一、学制安排

　　NYU大学金数专业需要读完1年，涵盖为期三个学期，需要36个学分，其中专业课程每年秋季开始，专为寻求金融行业职位的学生设计。全日制学生每学期修12个学分，参加每周的研讨会，并在第二学期和第三学期之间的夏季进行实习。

　　9门主修课程：(21个学分)

　　Financial Securities and Markets, MATH-GA 2791 (3 points)

　　Machine Learning & Computational Statistics, MATH-GA 2711 (3 points)

　　Stochastic Calculus & Dynamic Asset Pricing, MATH-GA 2747 (3 points)

　　Scientific Computing, MATH-GA 2043, (3 points)

　　or Scientific Computing in Finance, MATH-GA 2048 3 points

　　Risk and Portfolio Management, MATH-GA 2751 (3 points)

　　Computing in Finance, MATH-GA 2041 (3 points)

　　Project and Presentation, MATH-GA 2755 (3 points)

　　15学分的选修课程：

　　实习项目：学生们以两到三人为小组，完成他们的顶点项目，作为项目和演示课程的一部分。他们接受教师或金融行业专业人士的指导和监督，因为他们在定量金融和金融数据科学的不同领域进行新颖的研究。每个小组制作一份书面报告，并提交他们工作的最终展示。

　　二、项目体验

　　课程学习：

　　学术方面，NYU大学金数专业的老师们都很厉害，都是见证甚至发明绝大多数今天我们用的quant model的人，其中Gordon Ritter还被评为了Buyside Quant of the Year。

　　项目还会根据市场需求的变化调整课程，比如近两年有新开Data Science in Quant Finance, Counter Party Credit等。项目的课程选择也很多，不管你想走什么方向，想做什么asset class总能找到对应的课程。虽然每学期四门课，一门课每周只meet两小时不到，但是课程节奏很快，内容偏理论，课后作业量也很大。

　　这里所谓的“偏理论”，因为有了扎实的理论基础才能在实际应用中更驾轻就熟，也提供了创新的可能。Prof Ritter就不止一遍地说过，想学好ML必须只用纸笔自己推导。总之从课程中真的能学到超多干货，完全值回票价。

　　就业机会：

　　找internship和fulltime job期间，每个人都会经历一段压力很大的日子。尤其是第一学期，除了繁重的课业之外还要刷绿书黄书Leetcode、network、改简历、准备行为面、投网申、做各家online test和video interview等等。每天都恨不得有48小时，一分钟掰成两分钟用。

　　有学生反馈最忙的一周，周一有stochastic calculus midterm，周二有Citi电面，周四有JP电面和一家hedge fund onsite。但是只要自己能挺过那段时间， resume和硬实力到位，在第一学期拿到offer还是不成问题的。强烈推荐未来要做quant的大家在开学前能把面试书刷刷熟，这样会省去很多时间。

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