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2020-07-27
本科985大学,研究生在纽约大学的城市数据科学,先后在华为、蚂蚁金服工作了三年,但是现在没有论文。想申请金融博士,研究方向深度学习+金融方向。感觉自己优势不是很明显,申请什么方向的博士比较好,量化金融或者大数据金融?还是传统金融?实在感谢,真心想请教论坛里的大佬,求指导
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2020-7-28 14:00:24
1. 先看自我学术背景评估
A 本科985,master NYU,如果能申请上NYU,证明本科GPA还不错,那PhD的申请GPA门槛就算过了,因为博士申请还是要看第一学位
B.论文:在GPA充足的基础上,目前需要有一些论文和项目,项目应该会比较多,毕竟在华为 蚂蚁工作。论文这块需要根据未来的申请方向来定。首选第一作者,其实通讯作者,二作三作其实意义不大。一般2-3篇足够

2.申请方向
目前可以申请的有quantitive finance, statistics下的金融方向,或者business analytics也有。当然也可以继续申请fiance。另外如果你在NYU学的数据方向,machine learning其实也可以作为quantitive finance之外的一个选择。其实最主要的是先研究导师的研究成果,然后有目的的进行套磁。
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2020-7-28 22:45:40
lucksimon 发表于 2020-7-28 14:00
1. 先看自我学术背景评估
A 本科985,master NYU,如果能申请上NYU,证明本科GPA还不错,那PhD的申请GPA门 ...
感谢回复!
现在在工作感觉论文产出的可能性不是很大,没论文可以直接莽着申请么
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