正所谓，学好数理化，走遍天下都不怕。
作为最实用的基础学科之一，数学收到了许多对未来职业发展尚不清晰的同学们的青睐。而经济学由于数理含量较高，被称为文科中的理科专业，学生对数字的敏感程度也不亚于数学系。
无论是数学还是经济专业，在本科阶段都能培养出学生优秀的逻辑思维能力。
而到了研究生阶段，除了致力于做理论研究的同学们，大部分人应该选择有较强针对性的专业。因为当真正落实到找工作时，“就业技能性”强的专业才具备竞争力，仅凭数理知识是不够的。
为了解决数学经济专业同学们的申研方向困扰，清柚从课程设置、职业发展与名校入学门槛三个角度，分析了几大与数学经济对口的热门专业，供同学们参考。
跨学科申研方向
由于数学、经济专业的学生系统学习过数理知识，他们具备用量化方式解决问题的能力，而这个能力正是许多时下热门专业所看重的。无论是金融方向、计算机或是数据分析，许多交叉学科都十分欢迎数学经济专业的学生来报考。
1. 商科类
想要往商科领域发展的同学们选择会很多：走金融方向的可以选择金融数学与金融工程专业，对管理感兴趣的可以选择科技管理或信息系统管理等。同时，如果本科阶段如果学习过编程语言（如Python或R）的同学，相比纯商科背景的竞争者，会有很大的优势。
金融工程 Financial Engineering
金工结合了金融，数学和计算机的知识，是用数学工具来建立金融市场模型和解决金融问题的新兴学科。
课程设置：衍生物债券、金融工程随机微积分、固定收益证券和利率衍生物、金融风险管理定量方法、线性最佳化论题、金融最优化建模、金融工程蒙特卡罗法等。
职业发展：投资银行、商业银行、基金公司、保险公司、会计公司、软件公司、以及各大公司财务部门。
申请门槛：建议GPA 3.6+，托福100+或雅思7.0+，GRE数学169+。大部分项目要求申请者需要有商科或理工科/计算机背景。
名校推荐：卡耐基梅隆大学，纽约大学，加州大学洛杉矶分校等
金融数学 Mathematical Finance
它是应用数学的一个分支，通过建立数学模型对金融市场进行分析，以求找到金融学内在规律并用以指导实践的专业。
课程设置：微积分(尤其是多元微积分)、概率统计、线性代数(包括特征值与特征向量)、微分方程(常微分方程、还有偏微分方程很重要)、概率统计、数值方法。
职业发展：对冲基金、投资银行、商业银行、基金公司、保险公司、会计公司、软件公司、以及各大公司财务部门。
申请门槛：建议GPA 3.7+，托福100+或雅思7.0+，GRE数学169+。大部分项目要求申请者需要有很好的数学背景，如果是经济专业申请者，就需要提供优秀的数学课成绩。
名校推荐：宾夕法尼亚大学，芝加哥大学，纽约大学等
信息科技管理
Information Technology Management
它属于商科与计算机科学的交叉学科。其主要任务是最大限度的利用现代计算机及网络通讯技术加强企业的信息管理，来提高企业的管理水平和经济效益。
课程设置：语言编程、数据库、网路、通信、社会媒体(计算机方面)、项目管理、管理策略、领导力培养(管理方面)。
职业发展：软件开发、企业管理、信息网络系统管理、数据分析、IT咨询等。
申请门槛：建议GPA 3.0+，托福100+或雅思7.0+。大部分项目无专业背景要求。
名校推荐：圣路易斯华盛顿大学，纽约大学，东北大学等
2. 工程类
工业工程与运筹学
Industrial Engineering and Operation Research
IEOR是一个结合了工程、管理科学、量化商科、数学、统计、数据分析等多个领域的复合型专业。可拆分为Industrial Engineering：优化生产流程、产品或系统和Operations Research：运筹学。
课程设置：制造系统、仓储系统、供应链工程、工程经济学、数据科学及统计建模、基于Excel的建模和数据分析等。
职业发展：工业工程师、机械工程师、大数据分析、机器学习、数据挖掘、金融分析、精算师等。
申请门槛：建议GPA 3.0+，语言和GRE成绩根据项目要求有所不同。但申请者需拥有工程、数学、科学或计算机背景，同时要具备很强的定量分析、数学建模、计算机编程等能力。
名校推荐：加州大学伯克利分校，卡内基梅隆大学，哥伦比亚大学等
工程管理 Engineering Management
它是一门商学和工程学的交叉学科，研究如何对工业企业管理系统和宏观经济管理系统进行规划、设计、评价和创新。大多数学校的工程管理项目都设置在工院，所以这个专业依然是偏工科为主。
课程设置：市场营销、金融学、知识产权和商业法、技术管理、创新管理、运筹管理、工程项目管理、工程造价管理、房地产估价、资产评估等。
职业发展：风险管理、经济和成本会计、环境能源管理、软件工程和信息系统管理、知识管理。
申请门槛：建议GPA 3.0+，托福100+或雅思7.0+。建议申请者有工程类的课程背景或实习经验。
名校推荐：伊利诺伊大学香槟分校，康奈尔大学，杜克大学等
3. 统计类
统计学 Statistics
它是应用数学的一个分支。主要通过利用概率论建立数学模型，收集数据进行量化分析，并进而进行预测，为相关决策提供依据。
课程设置：多元统计分析、时间序列分析、随机过程、样本设计、数据挖掘、建立统计模型等。
职业发展：证券基金、各大银行、四大、监管机构、保险业等。
申请门槛：建议GPA 3.5+，托福100+或雅思7.0+。一般都需要先修课程：微积分、线性代数、概率论等。经济专业的同学如果想要申请统计学，需要提供这几门课的成绩。
名校推荐：约翰霍普金斯大学、芝加哥大学、加州大学伯克利分校等
4. 计算机学科
数据科学 Data Science
DS是一门综合学科，涉及包括统计学、数学、计算机、人工智能、机器学习、数据库、模式识别、可视化技术等多学科领域的知识。通过收集、统计、整理、分析、挖掘数据等方法来把数据转化为有用的信息价值。
课程设置：数学和统计基础、数据和计算科学、概率论、统计和机器学习、数据库系统、数据挖掘等。
职业发展：制药业、计算机软件、互联网、科研、IT技术服务、生物技术、数据分析、机器学习等。
申请门槛：建议GPA 3.0+，托福100+或雅思7.0+，GRE数学166+。大部分项目要求申请者拥有优异的数学及编程成绩，可通过活动、科研、实习等体现。部分项目有先修课程要求：单变量微积分、线性代数和矩阵代数、统计学入门、编程入门等。
名校推荐：哥伦比亚大学、康奈尔大学、南加州大学等
5. 数据分析类
商业分析 Business Analytics
和DS一样，BA也是一个跨越商科、统计和计算机的学科。但它更为细化，以商业知识为基础，数理编程为手段，从数据分析出发，以决策优化来创造价值。
课程设置：商业流程建模、项目风险与成本管理、数据管理、商业决策建模、定量决策、品牌管理数据分析、数据挖掘和机器学习概论等。
职业发展：科技公司、投行、四大、咨询行业、娱乐业、制造业等各大有数据需求的公司。
申请门槛：建议GPA 3.0+，托福100+或雅思7.0+。GRE数学165+。大部分BA项目无硬性专业背景要求。但学过高数微积分、统计、线性代数等数理能力强的学生在申请过程中更有优势。
名校推荐：德州大学奥斯汀分校，哥伦比亚大学，杜克大学等
就如同数学是理科的基础一样，经济学也是商科专业的基础。所谓术业有专攻，本科打好的基础，就需要在硕士阶段选择在哪个具体领域应用了。
正因为选择多，才更要谨慎。本科数学或经济专业的同学们要根据自己的职业发展规划、兴趣、能力等因素综合考量，来选择申研。
只有因地制宜，才能把原有的优势发挥到最大。
精准定位，制胜名校！
立刻扫描下方二维码，开启一对一留学咨询~
.jpg)
