金融、金工/金數、金融科技都有哪些區別？

金融、金工/金數、金融科技，你真的足夠了解么？今天我們就來聊下這些看似是近親又有很大區別的商科類專業。

1、金融（Finance）

金融學以融通貨幣和貨幣資金的經濟活動為研究對象，具體研究個人、機構、政府如何獲取、支出以及管理資金以及其他金融資產的學科專業，是從經濟學中分化出來的產物。

美國金融碩士(MSF)項目主要的分支方向為資本市場、企業融資、風險管理等。

2、金融工程/金融數學

（Financial Engineering &

Financial Mathematics）

金融工程主要研究金融的衍生品，用數學工具建模來解決金融問題。

金融數學則是將現代數學和計算技術應用在金融中。

總體來說，兩個專業相差不大，有些學校開設的項目又稱為Quantitative Finance（量化金融）或者Computational Finance（計算/計量金融）。

金工/金數的核心課程一般涉及到期權定價、統計分析、隨機過程、數值方法、量化交易策略、金融衍生品以及編程。

3、金融科技

金融科技這個專業相對較新，其關鍵就是用科技(主要是計算機科學)去改變金融行業的產品、交易等模式，負責設計、開發、測試和部署復雜的軟件解決方案，以促進各種金融機構的工作。

課程設置主要是金融的一些基本知識以及當下熱門的大數據、人工智能、加密貨幣和區塊鏈等技術。

先修課與本科背景要求

申請美研項目，只是做到“自己心儀”顯然是還不夠的，我們還得讓自己與名校項目相匹配才行。

而本科背景與先修課，就是進行匹配的第一道門檻——

1、金融學

純金融方向的項目，往往對申請者的本科背景要求較寬泛，建議本科專業為經濟、會計、管理、國際貿易等相關專業。

非商科背景的申請者則建議在本科期間輔修金融專業或者選修經濟、金融、數學統計等一系列先修課。

先修課方面則主要可以分成兩類：

數學類：微積、概統、線代為主

金融類：宏微觀經濟學、公司金融、會計等

2、金工/金數/金融科技

與金融學項目相比，金工、金數以及金融科技在先修課上的要求就明顯更高一些了——

數學統計：多元微積分、線性代數、概率論、數理統計、微分方程、實變函數、隨機過程、數值方法、時間序列分析等

計算機：C++/JAVA/C、Python、MATLAB

另外，如果想要沖擊Top10 的項目，則最好還學過Deep Learning、Machine Learning、NLP或者Parallel Computation這些課程。

從專業背景上看，申請金工/金數的本科學生大多都具有復合型背景，如數學+經濟、計算機+經濟/金融，從往屆錄取來看，這類交叉學科也更適合具備數理背景的學生，本身純金融的學子反而不占優勢。

不過對于在本科課程內沒有達到先修課要求的同學們，也不要灰心，可以選擇在MOOC或者Coursera上修完拿證書給申請學校證明學習能力。

軟實力背景

無論是“陸本211，圓夢MIT金融”，還是“斬獲全美最頂級，芝大金數offer”，亦或是“哥大/杜克/NYU，金工/金數大滿貫”...

無一例外都在規劃中展現著“定制實習”、“補充競賽”和“大牛推薦信”的強大作用。

大體可以列為——

牛推>本科院校和GPA>專業匹配度（先修課）>較牛推（高質量實習 or 科研 or 論文發表）>托福、GRE（雅思、GMAT）>一般實習（科研）>一般推薦信

1、金融學
金融專業相關申請時，建議有銀行、基金、證券、投行、保險等金融行業的相關實習經歷，崗位偏向技術和分析的工作。
高質量的實習或者工作經歷在申請中會有一定的優勢。所以在選擇實習的時候，需要一方面注意實習的企業，盡量選擇國際知名企業，另一方面注意選擇與金融專業相關的崗位。

2、金工+金數+金融科技

金工、金數、金融科技專業要求的實習會更加量化分析一些，最好有Modeling的能力，最對口的一個部門通常是投行或券商的量化投資部或金融工程部，核心是從事量化工作。

當然上述金融類實習方向也是可以的，但是職位要參考以下：

資產管理公司---量化分析、戰略研究、對沖基金資產研究

證券公司—量化投資部、固定收益部、投資銀行部、金融服務部

投資公司Capital—量化交易部、投資部

銀行—量化投資部、全球市場分析、私人資產實習生

3、除了實習，競賽也是很好的補充

申請者也可以多參加一些競賽類活動，如現在很多學生都會參加Kaggle競賽，選題很多，可以單練或者組隊，相對形式也比較靈活，時長一般1-2個月，能拿到銀牌以上就算比較有含金量了。

4、推薦信可以為你加分不少

推薦信的時間節點： 9月份確定推薦人，9-10月確定好學校list后，保證推薦人在deadline前可以提交推薦信，一般在圣誕節前后提交結束。

需要注意的是，海本學生還要盡量和推薦人處好關系，保證推薦人的推薦信力度。

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