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量化金融常见专业：
financial mathematics，computational finance，quantitative finance，financial engineering

典型项目解析：
新加坡国立大学定量金融、金融工程、金融学的课程设置与专业构成

专业申请四要素详解：
数学统计、编程、金融、实践

量化金融职业发展：
就业主流方向，趋势变化，及各方向所需技能分布

留学申请准备：
针对专业申请四要素的具体建议和学员案例分析

常见专业：
finance、accounting and finance、corporate finance and investments、wealth and asset management

典型项目分析：
金融学大类课程设置与专业构成

专业申请要素：
数学统计、编程、金融、实践

录取背景及职业发展：
各细分方向的录取人背景、毕业后的employment sectors分布、就职岗位及职业发展

规划准备：
申请背景、专业技能提升及实践经历

背景提升：
针对专业申请四要素的具体建议

ba专业概要说明：
business analytics概念定义，ba解决的4种问题，ba的3种分析方法

ba标准作业流程：
明确分析目标，数据获取，数据清洗与处理，描述分析，建模分析

ba专业细分与职业规划：
data driven marketing，data driven accounting，data driven finance，data driven journalism，data driven education等

ba专业申请要素：
商科基础知识，数学基础知识，编程与机器学习，数据可视化，解决问题的能力等

如何提高ba申请竞争力：
刷绩点的总体原则与方法，项目&竞赛&实习的配置要求，往期学员软背景经历解析

背景提升：
针对专业申请四要素的具体建议

数据科学(ds)介绍：
ds基本概念，the data scientist venn diagram

常见课程设置：
新加坡国立大学、香港大学、爱丁堡大学ds课程设置解析

ds专业申请要素：
数理统计、编程工具、项目实践

ds职业发展规划：
ds各方向岗位的技能要求与资薪情况（数据科学家、数据分析师、数据架构师、数据工程师、统计学家）