金融工程比较强调数学和计算机的学术背景，广泛使用模型，用数学方法分析股票走势、收益率曲线，分析各种债券等的定价规律、作用以及应用策略。
就业方向主要为期货、股指、数量金融、金融数学等，是金融硕士中专业性最强的一个方向。收入方面，平均年薪达到$66000, 较高的收入可以达到15万美金。
他们在申请研究生的过程中，往往不知道该如何选择专业。数学作为基础学科，研究生可以选择的专业非常多，比如运筹学，商业数据分析，金融工程/金融数学，精算，统计，应用数学，甚至计量经济学等。下面我们就以P同学为例，来分析下金融工程，商业数据分析和运筹学的申请。金融工程比较强调数学和计算机的学术背景，广泛使用模型，用数学方法分析股票走势、收益率曲线，分析各种债券等的定价规律、作用以及应用策略。就业方向主要为期货、股指、数量金融、金融数学等，是金融硕士中专业性最强的一个方向。收入方面，平均年薪达到$66000, 较高的收入可以达到15万美金。金融数学(侧重算法模型)：是利用数学工具研究金融，进行数学建模、理论分析、数值计算等定量分析，以求找到金融学内在规律并用以指导实践。金融工程专业(侧重技术应用)：是用数学工具来建立金融市场模型和解决金融问题的新兴学科。1) 计算机编程：computer programming (C， C++，java)2) 统计或计量经济应用：SAS，R，Python，Gauss，RATS，S-Plus，andGarch3) 数学能力：线性代数、多元微积分、微分方程、数值分析、高级统计和概率4) 或者其他工具：Matlab, Mathematica，MathCad哥伦比亚大学金融工程 MS in Financial Engineering36学分，学生可以用一年时间完成该项目的学习。在课程设置上，上半年和下半年分工明确，让学生一步步掌握金融工程的所有知识。上半年致力于培养贸易工具和建模工具在金融市场的应用。下半年学生有机会参加更高级的课程或学习专业课题。除了工程学院的课程外，学生也可以从商学院、文理学院、法学院、国际关系学院等学院选择课程学习。该项目提供五个分支包括：计算机编程、金融经济学、金融衍生物、资产管理、计算机金融和交易系统。该项目的核心课程都是数学建模类课程，所以重在培养学生的定量分析能力。哥伦比亚大学金融数学 M.A. program in Mathematics of Finance为期2-3个学期，是数学系与统计系合办的项目。该项目集合了数学、统计、随机过程、数值方法和金融应用程序等多样化的优势。该项目吸引了很多数理背景的学生如数学、统计学、物理学、经济学、计算机科学或工程学，也有很多有金融工作经验的人。哥大金融数学项目通过对学生分析能力的培养，为各大银行、金融公司、咨询公司以及投资银行输送人才，包括高盛、摩根斯坦利、花旗集团、美国银行、瑞士联合银行等。金融工程，就业去向和金融数学项目相似，学生毕业后主要从事风险管理、金融分析以及咨询行业，也有学生从事软件开发的职业。商业分析（Business Analytics）就是利用数据分析和统计的方法，来分析企业之前的商业表现，从而通过分析结果来对未来的商业战略进行预测和指导。举个例子：某家知名购物网站是怎么知道今天哪种商品卖了多少，这是描述性分析；怎么知道客户想买这个商品，这是预测性；怎么做才能让客户越买越多，这是指导性。BA专业硕士的学生将学习应用统计学、应用数学、计算机、优化选择、客户行为学、风险管理、运筹学、决策理论等课程。在互联网大数据时代，几乎所有行业都会用到商业分析。由于数据的数量与复杂程度的提高，商业分析的要求也是水涨船高。仅凭借以前的不成体系的商业分析知识是满足不了现在的需求，BA课程的专业性和针对性也符合了如今商业环境的需求。绝大多数院校都是近几年才开设的项目。BA专业毕业生广泛分布于银行、快消、能源、政府、医疗、保险、制造和药品行业。可以说是一个就业面非常广的专业。大部分学校的BA开设在商学院下面，少数学校开设在其他学院，比如西北大学和康奈尔大学开设在工程学院，卡耐基梅隆开设在信息管理学院，北卡教堂山开设在统计与运筹系。该专业没有对口的本科专业，理论上是所有本科专业背景的学生都可以申请，但是由于专业主要学习涉及到数学，计算机，统计，商科的知识和技能较多，所以建议一般CS、数据分析、数学专业、金融专业、统计专业的学生来攻读这个项目。南加州大学，18个月，11门课程，整个课程偏数据挖掘Data Driven Decision MakingCommunication for ManagementApplied Modern Statistical Learning MethodsStatistical Computing and Data VisualizationThe Analytics Edge: Data, Models, and Effective DecisionsData Analytics Driven Dynamic Strategy and ExecutionOrganization Ready for Big DataIntroduction to Data ManagementProbability and Data Modeling；Applied Time Series Analysis for Forecasting；Data Warehousing, Business Intelligence and Data Mining；Principles of Programming for Informatics；Monte CarloSimulation and Decision Models；Designing Spreadsheet-Based Business Models；Foundations of Information Security；Digital Analytics Strategy；Application of Lean Six Sigma。2、咨询领域：非常典型的就业方向，解决不同行业的问题，着重 problem solving 的能力，翻译成数据能够解决的问题，反馈给客户。4、互联网公司：网站维护，用户浏览等hidden insight 数据。这个学科诞生于二战，运筹学的优化和随机模型成功帮助英军知己知彼，运筹帷幄。在商业战场硝烟四起，工业环境急需四代革命的今天，同样适用。运筹学是一门应用数学学科，充分利用各类数学模型和统计分析学的知识方法，去寻找复杂问题里面最优或近似最优的解答。运筹学应用的领域和前景十分广阔，从物流、仓储、供应链，到商业活动中动态定价，金融工程下的组合优化，以及交通领域的路径规划，都离不开运筹学的支持。要实现数据对于决策的支撑，需要三个关键环节：数据的采集与管理、从数据中找到规律，在规律的基础上制定决策。而这正是运筹学项目能够赋予你的能力，也正是大数据时代下国内目前最稀缺的人才资源。我们看到天猫、京东等一线电商已经开始自建物流，顺丰亦燃起了供应链金融业务的战火，运筹优化作为其中算法的根基和商业决策的动力，势必会进一步扩大市场对运筹人才的缺口。总体来说，美国研究生的课程内容接近于Operations Research的范畴的相关专业包括：
1、Industrial Engineering and Operations Research (IEOR)2、Management Science and Engineering (MS&E)3、Engineering/Quantitative Management (MEM/MQM)4、Management Information System/System Engineering (MIS/MSE)5、Analytics/DataScience/Business Analytics (BA/DS)麻省理工学院 MS in Operations Research斯坦福大学 MS in Management Science and Engineering康奈尔大学 M.Eng in Operations Research and Information Engineering加州伯克利分校 M.Eng in Industrial Engineering and Operations Research哥伦比亚大学 ColumbiaMS in Operations Research宾夕法尼亚大学 M.Eng in System Engineering密歇根安娜堡大学 M.Eng in Operations Research德州大学奥斯汀分校 MS in Operations Research佐治亚理工学院 MS in Operations Research哥伦比亚大学 MS in Operations Research(MSOR)圣路易斯华盛顿大学 MS in Business Analytics康奈尔大学 Master in Engineering withApplied Operations Research波士顿大学 Master of Science in Mathematical Finance2、大学期间也只有两个活动，而且和申请的相关度几乎为零，导致做简历时可用的素材很少。1、申请项目有要求个人陈述也有要求小短文的，个人陈述主要突出学生本科专业的优势，数学统计等方面的能力，以及通过阅读一些教授的论文而受到的启发来入手，强调突出自己对于统计理论、建模在现实生活中、行业中的广泛运用所产生的浓厚兴趣。2、结合自己mathematical computing这门课中所做的一个课程项目，探究加拿大大学教职工的数量和收入的关系，自己运用Python里的工具包，如Pandas处理分析数据的实践，以及最终运用图表展现自己的分析结果并完成最终报告，这样一个看似简单实则遇到一些挑战的经历，表现自己对于这一领域的初步探索以及兴趣逐渐增强的过程。3、充分利用仅有的一段实习背景，特别是自己在这段实习中，处理实际问题时遇到的困难挑战（运用线性回归模型进行交易数据的分析预测），具体深入展现自己的统计以及数据处理能力。4、深度挖掘了学生本科期间的课程作业相关的project，体现在简历上，着重体现数据分析。以上就是关于数学小哥斩获多所常春藤名校金数、BA、运筹学offer的详细信息，如果有任何疑问或是更多问题，可以随时点击彬彬客服老师进行咨询，或直接拨打彬彬教育官方电话400-900-9770，彬彬教育帮你牵手世界名校~
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