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　　一、加州圣地亞哥分校金融碩士錄取偏好(詳盡篇）

　　首先，從最新的加州圣地亞哥分校金融碩士Class Profile可以看出，具備這樣的背景的新生，會(huì)更受青睞：

　　1）學(xué)術(shù)背景：

　　Average GPA：3.39

　　GMAT的均分：690

　　托福的均分：100

　　2）專業(yè)背景：

　　傳統(tǒng)的商科類專業(yè)，接近占75%，雖然是量化金融，但金融和會(huì)計(jì)背景同學(xué)們?nèi)匀皇墙^大多數(shù)(47%)。因此，純商科背景的同學(xué)也不用害怕，只要證明有量化能力即可。

　　3）實(shí)習(xí)經(jīng)驗(yàn)：

　　雖然沒有給出具體的經(jīng)驗(yàn)?zāi)晗蓿且话阒辽贊M足一年的實(shí)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，最有是與金融行業(yè)相關(guān)的高質(zhì)量實(shí)習(xí)背景。

　　此外，除了以上加州圣地亞哥分校金融碩士給出的量化背景之外，這里也給出如何入學(xué)資格的學(xué)生應(yīng)該有的樣子：

　　具備強(qiáng)大定量課程背景的學(xué)生，此外更擁有計(jì)算機(jī)編程技能，對(duì)于基礎(chǔ)線性代數(shù)、微積分等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程，更是前提。針對(duì)沒有相關(guān)專業(yè)吻合的申請(qǐng)者，優(yōu)質(zhì)的工作實(shí)習(xí)背景更可加分。

　　“Undergraduate degrees in finance, economics, engineering, computer science, mathematics, physics, or statistics will be considered. Students with non-quantitative undergraduate degrees will be considered on an exceptional basis if they have work or internship experience in a quantitative field.

　　Post-university work, internship or research experience in a quantitative discipline.

　　A strong quantitative background including coursework in subjects such as linear algebra, multivariate calculus, differential equations, numerical analysis or advanced statistics and probability.

　　Experience with statistical and econometric applications (Examples: SAS, STATA, MatLab, R, S-Plus). If you are new to R we recommend you also complete a course on programming in R from Data Camp or Coursera.

　　Experience with mathematical tools (Examples: MatLab, or Mathematica).”

　　二、加州圣地亞哥分校金融碩士項(xiàng)目科普

　　1\項(xiàng)目時(shí)長：1年制，更偏向計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和實(shí)證金融方向的探究。學(xué)校希望培養(yǎng)學(xué)生在金融模型、風(fēng)險(xiǎn)管理、數(shù)據(jù)分析、計(jì)量經(jīng)濟(jì)等方面扎實(shí)的知識(shí)和技能。

　　2\課程設(shè)置：有別于側(cè)重于傳統(tǒng)金融的MSF項(xiàng)目，無論是必修課還是選修課，都有超高比例的量化課。比如在4門必修課里，就有1門Advanced Financial Risk Managemen和1門Financial Econometrics and Empirical Methods。

　　選修課中也有很多對(duì)量化能力要求較高的課程，如Stochastic Calculus and Continous Time Finance, Computational Finance Methods, Collecting and Analyzing Financial Data, Data Science for Finance using Python。

　　3\就業(yè)情況：

　　a)就職行業(yè)：畢業(yè)生已在高盛、摩根大通、Altegris、中信證券、Drobny Capital、Rayliant Global Advisors、Gurtin Municipal Bond Management、PhoenixMart、Meritco Services、Dimensional Fund Advisors、瑞銀和斯坦福等組織獲得職位大學(xué)。

　　b)就職崗位：

　　金融分析師、投資分析師、業(yè)務(wù)分析師、高級(jí)數(shù)據(jù)分析師、研究分析師、風(fēng)險(xiǎn)保障分析師、資產(chǎn)管理經(jīng)理、財(cái)富經(jīng)理、發(fā)展基金經(jīng)理、風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)理

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