理海大学金融工程硕士专业学什么？

　　所有就读于金融工程硕士课程的学生必须在通用的分析、金融和计算课程中成功完成 30 个研究生学分。该计划包括与一家金融服务公司的顶点实习项目。学生将获得解决现实世界问题的第一手经验，并在最终的招聘中进行实践。如果满足一系列先决条件，该计划设计允许学生在一两个日历年内完成校园或在线课程要求。具体课程设置如下：

　　一、核心必修课程（21学分）：

　　1.分析课程：

　　数学 467 随机微积分（3 学分）：包括随机微积分、伊藤公式、随机微分方程、布莱克-斯科尔斯模型的理论介绍。 应用于测量的变化多维随机微积分。

　　2.选择以下统计学课程之一：

　　数学 312 统计计算和应用（3 个学分）： 使用统计计算包；探索性数据分析；蒙特卡罗方法；随机化和重采样，各种统计方法在现实世界问题中的应用和解释。

　　STAT 410 随机过程和应用（3 学分）： 使用编程语言学习与现实世界分析相关的概率和统计函数。随机过程的理论与应用。

　　3.金融课程：

　　GBUS 421 高级投资（3 学分）： 课程提供全面而详尽的讲座实施。

　　或者GBUS 422 衍生品和风险管理（3 学分）。

　　4.工业工程课程：

　　ISE 426 优化模型和应用（3 学分）： 使用数学编程技术对运筹学问题进行建模和分析。本课程是针对研究生的 IE 316 版本，包含研究项目和高级作业。

　　5.计算课程：

　　ISE 447 财务优化（3 学分）： 涵盖的优化技术包括线性和非线性规划、整数规划、动态规划和随机规划。强调在金融应用中使用建模语言和求解器。

　　6.定点课程实习：

　　GBUS 485 实习顶点（3 学分）：本课程在整个学期中提供与现实世界商业问题/项目的互动。

　　7.机器学习要求（3学分）：

　　从以下 3 门课程中选择 1 门：

　　CSE 326/426 机器学习基础（3 学分）：贝叶斯决策理论以及参数和非参数分类和回归的设计、线性、等知识，对于CSE 326 和 CSE 426 都不会获得学分。

　　ISE 364 机器学习简介（3 个学分）：应用机器学习的技术，而不是算法和方法背后的深层理论。

　　STAT 465 统计机器学习（3 学分）：本课程广泛介绍了统计机器学习的概念、方法和实践：参数和非参数回归、逻辑回归、分类和基本神经网络；核和最近邻估计、聚类、贝叶斯和混合模型。

     【注意】：以上文章出现的字母+数字组合仅代表课程相关编号

　　二、选修课程（6学分）：

　　从以下 3 个专业中选择 2 个课程：

　　定量风险跟踪；

　　数据科学与金融分析；

　　财务运作课程。

　　总之：通过在学位所需的30个学分之外完成额外的6-9个学分，可以在数据科学与金融分析、定量风险管理或金融运营研究中获得证书课程。所以建议申请的同学们一定要及早准备，如果您还不知道从何做起，那么，托普仕老师就是您最好的选择，我们的老师一定要会给您最专业化的建议和最好的选校服务，帮助您早日拿到梦校offer！

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