一、量化金融(QuantitativeFinance)

　　量化金融(Quantitative Finance)要强调金融市场和金融产品的数字建模。学习侧重点是利用数学模型、统计学和计算机科学，来理解和解决金融市场出现的问题。

　　学习课程：

　　1.数学：包括括微积分线性代数、概率论和随机过程等。

　　2.计算机科学：如编程(Python,C++，R等)、算法和数据结构、机器学习等。

　　3.金融学：如投资学、衍生品定价、资本市场理论等。

　　4.量化方法：如金融建模风险管理、金融数据分析等山。

　　研究方向：

　　毕业生可以在投资银行、对冲基金、资产管理公司证券公司和金融咨询公司等机构工作。

　　岗位：量化分析师、风险管理师、数据科学家。

　　推荐院校：

　　普林斯顿大学

　　纽约大学

　　卡内基梅隆大学

　　哥伦比亚大学

　　麻省理工学院

　　二、金融科技(FinTech)

　　金融科技(FinTech)该专业主要强调新技术在金融服务中的应用，主要的学习侧重点是探索和应用新的技术(如区块链、人工智能、大数据等)，从而解决金融服务中的问题。

　　学习课程：

　　1.金融学：如支付系统、金融市场、投资管理等。

　　2.计算机科学：如编程(Python, Java等)、数据库管理、机器学习、云计算等。

　　3.创新技术：如区块链技术、人工智能在金融中的应用、金融数据科学等。

　　4.企业管理：如创新管理项目管理、创业等。

　　就业前景：

　　毕业生在银行金融科技公司、支付公司、保险公司和咨询公司等机构找到工作。

　　岗位：金融科技产品经理、区块链工程师、金融数据分析师。

　　推荐院校：

　　杜克大学

　　波士顿大学

　　加州大学伯克利分校

　　纽约大学

　　三、精算科学

　　精算科学(Actuarial Science)该专业主要强调风险的评估和管理，学习侧重点是使用数学和统计学的工具来评估和管理金融风险。

　　课程：

　　数学：如概率论、数理统计、随机过程等。

　　精算学：如生命保险数学、财产和责任保险数学、退休金计划等。

　　风险管理：如金融风险管理、企业风险管理季。

　　计算机科学：如编程(Python,R等)、数据分析、机器学习等。

　　就业方向：

　　毕业生通常在保险公司、银行、投资公司、政府机构和咨询公司等机构工作。

　　岗位：精算师、风险管理师、数据分析师。

　　推荐院校：

　　伊利诺伊大学香槟分校

　　威斯康星大学麦迪逊分校

　　宾夕法尼亚州立大学

　　纽约大学

　　哈佛大学

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