就业保障卡梅计算金融录取！-新东方前途出国
邹彦婷
美国研究生留学规划主管
武汉
- 学历背景：
- 擅长专业：金融,计算机,商业分析,电气工程
- 录取成果：麻省理工学院,康奈尔大学,哥伦比亚大学,布朗大学,杜克大学
- 从业年限
- 7-10年
- 帮助人数
- 447人
- 平均响应
- 15分钟
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就业保障卡梅计算金融录取！
- 美国研究生
- 软实力
- 私立学校
- 理工科
- 录取院校：卡内基梅隆大学，芝加哥大学，宾夕法尼亚大学
- 录取专业：计算金融，数理金融，系统工程
- 语言成绩托福111 GRE324
- GPA3.8
- 毕业院校武汉大学
背景介绍
S同学妈妈也是朋友介绍过来的，朋友的孩子在我们的努力下顺利拿到密歇根大学安娜堡分校的录取。由于我们这边做过不少高端金融及金融工程的案例，因此选择信任我们的专业度，通过沟通我们梳理了十几所，并按照申请难度进行了冲稳保的划分，并让学生先确定了几所冲的院校。由于本科专业就是金融工程方向，因此课程匹配度非常高，但是当时孩子的实习内容偏向于金融学的实习背景，这点是需要进行重点补充的。经过我们的指导，让孩子在武汉当地先找到了私募基金公司进行实习，了解量化工作在实际生活中的应用。S同学托福很快就达到了111，这是她之前高中在美国就读过1年的优势，有了这托福我们就立刻开始进行GRE的准备，324的分数虽然S同学自己不太满意，但是我们劝说大部分学校关注的是数学部分的成绩，我们已经达到了要求，那么解放出时间去做更多的实习比刷分更有意义。因此孩子在有了第一段量化背景的工作后，后续申请季期间持续在做量化工作，这也为后续名校的各种面试要求积累了扎实的基础。
申请难点
留学规划与提升
卡内基梅隆大学计算金融Computational Finance硕士这一专业将学生引领到金融和计算机科学的交叉领域，致力于培养他们在金融领域中应用计算机科学和数据分析技术的能力。该专业注重理论和实践的结合，提供了深入研究金融模型、风险管理、投资策略和金融市场的机会。学生将学习并应用先进的计算机科学技术，如机器学习、数据挖掘和量化分析，以解决金融领域的复杂问题。通过这个专业，学生将为金融机构、投资公司和其他相关行业提供创新的解决方案，以在竞争激烈的金融市场中取得成功。
卡内基梅隆大学计算金融Computational Finance硕士课程学习计划
1.基础课程：
金融理论和实践：金融市场、金融产品和基本的金融概念。
计量经济学：经济学中的定量分析和统计方法。
金融计算：金融领域中的计算方法和工具。
2.计算机科学核心课程：
数据结构和算法：计算机科学中的基本数据结构和算法设计。
数据库系统：数据库的设计和管理，以支持金融数据的存储和访问。
机器学习：机器学习算法和技术，以应用于金融数据分析和预测。
3.金融建模和分析课程：
金融工程学：金融市场的建模和衍生品定价理论。
风险管理：金融风险管理和衡量方法。
量化投资策略：量化交易策略的开发和应用。
4.选修课程：
高级机器学习：研究机器学习算法和技术的高级应用。
大数据分析：处理和分析大规模金融数据的技术和工具。
金融市场微观结构：金融市场中的买卖行为和市场结构。
5.实践项目：
实践项目是课程的重要组成部分，学生将有机会在实际金融和计算机科学应用中应用所学知识和技术，解决实际问题。
院校解读
留学方案
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