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申友留学武汉

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二、武汉申友留学申请顾问Miya老师对王同学留学申请的点评：
小王同学一看就是个很踏实努力的孩子，从2017年6月加入申友，我们就给他规划了每个时间节点应该做些什么、达到怎样的成果。小王同学是武汉申友GMAT学员，2017年9月上了我们的GMAT周末班，扎扎实实备考3个月，12月一战出分700。GMAT出分后就开始备考雅思，但是雅思备考就没有那么顺利了。小王同学阅读和听力不错，但是口语和写作是短板。我们的考试辅导老师Bella也是极力帮助小王同学提升着两个板块，给小王同学布置每周打卡任务，时刻督促小王同学学习，帮助小王同学修改雅思作文，给小王同学制定备考计划和发送备考资料等。最后小王同学出分6.5，虽然小分还是有些欠缺，但是总分已经达到了学校的录取要求。
大三下学期开始，我就开始指导小王同学找推荐人、提供文书素材、准备申请材料。说实话，小王同学在这些期间，回复消息不及时而且经常不回复，我也没有因此放弃他，还经常跟他打电话，约他来公司跟他面谈交待后续要准备的事宜，包括约他上门和Jessy老师做文书访谈。在上门面谈了好几次之后，小王同学的积极性和主动性都有了很大的改变，我交待他的事情他都会积极主动并且快速高效的配合完成。在正式进入申请季的时候，帮小王同学填好网申，有任何疑问的地方都会及时跟我沟通，在确定信息无误后他都会快速的把网申提交，这让我挺欣赏他的高效的。在等待录取的过程中，小王同学一直担心因为自己的雅思成绩成为失学儿童，期间也焦虑过，我也是一直安抚他会有好的录取，而且在我心里，一直坚信，他会有很好的录取结果。果然，通过我们整个文服团队和小王同学的共同努力，成功的给小王同学申到了Dream School-G5帝国理工，激动！开心！
三、武汉申友留学高级文书Jessy老师对王同学留学申请的点评：
2018年暑假离校前前，第一次跟小王同学面谈沟通文书思路，边说边写，记了十几条让他回去补充完善，然后特别叮嘱了暑假的实习需要注意的点。只记得当时的小王特别不自信，一直说，感觉自己条件一般，申不到什么学校。我让他不要着急，要对自己有信心。后来的进展也不是那么顺利，小王同学一直在保研和留学里面犹豫，最后再放弃了武大的保研名额，决定全力申请留学。之后就是文书和选校的处理了。选校方面，我鼓励他申G5，然后曼大，爱丁堡之类的名校，不过小王同学一直说怕自己会成为失学儿童，也让给加上了几所相对保险的学校。文书的处理，我重点是突出了他的数学能力，以及他对数学在金融领域运用的超强兴趣点来写的，同时也结合他的实践经历来彰显了他的数理能力。文书初稿后，学生几乎没有什么意见，就定稿了。接着就是递申后的等待啦，曼大，爱丁堡，格拉斯哥...一所一所的学校都来了录取，欣喜之余还是特别淡定，我们还在等小王一直认为不可能的IC。就是今天，IC的金数offer来了，激动到哭，好了，圆满了。
            

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四、帝国理工学院金融数学项目概述
1、项目名称：MSc Mathematics and Finance
2、所属学院：Department of Mathematics
3、项目时长：1 year
4、项目介绍：我们的数学和金融理学硕士课程旨在为您在计量金融和风险管理的广泛职业生涯做好准备。
4.1 数学金融学是一门既具有数学挑战性，又由金融市场上经验丰富的从业人员每天进行部署的学科；
4.2本课程为您提供了进入该领域所需的一切知识，使您能够理解并为行业实践和最新研究做出贡献；
4.3为了实现这一目标，我们的模块非常广泛，涵盖了必要的金融和经济学背景，以及基础数学(包括随机分析)和偏微分方程的教学；
4.4科学计算(c++中的面向对象编程)是程序的一个组成部分；
4.5本课程适合刚毕业的数学科学与工程专业的学生，但我们也欢迎已在金融服务业工作、希望提升技能的申请者。
5、课程设置：
Core modules核心课程
l Computing in C++
l Interest Rate Models
l Mathematical Finance: An Introduction to Option Pricing
l Quantitative Risk Management
l Simulation Methods for Finance
l Statistical Methods in Finance
l Stochastic Processes
Optional modules选修课程
You choose five out of a possible 13 modules to study. 从13门课程里面选5门
Optional modules are grouped into the following three streams. 有三个分支
Derivatives Pricing:
l Malliavin Calculus in Finance
l Topics in Derivatives Pricing
l Selected Topics in Quantitative Finance
l Numerical Methods in Finance
Market Microstructure:
l Convex Optimisation
l Stochastic Control in Finance
l Algorithmic and High-Frequency Trading
l Market Microstructure
l Portfolio Management
Machine Learning in Finance:
l Algorithmic Trading and Machine Learning
l Data Analysis and Machine Learning
l Rough Path Theory in Machine Learning
l Deep learning
教学和考核 Teaching and assessment
Teaching methods 教学方法
l Independent research project
l Lectures
l Problem classes
l Problem sheets
l Tutorials
Assessment methods 考核方法
l Coursework
l Dissertation
l Oral presentations
l Written examinations
6、录取要求：
l 985/211均分80+，preference is given to candidates with 85% or better.
l IELTS 6.5 overall (minimum 6.0 in all elements)/TOEFL (iBT) 92 overall (minimum 20 in all elements)
l Application fee