一、项目简介

　　打开quantnet金工项目的排名，名列前茅的几所包括普林斯顿金融硕士，巴鲁克学院金工硕士，卡内基梅陇大学计算金融硕士，哥大金工项目和今天要介绍的UC Berkeley的金工项目，如果你是一名应届生，那么很大可能你会排除掉Berkeley，然后在剩下的项目里深入考虑适合自己的项目。

　　这和Berkeley的项目设置有很大的关系，不同于其他学校都是在每年的秋季开学，Berkeley的项目是每年的春季三月开学，而且学制只有一年，当然如果应届生可以等得起的话，也是可以前一年申请这个项目，然后本科毕业后等到下一年再入学，毕竟Berkeley的金工项目虽然难申请但是确实是一等一的优质项目。不过从往年的录取来看，Berkeley的这个项目非常看重申请者的工作经验，所以应届生如果不是拥有很丰富的实践经历的话在申请的时候是非常不占优势的。

　　Berkeley的金工项目开设于2001年，开设在其哈斯商学院下，虽然Berkeley是一个以理工科见长的综合性大学，但是哈斯商学院一直是美国名列前十的著名商学院，实力不容小觑，金工项目是哈斯商学院下面除了MBA外唯一开设的硕士项目。MFE主要提供对于金融领域的深入研究，其范围超出了基本的商业概念，学生将学习到如何将现代投资组合理论和计算方法相结合，通过课程、金融实践研讨会和一些定制的行业项目将理论应用到实际领域中。整个项目时长为一年，学费是7.2万美金，加上书本费，保险及生活费等其他费用整个项目读完差不多需要11万美金。

　　二、录取数据

　　Berkeley的金工项目每年有四轮申请时间，从一月到十月，2019年春季一共入学79人(申请人数为565人)，平均年龄是26岁，平均GPA3.75，66%的录取者是本科生背景，34%的录取者是硕博背景。2/3的录取者是数学统计、工程学科和经济学的背景，接近一半的人是在金融行业有过工作经验，还有一些人之前从事其他领域的研究和开发类工作。

　　在录取条件上Berkeley的看重的因素非常多，并不是单一需要分数高，首先编程方面，需要申请者掌握C++，Python，R，Machine Learning with Python。其次要有比较好的数理背景包括微积分、多元微积分、线性代数、偏微分方程、统计(概率、统计、经济统计和计量经济学相关)、数值分析等。然后是需要对金融知识有所了解，如公司金融、金融分析、货币学、投资学、宏观经济学、微观经济学等。最后是需要有出色的英语听说读写的能力。总体来看，Berkeley金工的特点就是比较重视工作经历综合素质和实践能力，对一些细节的东西不是很在意。例如语言方面要求雅思7分，托福90分以上就可以。

　　三、课程设置

　　MFE学生必须完成30个单元的课程作业(1个单元= 15课时)，包括Morgan Stanley Applied Finance Project以及实习或实地项目。10到12周的实习项目是毕业的必要条件。

　　春季学期(3-5月)主要的课程包括：Investments and Derivatives，Empirical Methods in Finance，Stochastic Calculus with Asset Pricing Applications，Positioning Yourself for Opportunities in the Financial World，Financial Institutions Seminar。

　　夏季学期(6-8月)主要课程包括：Derivatives: Quantitative Methods，Fixed Income Markets，Financial Data Science，Positioning Yourself for Opportunities in the Financial World，Financial Institutions Seminar II。

　　秋季学期(8-10月)必修课程是Financial Risk Measurement and Management，然后需要从Financial Innovation with Data Science Applications，International Equity & Currency Markets，Asset Backed Security Markets，Introduction to Deep Learning，Deep Learning for Financial Time-Series中选择符合学分于要求的课程，也可以选择导师做independent study。

　　之后的10月中旬到第二年的1月是实习时间，冬季学期从1月下旬开始到3月结束，主要需要完成Morgan Stanley Applied Financial Project，然后再从Dynamic Asset Management，Behavior Finance，High Frequency Finance，Financial Practice Seminars中选择相应学分的课程完成整个项目的学习。

　　四、就业情况

　　从学校给出的就业数据来看，2018级67名毕业生的就业率是100%，平均起薪是15.9万美金，起薪中位数是15.3万，92%的毕业生就业地点在美国，其中37%的人就业地点在东海岸(纽约、波士顿等)，36%的人就业地点在旧金山湾区。

　　Berkeley的就业毫无意外非常厉害，因为本身项目的高质量，以及生源以具备工作经验者居多，所以工资起薪部分远远高于其他金工项目，如果要说有什么小毛病，那大概是加州里金融业集中的纽约地区有点远，不过就业数据中还是看到东海岸的就业人数依然是最多的，所以好的项目不会被地理位置所限制。另外需要说到项目的Director，非常尽心尽力在项目的过程中教授学生如何去找到一份好工作，同时也充分利用自己的资源来帮助每个学生去应对求职中的问题。Berkeley的金工项目的设置基本上同时满足了买方和卖方的技能要求，所以就业的公司并不会特别集中在某几个大行的某种职位，整体上看是非常符合每个人的不同的职业理想和目标的。

　　五、项目优势

　　1. Berkeley是美国最好的公立大学，在西海岸众多大学中仅次于斯坦福，商学院的名气和众多的校友网络给金工项目提供了丰富的资源;

　　2. 课程设置紧凑合理，在有限的时长里安排了更加丰富全面的课程，并且很好地和实践相结合，大多数课程都是小组合作，学生可以真正地学习如何与人打交道，更具体地说，是与将在量化金融或数据科学领域工作的人的类型打交道。这也大大提升了学生在求职中的竞争力;

　　3. 项目规模不大，career service很给力，每个人都可以受到求职的培训和帮助;

　　4. 生源有很多是有工作经验的人，所以能够从不同背景的同学身上学到实际工作中的经验、技能、态度和方法;

　　5. 令人称道的Director Linda Kreitzman，比学生本人更了解学生，能够不遗余力投入自己的时间和精力去帮助每一个学生顺利找到实习和工作，成为项目高就业率的保障。

  编辑：翁晓兰