作为近年来兴起的交叉学科，金融工程/金融数学与商业分析都是具有理工科背景的商科专业，且商业分析归属于STEM专业项目，《启德教育中国学生商科留学报告》对这几个专业的不同申请要求进行了详细介绍。

金融工程/金融数学简称金工/金数，是近年来兴起的一门交叉学科，其本质是运用数学模型、计算机方法来解决金融问题的一门学科。目前金融工程/金融数学专业一般开设在商学院、工学院或者文理学院的数学系下。美国的金融工程项目有很多种叫法，包括Financial Engineering、Mathematics of Finance、Financial Mathematics、Computational Finance 和Quantitative Finance等，一般都把它们统称为 MFE。MFE本身是非常注重量化能力的学科项目，主要包含数学、计算机、金融、统计四方面知识，课程理工味道非常浓厚。项目的学费较高学制较短，且一般没有奖学金。时长通常为一年半。

目前，90%政府机构及企业中都配备有数据分析相关的专职部门及人员，具有分析能力的人才在金融机构、咨询公司、科技公司、互联网公司、医疗行业、生产型企业、消费品产业、交通产业、物流、房地产等领域都有大量的需求。常见职位包括数据分析师、数据分析工程师、数据挖掘人员、商业分析师、项目管理分析师等。毕业生的基本薪资能达到每年 65k-95k美元，毕业生也有机会创业，如成立数据分析师事务所。

申请金融工程/金融数学硕士一般建议本科为数学、计算机以及其他数理方面理工科专业会更有优势。除了金融和经济学的基础知识外，录取委员会更看重申请人的数理背景和计算机能力。常规的先修课要求一般为微积分、微分方程、线性代数、概率论 与数理统计，同时最好具有编程语言（C/C++/Python 等）技能。

申请人要选择与金融工程相关的工作职位，学习量化交易/统计分析/策略开发/测试等 金融工程方法应用能力，有条件的话建议选择跨国知公司。一般需要 2-3 段较深入的实习经历，需要注重质量，最好能够参与核心工作，每段经历时长在1个月以上为宜。

商业分析(Business Analytics) 是运用分析工具研究大数据信息，搭建数据分析与商业管理的桥梁，指导商业决策的一门新兴学科。在实际应用中，数据分析能够利用大量非结构化数据，挖掘出隐藏信息，总结其内在规律，从而帮助企业进行量化经营，引导企业采取适当的行动以达到精准营销、理性决策的目的。

和多数其他商科专业不同，商业分析归属于STEM 专业项目，和理工科学生一样，享有 36 个月的 OPT 时间，比传统商科专业的学生多出 24 个月。因其交叉学科属性，课程一般是数学、统计、计算机和商科课程的结合。作为近年来新兴的商科专业，美国陆续有 30 多所大学开设了商业分析，如麻省理工、哥大、加州洛杉矶、南加大、罗切斯特、德州奥斯汀、杜兰等等。项目学分通常在30-45之间，2-3个学期，一般开设在商学院或管理学院。

申请一般建议本科为商科专业，或者有数学和统计学基础，掌握计算机编程能力（如 R, Python, SQL），并掌握统计分析软件（SAS， SPSS 等）等专业。常规的先修课要求一般为微积分、线性代数、概率论与数理统计、计算机编程。

申请人要选择数据分析类的工作职位积累实习经历，学习量化分析或应用概率论和统计学的应用，有条件的话建议选择跨国知名公司。一般需要2-3段较深入的实习经历，着重团队合作经历，体现领导力、分析能力等，每段经历时长在1个月以上为宜。在学术研究方面申请人可以选择应用型科研项目，能体现良好的量化分析能力即可。

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