答案優(yōu)選在技術(shù)性強(qiáng)的專業(yè)中，這類專業(yè)申請(qǐng)難度最高，很多“高手兒”都折在這個(gè)專業(yè)上，最后顆粒無收的不在少數(shù)。今天早上接到一學(xué)生家長電話，他去年7月曾數(shù)次電話咨詢，學(xué)生是國內(nèi)TOP3大學(xué)工科背景，托福100+，GRE
320+，有某證券公司實(shí)習(xí)經(jīng)歷，一段兒工程專業(yè)科研經(jīng)歷，今年申請(qǐng)結(jié)果都收齊了，全部“悲劇”了。我一點(diǎn)兒都不意外，因?yàn)槲乙娺^太多“過度自信”的學(xué)生，由于對(duì)這類專業(yè)的實(shí)質(zhì)把握不準(zhǔn)、對(duì)申請(qǐng)形勢(shì)估計(jì)不足。殊不知，這類專業(yè)云集了幾乎所有專業(yè)背景的申請(qǐng)人，不信我們來分析一下：
01.數(shù)理背景的申請(qǐng)人
數(shù)理背景(數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、物理等)的申請(qǐng)人這類申請(qǐng)人有著非常強(qiáng)的數(shù)理背景，而不僅僅是標(biāo)準(zhǔn)的高數(shù)、現(xiàn)代、概率與數(shù)理統(tǒng)計(jì)，而是數(shù)分、常微分、偏微分、實(shí)變、復(fù)變、統(tǒng)計(jì)學(xué)、博弈論、隨機(jī)、回歸。。。等等。但這類申請(qǐng)人的弱點(diǎn)通常是programming(編程)，而programming在這個(gè)專業(yè)里，就是個(gè)工具，C++是工具，Matlab也是工具，當(dāng)然如果會(huì)用Python就更好。即便沒有，但如果有針對(duì)性的去彌補(bǔ)，是相對(duì)容易的。
舉個(gè)例子，我一個(gè)美本客戶，統(tǒng)計(jì)專業(yè)背景，數(shù)理背景是夠用的，programming雖然和CS的學(xué)生比有差距，但在大三minor in CS, 最頂級(jí)的金工項(xiàng)目錄取了4個(gè)，包括哥大、伯克利(16,000萬美金獎(jiǎng)學(xué)金)、紐大(7,000美金獎(jiǎng)學(xué)金)、康奈爾。而學(xué)生本科金融的課程為零，為什么申請(qǐng)金工/金數(shù)項(xiàng)目，沒學(xué)過金融能被這些頂級(jí)項(xiàng)目錄取呢?就是因?yàn)?strong class="keylink">美國大學(xué)不care你金融的背景，而最介意你數(shù)理的背景。因?yàn)槟闶侨プ鰉odeling(模型),pricing
(定價(jià)), validation(校驗(yàn))的，這些是學(xué)這個(gè)專業(yè)的核心能力。
所以，當(dāng)你聽到留學(xué)中介的顧問們跟你講，多選金融的課程，對(duì)申請(qǐng)金工是有很大幫助的，這顧問就基本是外行了。
02.工科背景的申請(qǐng)人
工科背景的申請(qǐng)人(EE、ME、IE當(dāng)然也包括CS的)在工科背景的申請(qǐng)人中，以學(xué)CS的為主力，大家都戲稱CS為“碼農(nóng)”，而把金工戲稱為“礦工”，
從“碼農(nóng)”變身為“礦工”，雖然本質(zhì)還是“工”，都是干“體力活兒”的，但貼上了“金”字兒，大家覺得也值了。正是出于這樣的目的，無數(shù)工科背景的申請(qǐng)人扎堆兒申。這類申請(qǐng)人的在programming上是非常容易突出的，因?yàn)橛?jì)算機(jī)在工程領(lǐng)域的應(yīng)用十分廣泛。但反過來，數(shù)理背景的缺失，通常彌補(bǔ)起來會(huì)難度很高。遍地都是的“美賽”(MCM)和“國賽"(CUMCM)已經(jīng)很難彌補(bǔ)這方面的背景缺失。如果是美本的學(xué)生，可以通過minor和選課進(jìn)行彌補(bǔ);如果是大陸本，要想修個(gè)輔修專業(yè)基本會(huì)被累死，沒有個(gè)10幾門課程是很難的。因此，如果你是純工科的背景，加強(qiáng)數(shù)理背景一定是重中之重。
工科學(xué)生的數(shù)理背景我們稱之為“標(biāo)配”，為了和數(shù)理背景更強(qiáng)的學(xué)生競爭，也有很多途徑來彌補(bǔ)。比如，在很多工科的項(xiàng)目中，有涉及到算法、優(yōu)化、模型的部分，這部分內(nèi)容是相對(duì)容易挖掘數(shù)理背景的;還比如，我曾經(jīng)一個(gè)客戶設(shè)計(jì)了選課方案，其中一部分跑到北大去選，另一部分跑到美國大學(xué)的SUMMER去選。在T,G基本達(dá)標(biāo)的情況下，也拿到了U.Chicago的MSFM的錄取，要知道這個(gè)項(xiàng)目對(duì)math
skill要求還是很高的。
03.商科背景的申請(qǐng)人
還有相當(dāng)多的商科背景(金融、會(huì)計(jì)、市場等)的申請(qǐng)人。說到這里，我得多說兩句，對(duì)于金融背景的申請(qǐng)人，如果去申金工專業(yè)，仔細(xì)掂量和上面兩類人相比，你的優(yōu)勢(shì)在哪里?硬拼技術(shù)，拼代碼，應(yīng)該怎么也拼不過的，但是并不是所有的項(xiàng)目都招一堆技術(shù)大牛modeling
來programming去的，美國大學(xué)通常會(huì)考慮學(xué)生背景的diversity(多樣性)，因此對(duì)于這種技術(shù)性超強(qiáng)的項(xiàng)目并不是完全沒有機(jī)會(huì);并且，有些項(xiàng)目除了技術(shù)外，還是很看重business
skills，這類項(xiàng)目可能即不在工學(xué)院，也不在文理學(xué)院，而是在商學(xué)院，但將來的出路和金工金數(shù)沒有差別，這類項(xiàng)目是商科背景學(xué)生要重點(diǎn)考慮的。
可能有些人知道，MIT怎么沒有金工/金數(shù)呢?其實(shí)不是沒有，而是MIT的這個(gè)項(xiàng)目設(shè)立在Sloan商學(xué)院下了，其中的MSF下，就有專門的Quantitative方向，類似的項(xiàng)目還有WUSTL(圣路易斯華盛頓大學(xué))的MSF，下面有個(gè)Q-Track。。。等等。
今年我有個(gè)英本(2:1學(xué)士學(xué)位)的學(xué)生，折換成美國的GPA大約3.4，GMAT
650，就是瞄準(zhǔn)這類項(xiàng)目申請(qǐng)。MIT是不太可能錄取了，因?yàn)榉謨哼€是不太夠，但WUSTL還是順利的拿到了面試，拿到面試后，我們的優(yōu)勢(shì)就非常明顯，最終學(xué)生被WUSTL錄取了。
對(duì)錄取核心把握不準(zhǔn)確，導(dǎo)致申請(qǐng)定位有偏差，特別是在某些留學(xué)中介的所謂專家誤導(dǎo)下，連實(shí)習(xí)定位都是錯(cuò)的，甚至在申請(qǐng)材料中生搬硬套，屢見不鮮。前面我們談到了很多技術(shù)性很強(qiáng)的學(xué)術(shù)背景知識(shí)，但光有這些是不夠的，還需要有experience來支持你這些學(xué)術(shù)背景在相關(guān)行業(yè)的應(yīng)用。因此，幾乎所有的申請(qǐng)人都知道，實(shí)際應(yīng)用的能力很重要，要通過實(shí)習(xí)來體現(xiàn)。但什么樣的實(shí)習(xí)是匹配的呢?如果你的顧問和你講，“金融工程么，去找個(gè)銀行去實(shí)習(xí)，或者金融公司，或者證券公司做實(shí)習(xí)”，那基本可以判斷這個(gè)顧問沒有理解金工、金數(shù)專業(yè)的本質(zhì)。
事實(shí)上，由于我國金融體系的監(jiān)管機(jī)制，決定了在金融企業(yè)中的衍生品有限，因此，大學(xué)本科生在企業(yè)的實(shí)習(xí)中接觸到實(shí)質(zhì)相關(guān)的內(nèi)容是十分有限的。那什么樣的實(shí)習(xí)內(nèi)容是相關(guān)的呢?舉個(gè)例子，對(duì)于某種金融產(chǎn)品，比如股票、期貨、期權(quán)，通過分析產(chǎn)品的特性開發(fā)交易策略，而這種交易策略是量化的，這樣的實(shí)習(xí)經(jīng)歷就更相關(guān)。這里只是簡單提了這些概念，真正去判斷相關(guān)的實(shí)習(xí)經(jīng)歷，是需要花時(shí)間去分析所實(shí)習(xí)中的工作職責(zé)，可能應(yīng)用到的知識(shí)、原理、方法。如果你不能判斷實(shí)習(xí)中的技術(shù)性，最好不要在文書中生搬硬套，別動(dòng)不動(dòng)就optimize、model之類的往上招活。。。對(duì)于美國的那些professor來說，你做的一切可以被人一眼看穿的。那真正找不到這樣的實(shí)習(xí)怎么辦?如果我是你的顧問，我會(huì)老老實(shí)實(shí)的分析大學(xué)期間做的各種project,
這些雖然不是實(shí)習(xí)中的應(yīng)用，但如果真的懂，至少可以體現(xiàn)我匹配的skills及解決什么問題的能力。
抱著金工金數(shù)申，你可能會(huì)死的很慘。這句話是什么意思呢?了解這類專業(yè)的學(xué)生可能知道，美國頂尖的金工金數(shù)項(xiàng)目重合度非常高，不論你看US
NEWS，Quantnet, TFE Times,
等機(jī)構(gòu)的排名，雖然同一個(gè)項(xiàng)目在不同機(jī)構(gòu)的排名會(huì)有差別，但如果把范圍圈定在15-20所左右，這些項(xiàng)目幾乎是固定。也就是說，如果一個(gè)學(xué)生申請(qǐng)10-15所學(xué)校，你和幾乎所有的申請(qǐng)人鎖定的項(xiàng)目超過2/3是一樣的，不論你是美本、英本、大陸本，
還是數(shù)理背景、工程背景、商科背景，這件事兒還是很可怕的。
因此，在5,6年前金工、金數(shù)還不像現(xiàn)在這么熱門的時(shí)候，我就提出了multi-solutions的解決方案：即金工、金數(shù)的頂級(jí)項(xiàng)目該申就申，但不要“抱著”申，要跳出這樣的項(xiàng)目尋找更多的相關(guān)項(xiàng)目。比如，今年我有個(gè)美本純商科背景的學(xué)生，在我們第一條分析中，應(yīng)該屬于學(xué)術(shù)背景相對(duì)弱的，但卻錄取了杜克大學(xué)商學(xué)院的量化管理碩士項(xiàng)目，這個(gè)項(xiàng)目的技術(shù)強(qiáng)的同時(shí)，比如課程涉及pricing,
applied probability & Statistics，Data Visualization, Decision
Strategy &
Modeling，還非常注重學(xué)生的Business Context的培養(yǎng)。類似的項(xiàng)目還有很多，比如，我們之前提到的MIT的MSF，
WUSTL的MSF
Q-Track, 甚至有些IEOR下的項(xiàng)目，和純的金工金數(shù)的課程重合度非常高。選擇具有同樣就業(yè)前景、學(xué)到同樣技能、但并不損失學(xué)校質(zhì)量的program，
你會(huì)發(fā)現(xiàn)，海闊天空在勇敢以后，要拿multi-solutions將命運(yùn)的鎖打破，你會(huì)和阿信一樣厲害：).