金融工程专业在商科类专业中广受学生的青睐，被称为最赚钱的专业，今天小编就来给大家分享一下金融工程的纯干货～
什么是金融工程
金融工程是指包括创新型金融工具与金融手段的设计、开发与实施，以及对金融问题给予创造性的解决。金融工程融合了传统的金融学、数学、计算机科学、统计学等学科内容，可以理解为是“数学+金融+计算机”的一门交叉学科。美国大学中，金融工程专业一般设在商学院、数学学院及理工学院等，因此不同大学开设的金工项目在课程设置、学生学术背景、科研、工作及项目经历等方面都会有不同的侧重。
课程设置
下面就以卡内基梅隆大学（QuantNet金工排名第二）为例来介绍下美国大学金融工程专业的课程设置：
金融工程项目开设在卡内基梅隆大学Tepper商学院下面，涉及五个方向：证券交易、金融模型、量化投资组合管理、风险管理、以及数据科学，专为未来希望在证券，投行，财务管理和咨询等行业求职的学生打造。
金融工程硕士的课程包含了传统的教授授课和个人或小组合作完成的项目。学生将要学习股票和债券组合管理的金融原理，衍生证券交易的随机微积分模型以及包括蒙特卡洛模拟、使用C++和Python进行偏微分方程的数值求解，此外还有一系列数据科学、机器学习和时间序列相关课程，并将这些方法应用于资产管理、统计套利、风险管理和市场微观结构等课程。
金融工程专业全美排名
小编在这里也为大家准备了QuantNet发布的年全美金融工程专业排名。这份排名式涉及了很多有参考价值的要素，如PeerAssessmentScore-同行打分(20%)、PlacementSuccess-就业率(55%)、Studentselectivity-录取难度(25%)等，其中就业率这个维度占比最高：包含毕业即时就业率、毕业后三个月就业率、平均起薪、入职奖金、和雇主评分。
未来就业方向
除了传统的金融就业方向如投行、券商、商业银行以外，金融工程专业的毕业生简直就是各类雇主争相录用的“香饽饽”，下面小编也为大家整理了一些偏爱金工毕业生的高薪方向：
｜互联网及相关企业：
产品数据分析，用户数据分析，流量数据分析
｜金融业：
市场数据分析，用户数据分析，金融风险管理
｜市场类：
市场数据分析，消费者数据分析，调研数据管理
｜
根据公司及所在组面对的客户所在行业进行工作细分
看到这里，对金工感兴趣的你是不是更加了解它的专业设置和就业方向，并且也给自己选好了目标院校呢？接下来小编就来介绍一下前途出国高含金量科研项目，助力你冲刺梦校！
项目介绍
本项目通过学习金融、大数据、人工智能等相关基础知识，带领学员掌握机器学习和深度学习等内容，并通过多维度的案例分析，如基于python股票数据可视化、机器学习的房价预测研究、机器学习算法下的股价预测研究等，深入讨论金融科技、大数据、人工智能，并进一步分析其理论性质，研究其在各行业中的应用。学生通过项目实战最终可以获得金融科技大数据、人工智能等项目经验，并有机会完成国外EI/CPCI级别的国际会议全文论文的投递与发表。
｜研究方向：
大数据和人工智能商业分析，数据挖掘，深度学习，金融量化投资，金融统计等
导师介绍：
-上海财经大学，副教授
-上海财经大学-统计与管理学院，副教授/博士生导师/MBA导师
-香港大学-统计与精算学系，访问学者
-美国北卡州立大学-统计学系，访问学者
项目大纲
大数据、人工智能导论
大数据与人工智能发展概况、理论和技术、实战、商业价值导向的智能分析、大数据和人工智能公司模式与案例、AI+商业应用场景及情景分析
Python金融大数据挖掘
金融数据读取、Python获取多只股票、Python资产收益率和风险、Python检验分布和相关性、Python中国银行股票数据可视化、Python资本资产定价（CAPM）模型
机器学习在金融房地产领域的应用
深度学习与非深度学习、有监督学习、线性回归与机器学习、集成算法（Bagging和Boosting等）
人工智能模型及其在金融信贷风控领域中的应用
金融风控领域简介、传统信用评分模型和大数据信贷、神经元、感知机模型、人工神经网络在金融信贷风控领域中的应用
大数据人工智能在金融投资中的应用
人工智能在金融投资策略中的应用及进展、大数据人工智能算法研究量化投资策略
项目答辩与点评
学生项目汇报与答辩、导师点评与指导
项目收获
-20课时学术先修课+6周30课时小组科研+8课时英文论文指导
-字左右的课题报告
-主导师推荐信（8封网推）
-项目结业证书
-国外EI/CPCI级别国际会议全文论文投递与发表（小组共同第一作者）
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