本文作者:yezi666

兴华留学(去美国留学读商科首选的七大专业是哪些)

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兴华留学(去美国留学读商科首选的七大专业是哪些)摘要: [db:Intro]...

一、专业背景

1.专业要求:

金融工程是非常数量化的学科项目,所以喜欢理工科背景的学生。学校会有先修课程的要求,要求申请人有数学、统计和计算机方面的扎实基础。

2.先修课程:

关于先修课的要求每个学校都不一样,但是基本也围绕金融、数学、计算机来要求。金融工程喜欢定量背景好的学生,推荐同学们提前修以下课程:微积分、线性代数、概率论、数理统计、偏微分方程、实变函数、随机过程、数值方法、C++编程、算法与数据结构。

二、硬件条件

1.GPA:3.3以上

2. TOEFL:TOP30的学校,100分以上; TOP60,TOEFL,90分以上;有的学校对单项有要求

3.雅思:7分以上;部分学校不认可雅思,所以托福成绩更有优势

4. GRE:320以上;工学院和数学系下的金工,都不接受 GMAT 成绩所以建议申请者考 GRE

三、软性条件

实习经历:

金融工程专业偏爱有工作经验的申请人,像加州伯克利,加州洛杉矶的金工项目就是主要针对有工作经验的人开设的。申请者最好要有相关工作经验,实在没有的话也一定要有相关实习经历。

商业分析专业申请要点:

一、专业背景

1.专业要求:

美国商业分析院校对于申请背景是没有明确限制的,但是申请主体还是集中在商科领域背景。部分学校也会强调招收来自于数学、计算机、统计、工程、经济学和金融等专业的学生,另外定量分析能力,数理能力强的学生在申请过程中更有优势。这两年的录取分析也证实申请商业分析的本科生大多来自科学类;工程类或商科类专业,并且GPA

大多在3.5以上

2.先修课程:

商业分析需要学生具备数据挖掘能力,决策建模能力,战略思维和商业沟通能力,

在计算机背景方面最好能掌握SPSS,SAS,SQL,R,尤其是R语言;当然如果能涉及大数据技能,如机器学习(Machine

Learning),数据挖掘等就更好了。

另外关于数学和统计的课程也需要注意,微积分,线性代数,数理统计最好都学过。

二、硬件条件

1.成绩绩点(GPA):

GPA在硬性条件中占据着很重要的地位,因为GPA不仅反映一个学生的学术水平,也能体现该学生的学习能力。申请美国商业分析排名前30位的学校:GPA3.5+,前50的学校3.0+,申请前100的学校是2.7+。有的学校没有明确的GPA要求,大家可以根据学校的排名,判断出学校的要求。

2.托福成绩:

从国内直接申请美国学校,托福成绩是硬指标,作为热门的商科专业,商业分析竞争自然异常激烈,如果申请排名前三十的商业分析学校,建议托福不低于105,申请前50学校托福不低于100。

3.GRE/GMAT成绩:

如果同学们打算申请美国前三十的商业分析名校,那么基本上GRE要考到320分。如果打算申请美国前五十的学校,那需要考到310分,当然也不排除,托福、实习比较好的情况下,GRE分数低一些也有机会录取。如果是准备GMAT成绩,建议考到680以上。

三、软性条件

1.实习方面

实习单位及岗位的选择遵从岗位优先原则,即首先需要关注的是岗位本身的工作内容及其所在部门与申请者所要申请专业的相关度,申请商业分析专业,数据分析,行业分析、金融分析方面的等实习经验将非常有助于申请。其次,有条件的话建议选择比较知名的公司,最后需要关注的方面是实习经历的次数和时长,一般来说需要2-3段,时长以每段1个月以上为宜,且每段实习在深度上需要由浅及深,保证含金量。

2.课外活动方面

主要是对申请者个人品质的展示,以能够展现正能量、社会意义、领导力、全面多样化发展或其他综合能力为主。

统计专业申请要点:

一、专业背景

1.专业要求

申请统计学,需要学生有一定的数学和物理基础知识和较强的分析演算能力,通常需要学生有较好的理工科背景,尤其本科专业是统计学、数学、精算、应用数学等专业的学生,申请比较有优势。如果学生学习过高数、线代、微积分、概率论与统计等等数学课程且分数优秀,并且有很好的统计相关的实习,也可以申请转专业到统计学专业。如果想申请顶尖学校,GPA3.5或以上会更具竞争力

2.先修课程

统计学专业对于申请人数学背景要求很高,非统计专业的申请人需要在本科期间学习过高数、线代、微积分、概率论与统计等课程。另外,对于相关计算机软件的应用能力也十分重要,比如:Java,R,Python,C++等

二、硬件条件

1.成绩绩点(GPA):

GPA在硬性条件中占据着很重要的地位,因为GPA反映一个学生的学习能力。一般情况,申请美国统计类Top 30的学校需要GPA3.5+,Top

50的学校3.0+,Top 100的学校2.7+

2.托福成绩

申请美国学校,托福成绩是硬指标,而作为热门的申请专业,统计类专业竞争自然异常激烈。一般情况,申请Top 30学校,建议托福不低于105;申请Top

50学校建议不低于100

3.GRE/GMAT成绩

如果打算申请美国前三十的统计名校,那么基本上GRE要考到320分。如果打算申请美国前五十的学校,那需要考到310分。另外统计专业对于GRE单项中的数学部分分数尤为重视。此外,如果是转专业,又没有很强的数学背景,可以考虑参加GRE

单项考试,增加自己的竞争优势。如果是准备GMAT成绩,建议考到680以上

三、软性条件

1.实习方面,实习单位及岗位的选择遵从岗位优先原则。即首先需要关注的是岗位本身的工作内容及其所在部门与申请者所要申请专业的相关度。其次,有条件的话建议选择比较知名的公司。最后需要关注的是实习经历的次数和时长,一般来说需要2-3段,时长以每段1个月以上为宜,且每段实习在深度上需要由浅及深,保证含金量

2.课外活动方面,主要是对申请者个人品质的展示,以能够展现正能量、社会意义、领导力、全面多样化发展或其他综合能力为主

数据科学专业申请要点:

一、专业背景

1.专业要求:

数学类、工程类、科学类、统计类、经济学(学过计算机课程)都可以尝试申请此专业

2.先修课程:

1.经济学课程:宏观经济学和微观经济学;

2.数学课程:微积分、线性代数、概率论与数理统计。

3.计算机:数据结构、C语言或者C++。

注:数学和计算机背景越丰富(修的课程越多),越能受到招生委员会的青睐。

二、硬性条件

申请美国Top 30名校:

GPA:3.5+

托福:105+

GRE:320+

申请美国Top 50名校:

GPA:2.7+

托福:100+

GRE:310+

注:成绩越高越容易被名校录取;如果软性背景非常优秀,成绩可适当放宽。

三、软性条件

1. 实习经历:

关键词:岗位优先;相关度高;公司知名度高;2-3段,每段至少1个月;由浅及深

2. 课外活动:

关键词:个人品质展现;综合能力;领导能力;团队合作能力;全面发展;

注:硬性条件(考试成绩)对于申请最为关键,但美国大学录取也非常看重软性条件。

金融专业申请要点:

一、专业背景

1.专业要求

总体来说,美国院校的金融硕士项目对申请者的本科背景没有明确要求,各专业的学生均可以申请;但从录取结果来看,仍是商科背景的学生获得的录取最多。从MIT公布的被录取学生背景分布可以看出37%的学生有商科背景,26%的学生有数学等理科背景,20%的学生来自人文社科专业,17%的学生来自工程和计算机专业

2.先修课程

金融专业几乎没有硬性的先修课要求,但修读高级数学课和金融相关课程会对申请起到非常积极的作用。如果学生熟悉管理学、经济学、金融、法学等方面的基本理论和基础知识,能系统掌握金融学科的基本理论和专业知识以及具备较强的数理分析能力,并具有较强的调查研究和综合分析的技能,将对申请特别有利

二、硬性条件

1.成绩绩点(GPA):

GPA在硬性条件中占据着很重要的地位,因为GPA反映一个学生的学习能力。一般情况,申请美国统计类Top 30的学校需要GPA3.5+,Top

50的学3.0+,Top 100的学2.7+

2.托福成绩

申请美国学校,托福成绩是硬指标,而作为热门的申请专业,统计类专业竞争自然异常激烈。一般情况,申请Top 30学校,建议托福不低于105;申请Top

50学校建议不低于100

3.GRE/GMAT成绩

如果打算申请美国前三十的金融学名校,那么基本上GRE要考到320分。如果打算申请美国前五十的学校,那需要考到310分

三、软性条件

1.实习方面:

实习单位及岗位的选择遵从岗位优先原则。即首先需要关注的是岗位本身的工作内容及其所在部门与申请者所要申请专业的相关度。其次,有条件的话建议选择比较知名的公司。最后需要关注的是实习经历的次数和时长,一般来说需2-3段,时长以每段1个月以上为宜,且每段实习在深度上需要由浅及深,保证含金量

2. 课外活动方面:

主要是对申请者个人品质的展示,以能够展现正能量、社会意义、领导力、全面多样化发展或其他综合能力为主。课外活动方面,主要是对申请者个人品质的展示,以能够展现正能量、社会意义、领导力、全面多样化发展或其他综合能力为主

四、面试

金融硕士项目非常重视申请人的面试表现。麻省理工学院每年都组织面对面的面试环节,甚至会匹配跟申请人背景相似的面试官来进行面试

金融专业的面试基本都是行为面试,要求申请人能就自己书面申请材料中的内容来回答面试官的提问。流利的口语、清晰的逻辑思维、得体的表达、成熟的心理素质已经越来越成为申请金融名校的必要条件

会计专业申请要点:

一、专业背景

1.专业要求

a.对申请人的专业和工作经验没有要求

b.非会计或者商科背景的学生,需修满一定学分的先修课

c.建议申请前先了解学校的课程设置和要求

2.先修课程

a.会计学原理、 中级财务会计、成本会计、微观经济学等

b.有的学校向非商科学生提供一到两年的会计课程

二、硬性条件

以上是最低要求,成绩越高越容易申请名校;如果软性背景非常优秀,考试成绩可适当放宽。

语言成绩

申请美国Top 30名校:

GPA:3.5+

托福:105+

GRE:320+

申请美国Top 50名校:

GPA:2.7+

托福:100+

GRE:310+

三、软性条件

硬性条件(考试成绩)对于申请最为关键,但美国大学录取也非常看重软性条件。

1.实习经历

关键词:

岗位优先、相关度高、公司知名度高、2-3段,每段至少1个月、由浅及深

2.课外活动

关键词:个人品质展现、综合能力、领导能力、团队合作能力、全面发展

经济学专业申请要点:

一、专业背景

1.专业要求

a、不需要科班出身

b、文理商科的学生都能申请(必须修读过经济和数学课程)

2.先修课程

经济学课程:宏观经济学和微观经济学;

数学课程:微积分、线性代数、概率论与数理统计。

注:数学和经济学背景越丰富(修的课程越多)、越能受到招生委员会的青睐。

二、硬性条件

语言成绩

申请美国Top 30名校:

GPA:3.5+

托福:105+

GRE:320+

申请美国Top 50名校:

GPA:2.7+

托福:100+

GRE:310+

注:以上是最低要求,成绩越高越容易申请名校;如果软性背景非常优秀,考试成绩可适当放宽。

三、软性条件

1.实习经历

关键词:

岗位优先、相关度高、公司知名度高、2-3段,每段至少1个月、由浅及深

课外活动

关键词:

个人品质展现、综合能力、领导能力、团队合作能力、全面发展

注:硬性条件(考试成绩)对于申请最为关键,但美国大学录取也非常看重软性条件。

北京留学中介哪个好 为什么现在越小的留学中介机构越靠谱

学历都是一样的,但是成绩单是不一样的,这个最大的影响就是当你申请研究生的时候2+2的成绩单,不一定有直接出国的成绩单那么好用。

国内的留学预科,大部分情况下都是语言培训的课程。更多选择预科的学生是因为高考后没有时间准备语言,选择国内的预科课程 1+3留学项目,2+2留学,3+1留学项目是很多学生的选择,他们最大的区别就是你在国内时间越长,出国去到好学校,国外的名校的机会越小,同时这些项目本身的区别也很大,有的是教育部注册的,有的是打着学校的名声开办的,有的是统招的,有的是学校自主招生的。所以我们选择项目的时候,一定不能盲目选择,做好对比和调研是非常必要的。现在网上很乱,很多机构自己用大学校名建立网站,误导学生留下信息,然后一个劲的电话追踪。所以大家在选择项目时候,尽可能在正规渠道留信息,这样才能避免不必要的骚扰。

为大家筛选了一些预科项目,大家可以先了解一下。所有项目都是教育部审核的正规项目

网址https://www.liuxue315.cn/yuke/xiangmu/?typ=3&ozs=yk-overseas

出国留学选择预科主要的一定要找到合法的正规项目,不然后期回国做学历认证可能会碰到问题。国内留学预科项目现在市场上很多很多,而且都打着各家大学的旗号,所以大家在选择中一定要做好甄别工作,因为国内大学都有继续教育学院,这个是可以独立和社会资源合作的。开设一些培训型的课程,同时很多预科项目基本都是培训型的课程,所以在咨询的时候一定要了解一下课程内容和设置。

其实中介机构无法用好与坏进行评判,因为在申请的过程中存在很多影响因素,不能说中介申请没有成功,便说明这家中介的能力较差,其中很大因素是取决于学生的具体情况和所申请院校匹配度。留学中介哪家好这个问题一定要因人而异,不可泛泛而谈。

留学机构非常多,除了比较常见的大机构之外,还有各种各样的中小型机构,甚至是个人工作室,要想从中找出靠谱的机构,需要注意的有三点:一是机构的资历和优势,二是顾问老师的稳定性及专业水平,三是文书的质量。

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建议学生在前期咨询时要多家对比,切忌草率相信所谓的机构知名度,某些大型公司虽然外表看起来高端大气上档次,但是一旦签下学生后便“过河拆桥”,后期敷衍了事的事件在留学界层出不穷。相反,一些规模小的机构反而对学生的前期、后期服务做的更加专而精。所以,你需要深入地与咨询顾问沟通,切实地了解留学各个方面的信息,根据自身情况,选取最合适的中介机构。

学生和家长在选择留学中介的时候一定要在对自身情况做出全面了解和评估后,选择适合自己的机构,另外,在一个中介里,顾问才是核心。一个高水平的咨询顾问必须专业、耐心、善于倾听、擅长分析并且注重细节,他们应该是心理学家、教育专家、职业设计专家的综合体。最后和你打交道最多的、实际帮助你办理出国留学的还是顾问,所以选择中介时,顾问也是不容忽视的一个关键因素!

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