2019Fall的申请高峰已渐过去，回顾盘点起来，如果要给各个专业的竞争激烈程度做排序，金融学、金工金数、商业分析、经济学，这些老牌热门专业依然排名前列。即使在前段时间金融市场低迷的大环境下，众多申请者依然看好这些专业未来的“钱”途，“钱”景。
如今，资本市场大幅上涨，市场人气日益回暖，沉寂一段时间的金融行业，尤其是证券业大有复苏之势。想来，这些专业之后的申请厮杀只会越来越激烈。
面对这种申请情况，唯有把握好目标专业的偏好和发展趋势，有针对性的加以准备，才能更增申请把握。分析近几年热门专业的招生要求和录取成功案例，我们其实已经可以清晰地看到海外名校的偏好，原本商学院申请中常见的leadership、ethical dilemma之类题目现今越来越少见，各专业录取纷纷更加侧重对数理背景和编程能力的考查。
赶紧对比下自己目前的软硬件条件吧，你的准备有对准方向了吗，你的定量能力达标了吗，匹配度足够了吗？
我们国内现有商科教育的培养，虽然知识体系完整，却对数学、编程倾向不多，与海外院校的申请要求和录取偏好脱节还比较明显，国内商科本科经典的知识体系更是严重滞后于现今如火如荼发展的大数据趋势。
想要收获心仪院校的录取，课余再增加有效的定量经历，提高申请竞争力还是很有必要，这样的经历不仅可以在简历中令招生官眼前一亮，更可以作为个人陈述的宝贵素材，进一步包装提升自己。
就因为此，我们之前推出的量化金融训练营，也是广受大家欢迎。
评
在我们跟很多同学的沟通过程中，我们发现，其实很多申请同学都深知增加量化分析相关经历的必要性，想开始着手，但始终还有犹疑：
课程内容是否对申请有帮助？
目标并不是成为程序员，需要的是获取专业核心的模型、算法，常用的金融数据处理技巧、工具技能，担心是否匹配申请目标；
基础弱是否能上手？
基础弱，或者是真正的“零基础”，之前没有接触过编程工具，也不是数理强人，担心自己能不能跟得上节奏，能不能学懂吗；
课程效果到底如何？
开始着手之后，是否有老师及时辅导指正，是否有作业及时训练巩固，是否有实际项目来进行检验提高；
在申请中应该如何利用？
学习之后，有了入门知识，但怎么在申请中很好利用，还不是特别清楚；
尝试成本高？
很想报名训练营，但费用不低，也还是有一些不确定因素，比较纠结。
其实，想要入门的壁垒远没有想象得那么高。项目制学习的方式，可以解决大家绝大部分的纠结。不想错失这个风口，就立刻行动起来吧，我们先进行快速入门学习~
还有疑虑？我们先来次全方位体验~~
金融量化分析
7天初阶集训营
通过项目推进为主导，同时配合线上课程讲解，作业实战，及时答疑反馈等多种方式，带领学员快速入门金融量化分析，锻炼“金融+数据+编程+实战”的复合能力！
课程目标
初阶课程包括金融量化分析中所必需的基础统计知识以及Python用法，初步认识量化分析所需要具备的实现工具和使用方法。
熟悉金融量化分析的基本流程和初阶步骤，可以独立进行常规操作。
培养金融分析思维，通过一周的学习和练习，完成初阶项目，对金融量化分析进行全方位了解和体验，非常适合新手入门量化。
课程特色
突破零基础学习两大壁垒，基础知识+实战应用
项目制
我们采用项目制教学，把实际项目切分成多个细小的、可执行的任务，让大家在学习过程中，始终保持主动性，乐于积极解决问题，建构自己的知识框架：
以上市公司薪酬分析项目为例，我们从金融理解、数据展现、编程实现三个角度分步骤进行拆解，使得大家能够理解实际金融业务和投资热点，然后读懂数据，再针对业务需求进行操作，学明白我们如何利用编程语言来实现想要的效果，由浅入深，循序渐进；
提供数据
我们提供数据，在数据基础上循序渐进，从业务出发，理解数据，处理数据，分析数据，并通过每次课程的教学和作业练习及时反馈；
Python
我们选择使用Python，这个年轻人乃至整个世界最看好的热门或者说必备工具；
适应行业
我们不是简单教你如何使用Python，而是针对金融数据，精选最必要的技能需求，让大家在交互式环境中逐步熟悉掌握；
陪伴式
我们贯穿陪伴式学习，通过直播、微信群讨论、小程序打卡、作业讲解等各种方式穿插进行，让大家易于坚持；
我们通过以上种种方式，为大家降低入门门槛，保持住学习热情，真正学透学懂。
课程内容
课程报名信息
仅需399元，4月8日开营
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