西浦应数的前景比较宽阔,属于基础学科,申研面广,容易录取名校。
西浦应用数学特点:
可选择2+2方向:数学
有申研优势,专业选择的灵活度很大对数学基础的要求比较高,课程硬核应用数学可以说是西浦的热门专业之一。此专业将为学生提供数学基础课程和数学建模技能的理论指导和实践探究。通过四年的学习,学生将学到如何将数学建模应用到分析真实世界的问题中。
纵观往年的申研情况,应数的学生大多数都取得了不错的成绩。应用数学专业的申研选择性高,学生既能申请偏金融方面的研,同时也可以向理工类或甚至是纯数方向发展。
但是这个专业对学生的数学基础要求比较高,在大二的时候要同时修数学分析和高等线代两门数学专业课(其他专业是在这二者中2选1)。
应用数学专业虽是热门专业,但由于学习的难度原因,所以进入该专业的难度还是挺大的。由于课程难度的原因,大二大三应用数学专业的两极分化会比较严重。
所以还是建议数学功底较好或对数学感兴趣的学生继续选择数学的申研方向。
西浦应数人申研
应用数学,顾名思义,就是可以应用到各个行业的数学,就是用数学来建模。
开设应用数学硕士的学校不如开统计学的学校多。一些学校会选择在工程学院开设运筹学,这也可以理解是一种应用数学。
而数学要落地到应用,是不可能用笔和纸打草稿的,一定会诉诸于编程和数值方法。
所以大家会发现,有些应用数学会带上Scientific Computing,或者干脆叫Applied and Computational Mathematics,也就是先math modelling再去implement models,这和有些学生参加过的数学建模竞赛的过程是类似的,所以也可以去申请Scientific Computing类的专业(计算科学与工程)。
而各个学校的应用数学硕士的课程设置风格也可能是不一样的。
比如Imperial和LSE,前者的课程都是应用在理工科上的数学(会学很多ODEs和PDEs),后者的应数课程则是与商科、金融和社会科学相关的(偏向:博弈论、概率测度、组合数学、图论),所以多看下具体的课程设置。
此外,NUS数学系的Mathematics是一个自由选课的项目,可以选应用数学的课(包含金融数学的选课),也可以选纯数学的课,很自由灵活。
鉴于此,西浦应用数学背景申研方向可分为三大类:
1. 数学领域2. 数学转商科3. 数学转计算机
应数申研方向
数学领域
- 金融数学、金融工程、金融科技
金融工程 (Financial Engineering)是一个统称,项目名称也叫金融数学(Financial Mathematics)、计算金融(Computational Finance)、量化金融(Quantitative Finance)等,综合运用数学、统计和编程工具来解决现代金融行业的问题。
金融科技(Financial Technology, 简称FinTech)主要是指由大数据、区块链、云计算、人工智能等新兴前沿技术带动,对金融市场以及金融服务业务供给产生重大影响的新兴业务模式、新技术应用、新产品服务等。
- 数学应用型:数学与运用数学,运筹学(包括运筹学在计算优化、数据科学、风险控制中的应用)
数学(Mathematics)是研究数量、结构、变化以及空间等概念的一门学科。数学透过抽象化和逻辑推理的使用,由计数、计算、量度和对物体形状及运动的观察而产生。数学包括算术、代数、几何、分析这四大方向。
应用数学(Applied Mathematics)将抽象的数学工具运用在解决科学、工商业及其他领域上的现实问题。广义的来说,数学物理、数学流体力学、数值分析、运筹优化、概率论、统计学、金融数学、博弈论、数理经济学、生物数学、控制论等方向都属于应用数学的范畴。
运筹优化,有少量学校开设了独立的研究生项目,大多数学校把这个方向设置在数学与应用数学或者工程工程与系统工程系下面。由于统计学、金融数学、工业工程与系统工程、运筹学很多学校开设了独立的研究生项目,这里概括的应用数学专业的特点不包括这几个方向。
- 数据相关:数据科学、统计学(在数据科学、运筹学、生物学中的运用)、分析学/商业分析等;
数据科学(Data Science)研究如何收集、分析、解读数据。是在大数据发展以后兴起的一个学科,它是数学与应用数学、计算机科学和统计学的交叉学科。它处理的数据专指大数据。数据科学对计算机编程能力的要求高于其他几个方向。
统计学(Statistics)主要通过概率论建立数学模型,收集所观察数据,进行量化的分析、总结,进而进行推断和预测,为相关决策提供依据和参考。统计学是建立在严谨的数学推理之上,背后涉及的数学理论知识包括微积分、线性代数、概率论等等。
生物统计(Biostatistics)是统计学方法在生物医学、药学、公共卫生领域的具体应用。生物统计学是一个交叉学科,大多数学校设置在公共卫生学院,还有一部分设置在医学院或者作为统计学的一个分支方向。生物统计没有强制要求申请人有生物或者医学方面的专业背景,但是有相关的知识或者经历对申请名校非常有帮助。
分析学(Analytics)学习数据分析的方法和工具,以及如何运用这些方法和工具来辅助决策,专业涉及到数据科学在城市分析、环境分析、心理学、计算机、健康领域以及商业领域的运用。
商业分析(Business Analytics)是数据分析的方法和工具在商业领域的应用,除了学习分析的方法和工具之外,还要学习商科的背景知识,以决策优化来创造价值的新兴专业。
数学类转商科
数学在工商管理领域同样有非常广泛的应用,比如:
人力资源管理市场营销(Quantitative Marketing方向)国际管理金融管理电子商务供应链和物流数学类转计算机/信息科学
数学是计算机科学/信息科学的基础之一,尤其是在计算机理论和人工智能领域。
如帝国理工计算机(MSc Computing、MSc Artificial Intelligence都可接受数学背景,尽量选择学校不强制要求计算背景的专业)。
英国申研方向
一等学位(冲刺项目)
Cambridge - MASt in Applied Mathematics
Oxford - MSc in Mathematical Modelling and Scientific Computing
Oxford - MSc Mathematical SciencesOxford - MSc in Mathematics and Foundations of Computer ScienceLSE - MSc Applicable Mathematics
LSE - MSc Operations Research & Analytics
IC - MSc Pure Mathematics
IC - MSc Mathematics and Finance
IC - MSc Computing
IC - MSc Artificial Intelligence
UCL - MSc in Mathematical Modelling
一等学位(主申项目)
IC - MSc Security and Resilience: Science and Technology
IC - MSc Risk Management and Financial Engineering
IC - MSc Applied Computational Science and Engineering
IC - MSc Epidemiology
LSE - MSc Economics (2years)
LSE - MSc Health Data Science
UCL - MSc Statistics
UCL - MSc Computer Science
UCL - MSc Health Data Science
UCL - MSc Scientific and Data Intensive Computing
UCL - Ecology and Data Science MSc
UCL - MSc Financial Technology
UCL - MSc Social and Geographic Data ScienceUCL - MSc Urban Spatial Science
2:1学位(常规项目)
UCL - MSc Smart Energy and the Built EnvironmentUCL - MSc Social Epidemiology
UCL - MSc Social and Geographic Data Science
KCL - KCL MSc Complex Systems Modelling
Edinburgh - MSc Statistics with Data Science
Edinburgh - MSc Financial Modelling and Optimization
Edinburgh - MSc Finance, Technology and PolicyManchester - MSc Social Network AnalysisManchester - MSc Statistics
Manchester - MSc Social Research Methods and Statistic
Warwick - MASt Mathematical Sciences
Warwick - MSc Business Analytics
Warwick - MSc e-Business Management
XJTLU - MSc Financial Mathematics
XJTLU - MSc Applied Mathematics
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美国申研方向
美国院校比较关注专业的匹配度,所以申请时需要本硕专业相匹配,特别是STEM专业。
GPA 3.8+(冲刺)
Yale - MS in Applied Mathematics
UPenn - MS in Applied Mathematics & Computational Science
哥大 - MSc Enterprise Risk ManagementNYU - MS in Financial EngineeringUSC - Master of Science in FinanceChicago - Master Science of Analytics
Chicago - MS in Computational and Applied Mathematics - Applied Analysis and Modelling Track
GPA3.5+(主申)
UCLA - Master of Statistics
JHU - MSE in Applied Mathematics and Statistics
JHU - MS in Finance哥大 - Master of Arts in Statistics 密西根安娜堡 - MS in Biostatistics康奈尔 - MS in Health InformaticsNYU - MS in Biostatistics
GPA 3.0-3.5(常申)
NYU - MS in Applied Urban Science and Informatics NYU - MS in Management and SystemsJHU - MS in Applied Economics哥大 - MA in Mathematics Education东北大学 - Master's in Analytics (MPS)BU - MS in Applied Business Analytics。。。
港新申研方向
均分70+
NUS - MSc. in Data Science and Machine Learning
NUS - MSc Quantitative Finance
NUS - MSc in Mathematics (by Coursework)
NTU - Master of Science in Financial Technology-Intelligent Process Automation
HKU - Master of Finance in Financial Technology
HKU - MSc Business Analytics
CUHK - MSc in Mathematics
。。。
应数求职方向
教育与科研
- 数学教学:毕业生可以在普通初、高级中学以及中等教育研究机构、中等职业技术教育机构等从事数学教学和管理工作。
- 科研与技术开发:在高等院校、科研机构从事教学、科研和技术开发等工作,为学科发展贡献自己的力量。
数学建模与数据分析
- 数学建模:在企业、政府部门等领域从事数学建模工作,利用数学方法解决实际问题,为决策提供科学依据。
- 数据分析:成为数据分析师,专门从事行业数据的搜集、整理、分析和研究等工作,为企业的发展提供数据支持。
计算机与信息技术
- 算法工程师:如信号算法工程师、通信基带算法工程师、视频算法工程师、图像处理算法工程师、音频算法工程师等,负责计算机算法的设计和实现。
- 软件开发:利用数学基础进行软件开发,特别是在需要高度数学计算和优化的领域,如游戏开发、图形处理等。
金融与保险
- 金融分析师:利用数学和统计方法分析金融市场数据,为投资决策提供建议。
- 风险管理师:评估和管理金融机构面临的各种风险,包括市场风险、信用风险等。
- 证券分析师:分析股票、债券等证券的价格走势和投资价值,为投资者提供投资建议。
工程技术与管理
- 工程师:在工程领域,如航空航天、汽车制造、电子通信等,数学与应用数学专业的毕业生可以成为工程师,负责产品设计、制造和优化等工作。
- 管理岗位:凭借扎实的数学基础和解决问题的能力,毕业生还可以在各类企业的生产、经营及管理部门从事实际应用、开发研究和管理等工作。