金工&金數！這對披著商科外套的硬核理工專業，現在究竟有多火？

如果說到近年來熱門到可以站C位的商科專業，金工、金數必須擁有姓名！這兩個專業常常被貼上「熱門」和「高回報率」的標籤。

big name的高薪招聘、報導中的巨大人才缺口……讓越來越多的人將這對好基友捧上金融食物鏈的頂端，這對專業也逐漸成為眾多金融系，還有隔壁經濟、數學、統計、計算機等夥伴們的首選。

為什麼這兩個專業能這麼熱？

人人都想靠大趨勢 carry 躺贏。

現在金工金數就是如此的江湖地位，

佔盡天時地利人和。

傳統公司財務和投資理論為主體的金融業競爭已趨於飽和，時代需要更複雜更智能的數學算法和計算機操作來處理複雜的交易和應對多變的市場。

大數據、機器學習、電子貨幣等新趨勢為金融科技領域帶來了新的機遇。金工金數為硬核理工科，門檻與技術含量雙高，很難被替代。

與傳統金融受市場波動影響巨大不同，金工金數多為後臺工作，無論市場好壞都有生意可做，相對穩定。

這對好基友有什麼區別？

其實老實說，金融工程和金融數學的差別並不是非常大。如果理工科學生想要從事金融行業，但是又不想偏離數理方向，或者商科生想要在金融領域專攻技術，那麼這兩個專業都是非常好的選擇。

• 金融工程

用最直白的話來說，金融工程以數學、計算機為基礎，設計金融工具為主，這種工具可以是交易也可以是風險防控等各個方面。隨著人工智慧的發展，金融工程越來越依靠統計學、大數據、機器學習等，而不是單純的數學模型，所以該專業對數學（統計學）、計算機（編程）有比較高的要求。

• 金融數學

金融數學則比較特殊一些，金融經濟管理課程較少，相應的增加了大量數學類課程。金融數學以數學為工具，強調數學在金融行業中的應用，偏數學，對數學要求極高，甚至比金融工程還要高。

落實到選專業，就秉持著：你對計算機、大數據更感興趣，就選金融工程；如果你數學天賦很高並且也喜歡數學，就選金融數學。

反正這兩個專業的畢業生就業發展方向其實是相似的，主要就是培養金融工程師。

未來出路在哪裡？

金工、金數作為金融業最富技術含量的學歷，在各個層面都有需求，就業面極廣。

適合的職位主要集中在類似投資銀行、對衝基金、商業銀等，主要負責衍生品定價模型的建立和應用、模型驗證、模型研究、程序開發和風險管理等。

除此之外，也有不少金融工程或金融數學碩士畢業之後進入了基金公司、保險公司、會計公司、軟體公司或者公司財務部門。現在也有越來越多的政府管理部門和能源公司開始招收相關專業的人才。

• 投行（劵商）

著名國際投行 Goldman Sachs、Citi、Morgan Stanley、JPMorgan 等、國內投行中金、興業證券、國泰君安、中信證券等。主要從事投行 IBD、Sales&Trading、Research 等工作。高薪，社會地位較高，但是比較難進。

• 四大/諮詢

金工專業的同學畢業後可以去四大會計事務所 PwC、Deloitte、KPMG、EY 和戰略諮詢公司 McKinsey、BCG、Bain、羅蘭貝格等公司從事公司發展戰略顧問。相比投行來說比較好進。

• 基金/信託/私募/風投

主要從事分析師的職位，行業壁壘高，分析師發展幾年價值很高。

• 保險公司

主要從事精算及風控業務，屬於公司的高薪職位。

• 500強大型集團公司

主要負責集團企業財務部分的會計核算、資本管理、成本控制、內部控制等工作。

—— 申請助攻 ——

無論是金工還是金數，對於學生的背景要求都是比較高的。MFE更喜歡數學，工程能力強的申請者，例如數學、統計、理工科，當然商科背景的學生也是ok的~只不過像數學和統計之類的課程要足夠好哦。

標化成績要求：

GPA >=87，TOEFL>100/雅思7（ GRE >325）這種成績是許多名校的入門標準。

實踐背景要求：

金融工程作為一個工作導向的碩士，每個項目的目的就是希望其畢業生可以儘快的找到一份相關的工作，就業率也是每個項目拿出來吹捧自己的資本。所以說，金融工程申請中學校很關注的一點就是這個申請者能不能找到工作。

• 實習

如果在本科時有豐富的相關實習經歷（金融機構做量化分析，產品設計等等），那麼在申請中會非常有優勢。很多學校會認為這樣的申請者找到工作的概率非常大，只要其他的各項申請材料都沒什麼大問題，那麼被錄取的可能性就很高。若沒有，這可能是申請時的一個重要硬傷。

熱門高含金量實習推薦（部分）

科研

除了實習，科研也是一個考量你的標準。邏輯思維能力、創造能力以及分析並解決問題的能力等等都是名校招生官希望在你身上看到的東西。而通過「參加科研、發表論文」能夠快速培養並提升這些進入高等教育階段前必備的能力。

競賽

數據分析、量化分析方面的競賽也是可以下手的方向：

編程能力重要嗎？

如果你是編程大神，那是極好的，畢竟業界是非常看重你的編程能力。如果本科你就能掌握一些關於memery，或者堆、棧這種basis的東西,等到了碩士之後，你會發現學起來比較輕鬆。

何種編程軟體？

1、pricing一般用C++，numerical analysis和simulation，mat lab。

2、統計數據回歸用R、SAS，或Python。

聊了這麼多，可以說你已經基本了解了金工金數的情況和申請方法，但紙上談兵遠遠不夠，如果你真的對這兩個專業感興趣，歡迎添加學姐（Yura1857，備註：金工金數）了解哦~