多伦多大学数据分析硕士？
今年U of T 统计系开始正式接受MSF （Master of Statistical Finance）的申请，这是统计与金融的交叉学科，以培养Quant 人才为目标。
课程量很大，总共有50个credit，2年完成。第一年4门必修课和3门选修课，第二年3门选修课。每门课4学分，一共16门。 必修包括随机过程，数值分析，计量经济，风险管理，和C++。 选修有优化，数值分析，随机控制，随机过程，时间序列，机器学习，数据挖掘，统计计算，软件工程等。
入学要求是数理背景很强的BS，GPA要86+/100，GMAT700+，托福100+，有较好的量化背景，很好的数学基础，较强的代码能力，较好的英语阅读和写作能力。 该项目总共录取了中国大陆学生3个人，其中2个人来自清北，分别学计算机和金融，还有一个人来自中流985，学统计。在申请时，这三人在学校排名都是前1%的水平。 项目费用比较贵，每年大约4万加币左右，两年下来要8万加币。
由于是新项目，所以没有往届的学生数据。但是可以参考一下本科阶段统计系的数据，去年统计本科收到了448份offer，来自全球的申请者数量未知。 项目定位就是培养Quant，所以非常注重定量能力的提升。从课程内容就能看出来，所有的课都以理论和模型为主，配合大量的实操练习，让学员可以快速掌握 Quant 所需的技能。
除了定量能力外，这个项目还强调对新兴技术的理解能力和快速学习的能力。因为Quant 这个领域进步非常快，新的技术不断出现，所以学员不仅需要能够快速适应新的环境，还需要具有主动学习和探索新知识的能力。 项目的同学都是国内顶尖学校的佼佼者，共同特点是对数字极其敏感，逻辑思维极强，并且都具备良好的数理基础。虽然大家本科专业不同，但基本都学过微积分、概率论、线性代数等统计必备课程，也掌握了基本的R或SAS 编程。 大家在本科阶段都应该做过不少quant 相关的课题或者项目，这也使得我们能在短短的两年时间里迅速积累起相应的实习经验。