金工与统计的爱恨情仇...Columbia Stat vs. NYU-Tandon MFE...补个背景防尘

Leon199306

楼主应用数学本科，今年申了统计和金工，结果不是特别理想，但也是意料之中了吧。无奈目前中意的录取都是争议颇大的项目，黑的多，洗白的也多...（真是招黑体质）

两者项目就业大概半斤八两。课程方面我也查过了哥大统计的课，可以与隔壁金融数学修几乎差不多的课程（70%以上），所以只要好好选课，可以学到和金工一样的东西的。地段也几乎一致（这俩真是好基友）。

我将来还是要回国发展的，但是也想混个两三年把学费赚回来再回，大概opt用完就回（如果能用完的话），中国这个量化市场目测要迎来腾飞。

所以重点探讨下两者的国际声誉吧，以下是小弟的个人理解，说得不对还望指正。

Columbia Statistics： 哥大统计这两年算是被黑透彻了吧，然而毕竟藤校，毕竟New York City，前者回国糊弄人，后者是赖在美国的重要因素。缺点是：（1）“统计学”听起来不如“金融工程”给力，将来进军Quant领域会是个短板，中国这重商的氛围大家申商学院的都深有体会；（2）统计专业常年被黑，但我并不知道这个会有具体的影响吗？知情人士麻烦透露下，但是总的来说，综排4，专排20还是很有实力的，“水”也要看相对谁而言。

NYU Financial Engineering: 项目质量也不属于特别好（与Fordham、Rutgers这种相比），但也不是特别在意，毕竟学习80%靠自己。最大的优点就是纽约大学的名号，NYU虽说国家排名32，但是在世界范围的知名度很高，尤其在于金融领域，反正说起“纽约”想起就是金融与华尔街。楼主也查了查领英上面的金融领域大学排名，NYU还是要略胜Columbia。

所以就是两者各有利弊。同时目测今年Tandon MFE的录取标准高了不少，又是一个纠结点

补一个背景防尘
211应用数学本，GPA90/100，专业课92，T100，G324，国奖，三次数模竞赛，H奖，一篇会议水论文，农行信贷部实习，Teradata数据挖掘见习顾问。

求各位CD大大指导！！

stargeng

完全同意楼主POLY今年录取门槛高的说法。
具体可以看下我发的帖子TT
另外认识呗BU录的都被POLY据的
迷之录取，，，，，

Leon199306

stargeng 发表于 2016-4-1 15:41
完全同意楼主POLY今年录取门槛高的说法。
具体可以看下我发的帖子TT
另外认识呗BU录的都被POLY据的

两者录取倾向都很明显....BU就是要托福很高（语言很好），接受（也可能是偏好）商科类实习经历等等，GPA要求不高。感觉就是偏好商科同学，纯商本科的同学也相对别的项目录的多。硬实力的技术方面要求没那么苛刻。我的背景正好与之相悖QAQ，毕竟是个商学院。Tandon刚好相反啦，就是个彻头彻尾的工程学院作风，GPA要求蛮高的。

看了你的帖子，心疼一下。然后阿姨你怎么打算呢

stargeng

Leon199306 发表于 2016-4-1 17:31
两者录取倾向都很明显....BU就是要托福很高（语言很好），接受（也可能是偏好）商科类实习经历等等，GPA ...

阿姨决定先从了一个小破学校然后再申一个统计master之后。
认真讲，P宗就是统计学和大数据的延伸啊喂！
本身quant就是统计PHD的天下啊！
话说楼主数学背景为啥不去申请个统计试试呢？
另外求教，统计专业一般能找啥实习提高一下自己软背景实力呢TT

Leon199306

stargeng 发表于 2016-4-1 17:37
阿姨决定先从了一个小破学校然后再申一个统计master之后。
认真讲，P宗就是统计学和大数据的延伸啊喂！
...

对！P就是搞统计：数据分析/数据挖掘，但是大叔大妈真的不信...我那天花了半小时才说服我爸统计不是和会计一个性质

我有申请统计的，康村WL，杜克Rej，Umich/Wustl/Georgetown没消息，这里面估计只有杜克能比过哥大吧。所以在统计项目里，哥大其实还是蛮好的，对于就业指向而言。

软背景实力是啥？

stargeng

Leon199306 发表于 2016-4-1 17:49
对！P就是搞统计：数据分析/数据挖掘，但是大叔大妈真的不信...我那天花了半小时才说服我爸统计不是和会 ...

就是除了三维（g+t+gpa）的其他吧~比如实习科研神马的？
商科背景的孩子伤不起。。。不懂数学专业的大家平时都怎么找实习之类的。
但是真心觉得读个统计的master会有用的。

另外能否推荐一些网站（网址），能看到统计专业的排名评价啥的呀？~

Leon199306

stargeng 发表于 2016-4-1 17:54
就是除了三维（g+t+gpa）的其他吧~比如实习科研神马的？
商科背景的孩子伤不起。。。不懂数学专业的大家 ...

数模竞赛，这个很能说明能力，且耗时短，有志向的都会好好搞（但据说顶级大神不屑于做这破竞赛）。实习去数据分析/数据挖掘类的公司咯，Teradata现在还一直让我推荐学弟学妹给他....

数据挖掘有个很好的网站，kaggle，但需要你有基础才能做啊。

我觉得刚开始还是好好学概率论吧，这个钻研透了，后面就见神杀神了，那些模型和方法看一个秒一个。编程也不能落下，这是生产力。

stargeng

Leon199306 发表于 2016-4-1 18:15
数模竞赛，这个很能说明能力，且耗时短，有志向的都会好好搞（但据说顶级大神不屑于做这破竞赛）。实习去 ...

听楼主详细介绍感觉你的we很有竞争力啊！
这样的背景申请stat都如此纠结吗。。。。。。

Leon199306

stargeng 发表于 2016-4-1 18:22
听楼主详细介绍感觉你的we很有竞争力啊！
这样的背景申请stat都如此纠结吗。。。。。。 ...

只是个渣渣  在非数学统计专业面前才能装一装....

cheesechan

1. the main problem of Columbia Stat is not only "too many Chinese student + cash cow", but also her admission requirement and core course.
This is a master for those with a bit math (calculus and lin algebra only), and therefore they have to spend all the core in teaching some senior undergraduate level stat stuffs. As a result, 40% of the master is gone with the wind already........

this is also the reason why able to do similar course as MAFN core is hard to be said as a pro too.........it is becuase MAFN core is also known to be too mathematical and fundmental, and the best solution is to use the elective to take those advanced course in IEOR.......
if you use your electives to proxy those math course in MAFN, where is the space to proxy to advanced level math fin course?

normally a P quant will required way more and advance statistics that is within the scope of this "master" of statistics, i.e. most likely being kicked out in technical interviews.......





2. of course, who cares what your dad said? well, unless he is a professional in the field exactly you want.

P.S. do agree that this is not a easy decision...........

P.S.2 dont think that there exist any well-structured program solely focuing on quantiative trading yet. The current existing MFE are more on pricing and risk side. (various derivative models, risk measure and adjustments)
and the best preparation for P side trading is statistics + CS.
Therefore, one has to choose only one out of the title "finance" vs the content for the foundation of quantitative trading, which is most likely a stat or a CS master, a solid one of course, and then pick up the right electives oneself.