱門研究生專(zhuan) 業(ye) 。Quantnet的MFE專(zhuan) 業(ye) 排名堪稱北美金融工程碩士的權威鄙視鏈。

排名主要在錄取、就業(ye) 、職業(ye) 服務等進行考核。此次排名中哥倫(lun) 比亞(ya) 大學金融工程碩士排在第5位。

•基本薪資範圍:$75,000-185,000

•平均年薪:$123,000

•畢業(ye) 後90天內(nei) 就業(ye) 率：95%

(預期到2024年5月達到100%）

•入職公司：畢馬威、安永、DIA、中金、美國銀行、高盛等世界頂尖公司。

•入職行業(ye) 分布情況：

69%的人方向是Investment Banking

28%的人方向是Asset management

2%的人方向是Consulting & Rating Services

1%的人方向是Technology

作為(wei) 一個(ge) 頗受留學生關(guan) 注的老牌金工項目，與(yu) IEOR係職業(ye) 指導團隊合作，課程豐(feng) 富，地處國際金融中心紐約。

身邊坐擁高盛、Morgan Stanley, JP Morgan等頂級投行，也孕育了無數正在快速發展的FinTech公司。機構的地理位置對找工作、networking、麵試等有非常大的好處。

以上就是James學長在哥倫(lun) 比亞(ya) 大學金融工程項目的全部就讀體(ti) 驗啦！