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先修/基础优先:把所有带有“先决条件”的基础单元(微观/宏观基础、会计基础、统计/定量方法)尽早修完,否则高阶金融课会受限。
技能导向:尽早补强 计量/统计/数据分析(Excel 高级、R/Python/SQL),这些是金融类课程和求职都极其吃香的技能。
平衡理论与实践:理论课(Corporate Finance、Investments)与实践/技能课(Financial Modelling、Internship、Capstone)穿插修读,避免最后一学年才集中攻读全部难课。
保留选修名额给“差异化技能”:把选修用于学习 FinTech、风险管理、衍生品、计量经济或跨学科(比如编程/数据科学)以便简历上有亮点。
修:会计基础或财务会计、微观/宏观基础、商业数学/统计、一两门商业通识。
目标:把数学/统计/Excel 基础搞稳,争取 GPA 稳定。
修:Corporate Finance、Investments/Portfolio Theory、Banking 单元、金融市场与机构、计量经济/数据分析入门。
目标:开始选至少 1 门“技能类”选修(Python for Finance / Financial Modelling /Econometrics)。
修:Capstone/Project(Year-3 项目)、高级选修(Derivatives、Risk Management、FinTech、Advanced Investments)。安排实习或Industry Project(若课程/学院提供)。
目标:完成毕业要求并有 1~2 个可以在简历上谈的项目经历。
想进 Investment Banking / Corporate Finance:核心:Corporate Finance、Valuation、M&A(如有);差异化:Financial Modelling、Advanced Excel、Accounting for Decision Making。
想做 Asset Management / Portfolio:核心:Investments、Portfolio Theory、Fixed Income;差异化:Quantitative Methods、Derivatives、Econometrics/Time Series。
想做 Banking / Retail Banking / Risk:核心:Banking & Financial Institutions、Risk Management、Credit Analysis;差异化:Regulation & Compliance、Financial Markets。
想做 FinTech / Data Finance:核心:Financial Markets + 编程/数据分析单元;差异化:FinTech、Machine Learning for Finance、Python/SQL for Data。
坑:忽视先修导致无法选高阶课 → 解决:学期前读清 unit outline 的 prerequisite。
坑:课程评估全部是期末考试 → 解决:查看 assessment breakdown,若你考试能力弱,可优先选作业占比高的单元或提前准备。
坑:把选修都选“兴趣”而丢掉就业需要的技能课 → 解决:至少保留 1–2 门用于数据/建模/编程的选修。
阅读原文:https://www.highmarktutor.com/news/30306_62.html
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