干货| 金融/BA/金数，哪个专业更有“前”途？_武梦婕的博客-新东方前途出国

金融项目立足于人工智能驱动金融变革的前沿，通过将尖端AI工具融入课程体系，赋能学生迎接未来挑战。
凯瑞商学院教授团队已将检索增强生成（RAG）和智能体人工智能技术引入必修与选修课程，使学生能够在毕业项目中灵活运用这些技术，培养学生应对不断演进的金融环境所需的技术与分析专长。
接下来为大家详细分享下JHU金融项目的特色：

项目特色
> 金融计量经济学：学生在该项目中，学习设计与实施数据驱动的决策框架，涵盖投资组合管理、风险建模、市场预测及公司财务战略。学生通过实践项目，在复杂的金融市场
将理论知识与实际操作相结合。
课程侧重实战分析、编程应用及高级数据可视化，并培养学生的领导力，从而帮助学生在未来职业中从容应对数据科学与人工智能逐渐重塑的金融行业。
> STEM认证课程体系：STEM认证课程依托OPT签证延期政策红利，通过实战化教学体系，培养学生在快速变革环境中的战略决策能力与行业适应能力。

> 灵活的学制选择：全日制金融硕士项目提供9、12或15个月三种学制选择：9个月学制为加速模式（30学分）不包含金融计量经济学方向；

12个月学制（36学分）包含金融计量经济学方向，兼顾深度学习和快速就业的需求；

15个月学制（36学分）同样包含金融计量经济学方向，学生可在夏季学期获得行业实践经验。
> CFA考试专项准备课程体系深度对接CFA协会考生知识体系（CBOK），为学生参加CFA考试提供支持。该项目已助力学生取得突破性成果，包括在中国未来金融分析师大赛（2025 CFA Financial Career Accelerator in China）中荣获佳绩。

课程构成

金融专业的同学在研究生期间，课程构成包括必修课（商业基础课，专业核心课程，STEM 课程）以及选修课，以下为课程示例：

我们可以看到商业基础课（6学分）包含商业沟通，商业领导力和人类价值观，以及统计分析。专业核心课（12学分）包括会计与财务报告，公司金融，金融衍生品，金融建模与估值，固定收益，及投资学。
STEM类课程（8学分）只开设于12 或 15 个月的 36 学分项目中，课程更侧重从不同维度培养学生的量化技能，具体课程包含计算金融，实证金融学，金融线性计量经济学，以及金融非线性计量经济学。
此外，学校提供非常丰富的选修课，涵盖对冲基金策略，投资组合管理，加密货币，金融机器学习，私募股权，资产管理等课程，学生可以按照兴趣和职业规划目标进行选择8个学分的选修课，满足未来职业发展需要的知识和技能。

商业分析及人工智能专业

属于STEM 项目，致力于培养学生运用数据洞察力进行批判性思考，推动变革的能力。

课程以机器学习和人工智能为核心，帮助学生掌握在人工智能时代所需的领导技能，从而做出明智的决策，有效管理和领导企业，从容应对未来的挑战。
接下来，为大家详细分享下JHU商业分析及人工智能专业的项目特色：

项目特色

> 前沿的量化与技术能力培养学生掌握先进技术能力并熟练运用多种分析工具的能力，使其能够在多变商业环境中精准获取数据、挖掘洞察并清晰传递结论，为决策提供坚实支撑。
> 商业分析实践学习并掌握制造业、零售业、运输业、金融业、信息技术及医疗保健等多领域商业问题的量化分析方法，探索商业解决方案开发与部署的实现路径。
> 人工智能基础课程体系以人工智能、数据科学与机器学习为核心，致力于夯实学生在商业分析与人工智能的方法论基础，培养学生将业务需求转化为落地的解决方案的AI应用能力。
> STEM认证课程体系STEM认证课程依托OPT签证延期政策红利。项目注重实战化训练，培养学生在快速变革环境中驱动战略决策与解决实际问题的能力。

课程构成

商业分析及人工智能专业的学生在研究生期间，需要选择商业基础课，专业核心课程，STEM 课程以及选修课（量化选修课程以及通用选修课）：

> 课程构成包含商业基础课共6学分，具体课程包含商业沟通，商业领导力和人类价值观，统计分析；

核心课共8学分，包括商业分析，数据分析，数据可视化，以及运营管理；
STEM课程共8学分，具体课程包括高级数据分析，分析咨询项目，实用机器学习，以及数据分析。
此外，学生需要完成14个学分的选修课程，共7门课程，其中至少 4 门选修课必须是量化选修课程。

量化选修课具体包括高级数据库管理，人工智能驱动的序列决策，商业人工智能基础等，着重培养学生驾驭数据，运用AI模型，在复杂环境下做出最优决策，并最终创造价值的专业能力。

通用选修课则包含公司治理，危机管理，企业风险管理框架，营销管理等商业类的课程。同学们可以在学校官网获得更多关于课程的信息

金融数学

金融数学项目秉承

了工程学的优良传统，依托教职人员在研究、教育及领导力方面的优势，不断拓展知识边界，并运用新知识应对现代社会面临的复杂挑战，致力于推动人类福祉。

在当今快速演变的全球经济金融格局下，理解和驾驭这一体系是时代的重要课题。
金融数学本质上是一门工程学科，其学科基础扎根于概率论、统计学、优化理论、偏微分方程和科学计算等学术领域，这正是约翰霍普金斯大学的应用数学与统计系（AMS）教师所深耕的核心方向。
金融数学的价值远不止是将一系列技术工具应用于共同的金融问题领域。它更以量化方式推动着全球市场中公司、投资者与金融机构之间的互动模式——这些互动既受到中央银行、监管机构和政府行为的约束，也由其制度框架所塑造。
从华尔街到伦敦、香港，全球范围内的经纪交易商以及其他全球金融机构，通过创造和打包（或重组）资本产品与服务，形成对全球资本配置、投资和风险转移至关重要的金融工具。