1. 金融工程理学硕士 (MSc in Financial Engineering)
这个项目是港中深深圳高等金融研究院(SFI)和经管学院联合开设的,可以说是为你这类金融数学背景的学生量身定制的“对口专业”。
- 专业定位:结合了金融理论、高等数学、统计学和计算机编程。旨在培养能够利用量化模型和信息技术来解决复杂金融问题的专业人才。
- 课程核心:
- 数理与量化:随机过程、最优化方法、时间序列分析等。
- 金融与应用:衍生品定价、固定收益证券、量化投资策略、算法交易、金融风险管理等。
- 申请优势与要求:
- 极其偏爱数学、统计、金融数学、计算机等硬核理工科背景的学生。
- 要求申请者具备扎实的微积分、线性代数、概率统计基础,并熟练掌握至少一门编程语言(如Python, C++, R)。
- 就业前景:由于地处深圳,背靠粤港澳大湾区,毕业生多去往头部券商(如中信、华泰)、公募/私募量化基金、银行总行等,从事量化研究员(Quant)、风控分析师、衍生品交易员等高薪岗位。
2. 数据科学理学硕士 (MSc in Data Science)
这个项目由港中深**数据科学学院(SDS)**与深圳市大数据研究院联合开设。如果你想拓宽就业面,不仅限于金融圈,而是想往互联网大厂或高科技行业发展,这个项目非常适合。
- 专业定位:偏向纯正的数据科学与统计学应用,致力于培养具备扎实统计学基础、机器学习算法能力和大数据处理能力的复合型人才。
- 课程核心:
- 统计与算法:高级统计理论、机器学习、深度学习、凸优化等。
- 数据处理与计算:大数据计算、分布式系统、数据挖掘等。
- 申请优势与要求:
- 同样非常欢迎金融数学、数学、统计、计算机背景的学生。
- 相比金融工程,这个项目对计算机编程能力和算法基础的要求会更高一些,面试中经常会考察代码和算法推导。
- 就业前景:深圳是中国的“硅谷”(腾讯、华为、大疆等总部所在地),该专业毕业生在互联网大厂的算法工程师、数据科学家、数据分析师岗位上非常抢手;同时也有很多毕业生进入金融科技(FinTech)企业或量化私募从事数据挖掘工作。
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