1、Georgia Tech-Quantitative and Computational Finance (MS)

寻求硕士学位的学生必须拥有学士学位，通常是在工程、科学、数学或其他领域获得学士学位，为成功完成 ISyE 的一项课程提供足够的背景。具有未经认可的学位课程背景或发现缺乏相关内容的课程背景的学生可以期望首先参加初步课程，以将他们的准备提升到所需的水平。各种硕士学位的先修课程包括在概率、统计学、线性代数和微积分方面的出色表现。

2、IT-Computational Finance Master of Science Degree

RIT的计算金融硕士培养量化分析师，他们设计和实现银行和投资公司使用的金融模型，以产生利润和降低风险。计算分析专家还支持银行和金融之外的其他行业和业务功能。计算金融硕士将扩展你的技能，使你能够将你的专业知识应用到不同的领域，所有这些领域都对具有计算金融背景的专业人员有很大的需求。该项目是为在银行、金融和越来越多的行业中对计算或量化金融职业感兴趣的学生设计的。这些领域的专业人士利用他们在业务、建模和数据分析方面的优势来理解和使用复杂的财务模型。

在加入计算金融硕士课程之前，学生必须完成 R 和 Python 在线预备课程。课程作业不需要在申请前完成，大约需要 3-4 周才能完成。并非所有课程都需要提交入学考试(GMAT 或 GRE)的分数。

3、stanford-The Mathematical and Computational Finance Program

斯坦福大学的数学和计算金融课程(“MCF”)是世界上最古老和最成熟的同类课程之一。该项目始于上世纪90年代末，是一个跨学科的金融数学研究小组，当时“宽客”(quants)开始对金融产生更大的影响，1999年开始正式招收硕士学生。目前的MCF项目是在斯坦福工程学院计算与数学工程研究所的赞助下于2014年重新启动的，以更好地适应行业变化，并扩展到金融技术领域。我们很高兴能够保持在金融创新的前沿，同时继承我们长期以来的卓越传统。

4、mu-Master of Science in Computational Finance

跨学科学位，为您提供定制课程的好处。学生不仅学习复杂的数学建模工具、复杂的编程方法和数据科学技术，而且学习如何在金融和经济理论的背景下应用这些技能。

拥有超过1,850 名业内校友，我们拥有强大而忠诚的校友网络，您可以在整个量化金融职业生涯中加以利用。

它正在寻找能够在学术和专业上展示其成功潜力的候选人。所有候选人的唯一共同点是在数学课程深度的学术上取得成功的证明，以及对量化金融领域的明确理解和其中的明确目标。除此之外，这里也寻求能够以口头和书面形式清楚地表达自己的想法，有动力在 MSCF 项目及其他项目的严苛环境中取得成功，并且能够在不同的团队中很好地工作的候选人。

1、Georgia Tech-Quantitative and Computational Finance (MS)

寻求硕士学位的学生必须拥有学士学位，通常是在工程、科学、数学或其他领域获得学士学位，为成功完成 ISyE 的一项课程提供足够的背景。具有未经认可的学位课程背景或发现缺乏相关内容的课程背景的学生可以期望首先参加初步课程，以将他们的准备提升到所需的水平。各种硕士学位的先修课程包括在概率、统计学、线性代数和微积分方面的出色表现。

2、IT-Computational Finance Master of Science Degree

RIT的计算金融硕士培养量化分析师，他们设计和实现银行和投资公司使用的金融模型，以产生利润和降低风险。计算分析专家还支持银行和金融之外的其他行业和业务功能。计算金融硕士将扩展你的技能，使你能够将你的专业知识应用到不同的领域，所有这些领域都对具有计算金融背景的专业人员有很大的需求。该项目是为在银行、金融和越来越多的行业中对计算或量化金融职业感兴趣的学生设计的。这些领域的专业人士利用他们在业务、建模和数据分析方面的优势来理解和使用复杂的财务模型。

在加入计算金融硕士课程之前，学生必须完成 R 和 Python 在线预备课程。课程作业不需要在申请前完成，大约需要 3-4 周才能完成。并非所有课程都需要提交入学考试(GMAT 或 GRE)的分数。

3、stanford-The Mathematical and Computational Finance Program

斯坦福大学的数学和计算金融课程(“MCF”)是世界上最古老和最成熟的同类课程之一。该项目始于上世纪90年代末，是一个跨学科的金融数学研究小组，当时“宽客”(quants)开始对金融产生更大的影响，1999年开始正式招收硕士学生。目前的MCF项目是在斯坦福工程学院计算与数学工程研究所的赞助下于2014年重新启动的，以更好地适应行业变化，并扩展到金融技术领域。我们很高兴能够保持在金融创新的前沿，同时继承我们长期以来的卓越传统。

4、mu-Master of Science in Computational Finance

跨学科学位，为您提供定制课程的好处。学生不仅学习复杂的数学建模工具、复杂的编程方法和数据科学技术，而且学习如何在金融和经济理论的背景下应用这些技能。

拥有超过1,850 名业内校友，我们拥有强大而忠诚的校友网络，您可以在整个量化金融职业生涯中加以利用。

它正在寻找能够在学术和专业上展示其成功潜力的候选人。所有候选人的唯一共同点是在数学课程深度的学术上取得成功的证明，以及对量化金融领域的明确理解和其中的明确目标。除此之外，这里也寻求能够以口头和书面形式清楚地表达自己的想法，有动力在 MSCF 项目及其他项目的严苛环境中取得成功，并且能够在不同的团队中很好地工作的候选人。