金融工程是一个跨学科领域，涉及金融理论、工程方法、数学工具和编程。哥伦比亚大学的金融工程硕士提供工程方法和定量方法在金融领域应用的培训，为以后想在证券、银行、财务管理和咨询、或一般制造和服务公司等领域工作的学生而设计。项目开设在哥大工程学院IEOR系下，自成立后一直位于Quantnet MFE项目排名的前列，是一个非常受欢迎的项目。就是不知道在哥大综合排名下滑到18的今年，会不会还有那么多的人会选择。

MFE是一个全日制的36学分、12门课、STEM项目。8月开学，可以在次年的6月、8月或12月完结。包括18学分的核心课和18学分的选修课。核心课程如下：

部分选修课如下：

核心课程要在前两个学期内完成，如果本科已经学过类似的课程可以申请修PhD层次的核心课。选修课可以选择其他院系的课程，如商学院、文理学院，不过SPS学院的课程不计入此项目的要求。看，就算你想学得水一点，项目还不答应呢。选修课比核心课更深入更实用，而且IEOR系有些选修课是优先提供给MFE学生的。

此外，项目还提供了7个concentrations：Asset Management、Computation & Programming、Computational Finance/Trading Systems、Derivatives、 Finance & Economics、Financial Technology、Machine Learning for Financial Engineering。如果想选择某个分支，就要修至少9学分那个分支相关的选修课。

项目这种灵活的学制，避免了被一些不明就里的人说海外一年硕士都是“水项目”，也避免了（据说）国内有企业不招海外一年硕士的限制。灵活的选修课程、分支课程选择，则使学生可以根据自己的职业目标针对性地选择合适的课程，有助于未来的就业。

项目的cohort size是100+人，几乎每年国际生80%以上。录取的学生来自不同的专业背景，但共同点是GPA很高、定量背景很强、经历比较丰富。近两年录取的学生，GPA多在3.8以上，GRE多在330以上（虽然不要求），TOEFL则在105-110+。NB的生源背景带来NB的就业结果，所以项目的专业排名一直那么高。

对于陆本的学生来说，本科院校背景也很重要，录取的基本都是top985、中外合办以及知名财经院校的学生，感觉可以参考LSE流传的list。本科院校不太好的基本可以放弃了。

23年的申请依然不要求GRE（not required）。想提交的可以提交，不提交的也不会有不利的影响-students who do not submit scores will not be penalized in the graduate admissions review process。所以就不要被GRE给制造焦虑了，实在考不出就别考了，有那时间可以多了解了解金融工程的内容和就业等。注意，要提交只能提交GRE成绩，项目不接受GMAT！

项目的前提课程是要求有概率论、微积分、线性代数方面的数学背景，可以通过学校的10几道题来检测自己的水平。但是为了能够更好地完成硕士阶段课程，更多的学生还是卷了更多的高级数学和编程课程。

其他申请材料要求：

• Transcripts from every post-secondary institution attended

• Three recommendation letters

• Personal statement

• Resumé or Curriculum Vitae

• Publications (optional)

• An interview may be requested

• $85 non-refundable application fee

• International applicants，TOEFL or IELTS，接受家考成绩或Duolingo

截止时间：1-15，多在2月中旬后至5月出结果。

学生反馈项目的career service not stellar，一贯的职业发展课程、改简历和求职信、发邮件等是有的，不过不够individually。但是架不住录取的学生本身足够优秀啊，加上纽约地区丰富的就业机会，项目的就业情况是非常好的。一些就业数据如下：

100% placement rate as of March 2, 2022, and is expected to climb to 100% within 3 months of graduation。

F同学，央财，金融，GPA 90+，TOEFL 105+，GRE330+，三段量化实习，数学建模、Quant相关研究若干。

S同学，宁波诺丁汉，数学，GPA 3.9+，IELTS 7.5，GRE325+，券商、咨询、腾讯数据分析相关实习。