一、金融工程 (MFE)

　　硬核背景为王： 极其看重数理基础和编程能力

　　核心课程： 高数、线代、概率论、统计学、常/偏微分方程、随机过程、C++/Python编程、数据结构。成绩单上这些课成绩必须亮眼!

　　经历偏好： 量化金融相关实习(券商/基金金工/量化研究部、FinTech公司量化岗)、数学建模竞赛(美赛、国赛获奖)、扎实的编程项目(如自己实现期权定价模型、回测交易策略)。

　　文书重点： 展现强大的数理逻辑、解决复杂量化问题的能力、清晰的职业目标(指向量化岗)。对金融市场的理解要具体(比如对某类衍生品或风险模型的认识)。

　　二、金融数学 (MMathFin/MSFM)

　　理论深度是灵魂： 最看重纯数学、应用数学、统计学的理论功底

　　核心课程： 数学分析/高等微积分、实分析、复分析、泛函分析、概率论(测度论基础)、随机过程/随机微积分、偏微分方程、时间序列分析。编程课(Python, R, Matlab)是重要补充。

　　经历偏好： 理论型研究项目(数学、统计方向)、需要深度数学建模的实习/竞赛(即使非直接金融，如物理、工程建模)、助研经历(数学/统计系)。

　　文书重点： 突出对数学理论的热爱、严谨的逻辑推导能力、将抽象数学应用于金融问题的潜力。相比MFE，可能更偏向学术一点。

　　三、金融科技 (MFinTech)

　　技术落地能力是核心： 看重计算机/信息技术/数据科学技能和对金融业务的理解

　　核心课程： 编程(Python是核心，Java/Scala等加分)、数据结构与算法、数据库、计算机网络、操作系统基础、机器学习/数据挖掘、金融学基础、会计学基础。区块链、云计算相关课程是亮点。

　　经历偏好： 金融科技公司实习(产品、技术、数据分析岗)、银行/券商/保险的科技/数字金融部门实习、软件开发/数据分析项目(尤其是涉及金融数据的)、金融产品设计/用户调研经历。

　　文书重点： 强调技术实践能力、对金融科技趋势的洞察(如AI风控、智能投顾、区块链应用)、产品思维、解决实际金融业务痛点的兴趣。

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