

理海大學(xué)商學(xué)院除了大家熟知的BA項(xiàng)目,其實(shí)MSF碩士也是該學(xué)院的強(qiáng)勢學(xué)科,在2022全美金融工程排名中居于前列,這里入讀需要滿足先修課程,但是對于GPA要求不高,定量背景抓得比較嚴(yán)格,下面托普仕留學(xué)Hanna老師就給您詳細(xì)介紹下理海大學(xué)MSF碩士申請難度吧!
一、理海大學(xué)MSF碩士申請難度多高?答:不是高分控,但是對強(qiáng)大的定量背景情有獨(dú)鐘
理海大學(xué)MSF項(xiàng)目也被稱為金融工程,居于QuantNet前二十五名,學(xué)制1-2年,每學(xué)分1500美元,30個(gè)學(xué)分下來需要4.5萬美元學(xué)費(fèi)。
“Lehigh University’s MS in Financial Engineering program has been ranked in the Top 25 for Best Financial Engineering Programs in the United States of America according to QuantNet in 2022. ”
1、MSF項(xiàng)目專業(yè)背景要求高,所以先決條件是首當(dāng)其沖需要滿足的,也是很多跨專業(yè)或者轉(zhuǎn)專業(yè)需要滿足的要求。一般先修課程需要修讀五門課程,具體如下:
MATH 231 Statistical Methods
FIN 323/GBUS 420 Investments
MATH 21 Calculus I
MATH 22 Calculus II
MATH 082 Calculus with Business & Economics Applications II
要是對以上課程修讀存在難度,也可以用下面課程進(jìn)行替換:
ACCT 151/ GBUS 401 Financial Accounting
FIN 328/GBUS 419 Financial Management
MATH 23 Calculus III
MATH 205/MATH 242 Linear Methods (highly recommended)
2、不是高分控,根據(jù)2020屆錄取新生班級GPA均分來看,這里不到3.4分人均;
3、定量背景要求嚴(yán)格,雖然GMAT或者GRE沒有給出最低分?jǐn)?shù),但是建議未來申請者可以達(dá)到70%的分?jǐn)?shù),以便證明自己在定量方面的強(qiáng)大實(shí)力。
4、很多人以為理海大學(xué)MSF項(xiàng)目需要工作經(jīng)驗(yàn),其實(shí)這里不強(qiáng)制必備,所以具備一定的實(shí)習(xí)經(jīng)驗(yàn),更可彌補(bǔ)專業(yè)方面的不足。
5、語言是基礎(chǔ)要求,理海大學(xué)商學(xué)院有統(tǒng)一的最低分?jǐn)?shù)要求,托??偡植坏陀?4分,雅思總分不低于7分,單項(xiàng)分?jǐn)?shù)最低限制可從官網(wǎng)獲知。
二、理海大學(xué)MSF碩士核心課程介紹(總計(jì)21學(xué)分)
1、分析課程:
MATH 467 STOCHASTIC CALCULUS (3 CREDITS):
2、統(tǒng)計(jì)課程:選擇一門
MATH 312 STATISTICAL COMPUTING AND APPLICATIONS (3 CREDITS):
STAT 410 RANDOM PROCESSES AND APPLICATIONS (3 CREDITS):
3、金融課程:
GBUS 421 ADVANCED INVESTMENTS (3 CREDITS):
GBUS 422 DERIVATIVES AND RISK MANAGEMENT (3 CREDITS):
4、工業(yè)工程課程:
ISE 426 OPTIMIZATION MODELS AND APPLICATIONS (3 CREDITS)
5、計(jì)算機(jī)課程:
ISE 447 FINANCIAL OPTIMIZATION (3 CREDITS):
6、Capstone課程:
GBUS 485 PRACTICUM CAPSTONE (3 CREDITS):
7、專業(yè)發(fā)展課程:
Professional Development (0 credits)
GBUS 484 MFE PROFESSIONAL DEVELOPMENT (0 CREDITS):
8、機(jī)器學(xué)習(xí)課程要求:三選一
CSE 326/426 FUNDAMENTALS OF MACHINE LEARNING (3 CREDITS):
Prerequisites: (CSE 002 or CSE 012) and (MATH 205 or MATH 043) and (MATH 231 or ISE 121 or ECO 045)
ISE 364 INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING (3 CREDITS):
Prerequisites: CSE 002
STAT 465 STATISTICAL MACHINE LEARNING (3 CREDITS): such as R required.
Prerequisites: (MATH 205 or MATH 241 or MATH 242) and (MATH 264 or MATH 312) and (MATH 263 or MATH 309)
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