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　　一、項目學(xué)術(shù)資源配置

　　師資矩陣：

　　課程由華爾街量化專家、谷歌數(shù)據(jù)科學(xué)家、哥大商學(xué)院教授聯(lián)合授課，內(nèi)容涵蓋高頻交易策略開發(fā)、用戶行為預(yù)測模型、臨床試驗設(shè)計等前沿課題。

　　導(dǎo)師團隊主導(dǎo)項目包括美國國立衛(wèi)生研究院(NIH)「癌癥基因組數(shù)據(jù)分析」、聯(lián)合國「氣候變化經(jīng)濟影響評估」，學(xué)生可直接參與從數(shù)據(jù)建模到政策建議的全流程。

　　課程體系：

　　核心課程：概率、統(tǒng)計與模擬、數(shù)據(jù)分析、商業(yè)分析(第一學(xué)期強化 Python/R 實戰(zhàn))。

　　行業(yè)方向：

　　金融分析：衍生品定價(彭博終端實戰(zhàn))、風險管理(與高盛合作開發(fā)對沖策略);

　　科技分析：機器學(xué)習(TensorFlow 預(yù)測股價波動)、深度學(xué)習(NLP 在醫(yī)療文本分析中的應(yīng)用);

　　醫(yī)療分析：臨床試驗設(shè)計(與輝瑞合作真實案例)、生存分析(癌癥患者預(yù)后模型)。

　　Capstone 項目：可選高級數(shù)據(jù)分析(如用 Python 優(yōu)化電商用戶留存率)或高級機器學(xué)習(如 LSTM 預(yù)測供應(yīng)鏈需求波動)。

　　二、就業(yè)實踐平臺

　　科研實驗室：

　　金融統(tǒng)計實驗室：接入紐交所實時交易數(shù)據(jù)，研究市場微觀結(jié)構(gòu)與算法交易策略;

　　公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)中心：與哥倫比亞大學(xué)歐文醫(yī)學(xué)中心合作，開發(fā)疾病傳播預(yù)測模型。

　　產(chǎn)業(yè)合作：

　　谷歌：聯(lián)合開展「用戶行為預(yù)測與廣告投放優(yōu)化」項目，學(xué)生可獲谷歌云認證考試資助;

　　世界銀行：參與「發(fā)展中國家基礎(chǔ)設(shè)施投資評估」，用 R 構(gòu)建多目標決策模型。

　　三、中國學(xué)生錄取情況

　　數(shù)據(jù)洞察：

　　錄取率：中國學(xué)生占比約65%，競爭集中在清北復(fù)交 + 海外 Top 50 院校，2025 屆錄取者平均 GPA 3.7/4.0，GRE Quantile 166+，約 30% 擁有金融 / 科技領(lǐng)域頭部企業(yè)實習(如摩根士丹利、字節(jié)跳動)。

　　核心短板：

　　缺乏美國本土行業(yè)經(jīng)驗，文書易陷入 “技術(shù)列表”，未結(jié)合哥大特色(如華爾街量化資源、谷歌數(shù)據(jù)科學(xué)合作項目);

　　跨專業(yè)學(xué)生對目標領(lǐng)域工具(如生物統(tǒng)計中的生存分析模型)掌握不足。

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