理工科學(xué)霸如何跨界成為商界精英？

關(guān)鍵字英國留學(xué) 英國商科專業(yè) 英國留學(xué)轉(zhuǎn)專業(yè) 轉(zhuǎn)專業(yè)留學(xué)

2019-02-11 來源：新通教育網(wǎng)igo.cn 作者： 新通小編 閱讀量：手機(jī)閱讀

摘要

商科專業(yè)可以說是英國留學(xué)最熱門的專業(yè)之一了，也是很多理工科學(xué)生轉(zhuǎn)專業(yè)時的首選。那么英國有哪些適合理工科專業(yè)的學(xué)生申請的商科專業(yè)呢？下面我們就一起了解一下。

最近接到很多同學(xué)這樣的問題，“老師，我是學(xué)理工科的，但是學(xué)下來感覺不太適合自己，研究生可以轉(zhuǎn)專業(yè)申請商科專業(yè)么？”、“老師，本科是理工專業(yè)，研究生想學(xué)一個比較火的商科專業(yè)，未來就業(yè)更加有競爭力，有我能申請的專業(yè)嗎?”答案是肯定的！出國留學(xué)的魅力就在于給了我們更多的選擇性和可能，通過專業(yè)的規(guī)劃和選擇，讓每個人都能找到合適自己的方向。而商科類專業(yè)作為英國最熱門的專業(yè)，也是學(xué)起來實用性最強(qiáng)，最有趣味性和實踐性的專業(yè)，也是大部分理工科學(xué)生轉(zhuǎn)專業(yè)時候的首選，那么有哪些合適理工科專業(yè)學(xué)生申請的專業(yè)呢？

1.金融工程

此專業(yè)面向工程專業(yè)的學(xué)生開設(shè)，如果不是工程專業(yè)的，那么建議要有扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和一定的編程能力。

代表學(xué)校：倫敦大學(xué)學(xué)院【申請咨詢】

專業(yè)名稱：Engineering with Finance MSc

核心課程：

•Materials and Fatigue

•Project Management

•Financial Institutions and Markets

•New and Renewable Energy Systems

職業(yè)方向：工程、項目管理、金融、投資銀行或IT部門

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2.金融數(shù)學(xué)

此專業(yè)面向本科學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)專業(yè)的學(xué)生開設(shè)，并且對于數(shù)學(xué)核心課程的成績有一定的要求

代表學(xué)校：曼徹斯特大學(xué)【申請咨詢】

專業(yè)名稱：MSc Mathematical Finance

核心課程：

•Derivative Securities

•Asset Pricing Theory

•Computational Finance

•Stochastic Calculus

•Brownian Motion

•Martingales Theory for Finance

•Stochastic Modelling in Finance

•Stochastic Control with Applications to Finance

職業(yè)方向：金融行業(yè)需要有很強(qiáng)的定量技能的人才，該課程旨在幫助學(xué)生為該領(lǐng)域的職業(yè)生涯做好準(zhǔn)備。該課程為那些尋求在金融行業(yè)發(fā)展的人提供培訓(xùn)，這些人專門從事衍生證券、投資、風(fēng)險管理和對沖基金方面的工作。

（699pic/tupian-500295648.html）

3.商務(wù)分析

和前兩個專業(yè)不同，商務(wù)分析專業(yè)能夠接受更加廣泛的理工背景的學(xué)生，例如數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算機(jī)、工程、物理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和任何定量的社會科學(xué)都可以嘗試申請。學(xué)校會重點考察學(xué)生的微積分，概率，統(tǒng)計和線性代數(shù)等學(xué)科的成績

代表學(xué)校：帝國理工大學(xué)【申請咨詢】

專業(yè)名稱：MSc Business Analytics

核心課程：

•Analytics in Business

•Data Structures and Algorithms

•Fundamentals of Database Technologies

•Machine Learning

•Maths and Statistics Foundations for Analytics

•Network Analytics

•Optimisation and Decision Models

•Statistics and Econometrics

•Visualisation