预测分析是DS的一个分支，PARM也比较适合金融、经济本科的申请

我也听人家说，这世界上有一些人很有自己的坚持，他们只在最top的学校中挑呀挑，挑不够就放弃一些名额，有的人可能会回心转意一次，那一次就是面临全拒的时候。

但那个时候，其他好一些的学校几乎也都截止了。于是，依然坚持的人迫不得己gap一年去承担来年依然未知的结果，承受不住压力的则去补申了稀奇古怪或比较靠后院校的项目……

现在，一个算是好消息的消息，UIUC，美国综合排名47、US News世界排名72、QS世界排名82、美国公立大学三巨头、“公立常春藤”、对中国学生最友好的大学之一……其文理学院的统计系和数学系，与商学院的金融系联合开设了一个新的预测分析与风险管理硕士，2022秋正在招生中。项目的目标是培养具有深度和平衡的数据科学、精算和金融知识的学生，专业地解决风险管理的预测分析问题。扎实的数据科学教育，加上对金融原理的深入了解，将为金融行业未来的领导者提供系统的培训。

一、学制&学费

学制：1学年，32学分。

2021-22学年研究生的学费是$28,464，具体到不同的项目，学费会有变化，目前还没有PARM的具体学费信息。

二、课程设置

项目要求32学分，包括12学分的核心课、12学分的分支必修课，8学分的选修课。

Core Courses：

l  FIN 530 Foundation in Risk Management (2 credit hours)

l  ASRM 410 Investment and Financial Markets (4 credit hours)

l  ASRM 552 Predictive Analytics (4 credit hours)

l  ASRM 539 Risk Analytics and Decision Making OR FIN 539 Cases in Risk Management (2 credit hours)

Required Courses – Financial and Risk Analytics Concentration：

l  STAT 431 Applied Bayesian Analysis (4 credit hours)

l  STAT 432 Basics of Statistical Learning (4 credit hours)

l  STAT 480 Data Science Foundations (4 credit hours)

Required Courses – Enterprise Risk Management Concentration：

l  FIN 526 Enterprise Risk Management (4 credit hours)

l  FIN 567 Financial Risk Management (4 credit hours)

l  ASRM 533 Risk Management Practices and Regulation (4 credit hours)

部分Electives：

l  ASRM 409: Stochastic Processes for Finance and Insurance

l  ASRM 499: Topics in Actuarial Science

l  ASRM 510: Financial Mathematics

l  ASRM 533: Risk Management Practices Regulation*

l  ASRM 561: Loss Data Analytics and Credibility

l  ASRM 569: Extreme Value Theory and Catastrophe Modeling

l  ASRM 575: Life Insurance and Pension Mathematics

l  ASRM 595: Advanced Topics in Actuarial Science and Risk Analytics

l  FIN 431: Property and Casualty Insurance

l  FIN 511: Investment

l  FIN 512: Financial Derivatives

l  FIN 513: Financial Engineering I

l  FIN 514: Financial Engineering II

l  FIN 515: Fixed Income Portfolios

l  FIN 526: Enterprise Risk Management*

l  FIN 551: International Finance

l  FIN 567: Financial Risk Management*

l  FIN 568: Behavioral Finance

l  FIN 580: Special Topics in Finance (Big Data Analytics)

l  MATH 563: Risk Modeling and Analysis

l  STAT 431: Applied Bayesian Analysis*

l  STAT 432: Basics of Statistical Learning*

l  STAT 480: Data Science Foundations*

l  STAT 542: Statistical Learning

l  STAT 590: Individual Study and research

* Available as an elective if not taken as a concentration requirement

从课程设置来看，项目又更像一个金工/金数硕士，非常适合未来想从事金融领域风险管理工作的学生。

三、申请要求

前提课程：

强烈建议有定量和技术背景，要学过包括多元微积分的微积分，线性代数，概率论与统计；计算机编程、金融或经济方面的经历也是有帮助的。本科最后两年的GPA要在2.75以上。

申请材料：

l  An application form

l  An application fee，$90 international

l  Three letters of recommendation

l  Transcripts of all prior undergraduate and graduate work

l  A resume

l  Complete an Academic Statement of Purpose: In 1000 words or less, describe your area of interest and what your goals are upon completion of the PARM program. 也可以超过1000 words，但是写得越多越可能表现出你对自己方向的不明确。由于申请者数量大，越长的文书，招生委员会可能越不能细看。

l  国际生需要提交TOEFL或IELTS，具体要求如下（低于full status admission的要参加EPT测试，根据测试的结果决定是否要读语言课）：

l  The GRE/GMAT is accepted but not required

Fall 2022截止时间：

l  Round 1 Deadline: March 31, 2022

l  Round 2 Deadline: April 30, 2022* Final deadline for international applicants requiring a visa.

l  Round 3 Deadline: June 30, 2022

某轮次没有被录取的学生会在下一轮次自动被考虑。

四、CO-OP项目

CO-OP项目是在毕业前平衡课堂理论与实际操作经验的课程。通过CO-OP项目，学生可以在学习的同时获得全职工作，从而获得学习领域的实践经验。CO-OP跟实习的区别是：实习一般是假期进行，CO-OP是与学习一起进行，或在整个学期中代替学习进行。所以实习一般持续2-3个月，CO-OP允许学生在公司工作更长的时间如6个月到1年，甚至可以获得学分。CO-OP跟Work Study的区别是：Work Study的工作一般是在学校，工作要么是兼职要么是暂时，同时学生还要完成正常课业。CO-OP工作是全职，而且一般工作时不用再学习课程。

PARM项目会持续建立和维护与企业合作伙伴和校友之间的行业关系网络，为学生与雇主之间的联系提供渠道。通过合作就业，学生可以获得宝贵的行业实践工作经验。 PARM项目的目标是让学生为数据科学和预测分析领域的要求做好最好的准备。 因此，在这个项目中，学生有机会在完成学业时加入合作实习，在进入或返回工作岗位之前提升他们宝贵的技能和知识。 它还可以让学生更好地理解数据科学在行业领域中的工作方式，并提供机会认识目前在该领域工作的其他专业人士，可以是同行，也可以是导师。  

项目的核心必修课包括一个实践部分—两个小时的案例研究工作。 实践为学生提供了将课堂技能和知识应用到实际生活中的机会。 在这个项目中，实践是课堂和co-op之间的桥梁。 在这个项目中，co-op是可选的，实践是必须的，因为它是每个学生的核心课程要求的一部分。 co-op项目也有灵活性，它可以在学习期间完成，也可以在学生完成所有课程要求后完成。  

五、就业

从分析师到董事，预测分析这一领域的工作在许多行业和部门都有很高的需求，包括职业发展机会和有竞争力的薪酬待遇。预测分析领域的工资对专业人士非常有吸引力。根据2019年Burtch Works Study，分析师收入中值低的是8万美元，高的能到13万美元以上。对于包括经理和董事在内的数据科学家来说，薪资中值区间为13万美元到25万美元。同样值得注意的是，所有工作类别的薪酬都在逐年增长，经理的薪酬在低端增长3%，高端增长11%。

以下岗位也是处于人才高需求状态：

l  AI specialists (programmers, engineers)

l  Blockchain developers and engineers

l  Business intelligence analysts

l  Cloud specialists (engineers, architects, systems engineers)

l  Data specialists (engineers, scientists, visualization experts)

l  Developers (web, software, mobile, VR/AR/MR)

l  DevOps engineers

l  Full-stack developers

l  Help desk and desktop support professionals

l  IoT specialists (architects, engineers)

l  Machine learning specialists

l  Network administrators

研究还表明，对这些专业人员的需求超出了金融服务领域，制造业、医疗保健和技术行业的需要也很高。招聘趋势显示，所有行业都存在招聘需求，招聘人员发现很难为空缺职位找到最佳候选人，因为这些候选人大多已经被聘用。

UIUC的申请难度一般不算高，GPA3.5+，TOEFL100+，GRE320+的成绩录取机会就比较大了，没卷进top30 DS项目的学生，还想补申的可以考虑一下了。