1)學歷背景:
平均績點:3.39
GMAT的平均分數:690
托福平均成績:100。
2)專業背景:
傳統商科專業占比近75%。雖然是量化金融，但是有金融會計背景的同學還是占絕大多數(47%)。所以純商科背景的同學不用怕，只要證明自己有量化能力就行。
3)實習經歷:
雖然沒有給出具體的工作年限，但壹般都是至少壹年的實習經歷，大部分都是與金融行業相關的優質實習背景。
另外，除了加州大學聖地亞哥分校金融碩士給出的量化背景，這裏還有壹個描述，壹個有入學資格的學生應該是什麽樣子的:
具有較強的量化課程背景的學生，具有計算機編程技能，這是基礎線性代數、微積分等數學基礎課程的前提條件。對於沒有相關專業的申請者，可以加上高質量的工作實習背景。
“金融、經濟、工程、計算機方面的本科學位
會考慮科學，數學，物理，或者統計學。學生與
非定量本科學位將被視為壹個例外
如果他們有定量領域的工作或實習經驗。
大學畢業後的定量工作、實習或研究經歷
紀律。
強大的定量背景，包括以下科目的課程
線性代數，多元微積分，微分方程，數值
高級統計和概率分析。
具有統計學和計量經濟學應用的經驗(例如:SAS，
STATA，MatLab，R，S-Plus)。如果您是R的新手，我們建議您也完成a
來自Data Camp或Coursera的R語言編程課程。
有使用數學工具的經驗(例如:MatLab或Mathematica)。"
加州大學聖地亞哥分校金融碩士項目科普
1，項目期限:1年，更傾向於計量經濟學和實證金融學。學校希望培養學生在金融模型、風險管理、數據分析和計量經濟學方面紮實的知識和技能。
2.課程設置:與MSF項目以傳統金融為主不同，無論是必修課還是選修課，量化課程的比例都很高。比如四門必修課中，有1門高級課。
金融風險管理和1金融經濟學與實證方法。
還有很多對量化能力要求很高的選修課，比如歷史微積分，連續時間金融。
計算金融方法，收集和分析金融數據，數據
使用Python的金融科學.
3.就業形勢:
a)就業行業:畢業生曾就職於高盛、摩根大通、Altegris、中信證券、Drobny Capital、Rayliant Global。
Advisors、Gurtin市政債券管理公司、PhoenixMart、Meritco
服務、維度基金顧問、瑞銀、斯坦福等機構獲得了就業大學。
b)職位:
金融分析師、投資分析師、商業分析師、高級數據分析師、研究分析師、風險保障分析師、資產管理經理、財富經理、發展基金經理、風險經理等。