老师的高光时刻
【24Fall Offer机构学员：H老师】
本科就读：西财-金融
硕士就读：UIUC-Finance（2024.9-2025.12）
University of Illinois at Urbana-Champaign
Gies商学院是否权威？
关于排名
UIUC商学院排名据说Top20，就业率一般，跟近几年的形势也有关。口碑方面没有什么特别的感受。
关于资源
资源方面，我的整体感受是，Gies在学习支持和就业引导上做得还是比较系统、比较用心的。在学习上，课程的教授整体都很专业，很多老师既有学术背景，也有丰富的行业经验，能够把理论和实际结合起来讲，还会邀请业内人士来做分享会，给大家提供新的观点和想法。虽然不同课程之间体验会有差异，但整体来说，教学内容还是比较扎实的，也能接触到一些前沿的内容。
就业资源感受会更明显一些。项目从一开始就非常重视大家的求职准备，比如刚入学就会引导大家建立和完善LinkedIn账号，并鼓励大家主动去做networking。项目负责人和老师整体都比较积极，会不断提醒大家关注实习，也定期做一些简历修改，面试辅导等等。我们在Teams上也有专门的频道，项目主管和相关老师会定期在里面发布实习、workshop以及一些招聘信息，对信息获取还是有一定帮助的。
此外，学院也会组织很多形式比较轻松的社交活动，比如聚餐、做游戏，甚至一起做饭等。这些活动的目的其实很明确，就是让大家有更多机会交流信息、分享资源、建立联系（真的非常爱social）。
（商院万圣节南瓜灯活动）
（印度节日的草坪露天表演和餐食）
在人际圈方面，我个人的感受是，项目本身提供了一个不错的平台，但更多还是取决于个人是否主动去建立联系。项目主管整体比较专业，也会在一定程度上提供指导，但人脉的拓展还是需要自己去争取。
Finance项目同学背景
Orientation的时候，项目主管有分享：Class size: 131+，countries represented: 13，average GMAT/GRE: 662/322，average undergraduated GPA 3.34。
印度人和中国人占比最高，至少70%。剩下的也是亚洲人偏多。我身边认识的人本科211居多，不过很多人本科都不是金融专业，有完全跨专业的，也有从经济过来的，总体背景还是比较多元化的。Class 2025招的人锐减，70多个人（据advisor说一部分原因是签证），背景也蛮不错的，看到好几个本科上财的，还有普渡和UIUC美本的。
Finance项目就业率
就业情况并不乐观。身边有一部分是秋招去了券商研究，一部分用opt留在美国找工作/申博，回国的居多&我自己目前是正在国内春招。STEM项目申请opt留在美国是很方便，但找工压力挺大的，很多公司都不sponsor。留下来的大多是暑期实习拿return offer，或者有本地人帮忙network内推，所以要想留在美国，暑期实习非常重要（依然难度很大）。
University of Illinois at Urbana-Champaign
多方向分支，自由深耕
预备课程
有4门：Introduction to Finance, Quantitative Finance, Financial Statement, Intro to Python，这些课程是核心选修课的先修课。如果本科有学过相关课程，就可以在选课网站上做一个测试把先修课waive掉，有基础或者信心的同学也可以直接去参加测试（不难，十几道题），只要通过测试就能waive。如果觉得这部分知识遗忘得差不多了也可以去上先修课，课程比较简单轻松，也能学到一些内容的。
另外入学之前还有一个英语能力测试，分为写作和口语两个板块，如果测试不达标会要求修ESL课程，费用500刀左右，不包含在项目credit学费里。
必修课程
nvestment、Financial Economics和Professional Development/MSF Academy是必修，其他就都选修了，要修够40个学分。其中Professional Development和MSF Academy只用选一个，区别在于，Professional Development只需要上一个学期2个学分，而MSF Academy需要上3个学期也就是6个学分。MSF Academy的课程任务量会更大，资源也会更多一点，教授甚至会组织学生去芝加哥金融公司参观，对职业发展的帮助要比另外一门课更好一点。
分支课程
我修的数据分析与金融科技，可能是同一个方向的同学一起上课的频率更高，我觉得这个方向的人还蛮多的哈哈哈，这个方向的几个数据分析的核心课程总是选满（虽然不排除有只想来增进技能的同学）。另外就是资产管理和公司金融方向比较多，其次是Quant，金融研究的只有少量几个。其实这个specialization主要是引导的作用，对就业的作用不大，只是说按照specialization推荐的课程走，会帮助我们更系统地学习这个细化方向。
除了specializations之外，还有两个concentrations可供我们攻读：Accountancy和Data Analytics in Finance。DA方向的选修课都是金融专业的，但会计方向就要求学更多会计课程，会和会计专业的学生一起上课。
选修课程
40个学分准出，每学期至少12个学分，最多20个学分，有想要赶时间的同学可以两个学期毕业。因为我们的学费是固定的，所以其实多选课就会更划算，毕竟修12学分和修20学分的价钱是一样的hhh。
每个specialization由一门先修课，一门核心课和2-3选修课组成，选修课的选择挺多的，每个specialization都有至少8门可供选择，可以看自己兴趣挑选学习。
可以跨学院选课，就是要注意课程要求，有些课程只针对该专业学生开放，其他学生选不了，但基本上每个学院都会有较为基础的针对跨专业学生的课程，多到选课系统去搜罗搜罗吧。如果实在有很想学的课程，也可以直接联系授课老师，尝试沟通看看没准儿可以破例录入。
University of Illinois at Urbana-Champaign
实践性超强的课程体验
选修课：FIN 580 Quantitative Investment
这门课程整体偏向于将投资理论与实际应用相结合，尤其强调量化投资和AI工具的结合。在课程内容方面，老师会在课堂上系统讲解不同行业公司的财务报表特点，帮助我们理解行业差异如何影响投资决策。课程也涉及到较多投资相关的理论与实践内容，例如策略构建、市场分析等。另外，老师还会邀请在业界从事投资工作的嘉宾进行分享，让我们能够接触到更真实的一线经验。总体课堂氛围很轻松，讨论很多。
难易程度：中等。作业量还是不小，需要我们自己私下花时间去学习和研究，需要较强的自驱力。这门课以小组合作为主，所有作业都是以小组形式完成。每周老师都会布置阅读任务，通常是几篇学术论文，需要我们进行阅读和讨论，回答相关问题来帮助理解。
考核方式：期中考试是通过模拟交易系统进行投资操作，最终根据收益率排名进行评分，表现优秀的小组甚至可以获得奖金。Btw这位老师很喜欢爆金币，课堂上讨论问题回答正确的都会随机奖励个咖啡钱；期末项目要求我们结合AI工具，搭建一个验证Alpha超额收益与策略回测的multi-agent研究框架，并完成论文和presentation。期末考核的评分不是授课教授决定的，而是一个由不同学校教授和业内人士组成的评委会来打分，pre完当场出分，很刺激。除了蛮丰厚的奖金以外，表现优秀的队伍还可能被教授邀请去帮他做研究，聘为研究助理进一步帮助修改论文并尝试投递。（问就是因为我们组拿了第一名，去做科研助理了嘿嘿）
选修课：Practicum
这是一门以真实企业项目为导向的实践课程，旨在让学生与企业直接对接，参与实际问题的分析与解决。课程开始前，学院会提供一份项目列表，但其中不会披露具体企业名称，只会展示企业所在行业以及项目需求方向。我们需要根据这些信息填写意向表，最终由学院的advisor 统一分配项目。因此项目分配具有一定的不确定性。
难易程度：中等。在整个过程中，我们都需要与企业保持持续沟通，通常每周都会进行一次weekly meeting，了解企业需求、汇报进展并不断调整项目方向。整体而言，这门课程更强调沟通能力、需求理解能力以及将所学知识转化为实际应用的能力。挑战主要并不来自技术本身，而在于如何理解模糊的业务需求、与企业有效沟通，并在不确定性中推进项目进展。
这门课程的优势在于，它提供了一个非常难得的机会，让学生能够直接接触真实企业，参与实际业务问题的分析，并在过程中锻炼与客户沟通和协作的能力，尤其是每周与企业的沟通、需求拆解以及项目推进过程，对个人能力的提升非常明显。而且通过与企业的持续互动，也能更深入理解实际工作场景中的需求与限制。
但与此同时，这门课程也存在一定的局限性。其一，由于项目分配是由学院统一进行，并不能保证每个人都能进入自己最感兴趣的方向。比如我希望从事量化分析相关项目，但最终被分配到偏商业分析或咨询方向的项目，存在一定的“需求错配”。其二，一些企业本身对自身需求的定义也不够清晰，而我们作为相对初级的参与者，在实际解决问题时也可能面临一定挑战。其三，据说有些企业水水的，并不很关心学生们具体的产出，知道教授能给的帮助也有限。最终考核是给企业的final presentation汇报，最后由指导教授结合企业意见和平时表现评分。
核心课：Big Data Analytics in Finance
这门课整体更偏向于编程与数据分析，是一门以R语言为主要工具的实践型课程。
在课程内容方面，课程主要围绕金融领域中的大数据分析展开，涵盖了基础的数据处理方法以及多种机器学习模型的应用。课堂上会系统讲解多种常见模型，包括线性回归（Linear Regression）、Lasso 回归、随机森林（Random Forest）等。同时，课程也涉及到实际建模过程中常见的问题，例如异常值处理、多重共线性问题以及模型参数调优等，整体内容较为全面且实用。
考核方式：期末项目是一个较为完整的数据建模任务：基于历史数据，构建模型预测房地产的销售价格。项目要求我们尝试多种模型，并进行效果比较和优化，实现最低的MSE。
难易程度：中等。这门核心课的先修课是同样使用R语言教学的量化金融2，有先修课建立基础的话学习起来就还好。
总体来说，这门课程内容充实，实用性较强，能够帮助我们建立起从数据处理到模型构建再到结果分析的完整流程，对数据分析能力提升非常有帮助。
Finance项目对专业的适配情况
从专业适配的角度来看，UIUC的金融硕士项目整体具有包容性较强。对于金融本专业的学生来说，这个项目带来的整体提升相对有限，由于本科阶段已经具备了一定的金融知识和编程工具的学习，研究生阶段在基础知识上的边际提升不会特别明显。如果选择偏量化或金融科技方向的课程路径，那么仍然可以获得较大的提升，因为可以接触到很多本科阶段未涉及的内容，如机器学习模型、编程的实践以及数据驱动的投资方法，这些都是比较有价值的补充。
从整体角度来看，如果未来希望走更偏量化或技术驱动的金融方向，我会更推荐申请Financial Engineering（金融工程）项目。相比之下，金融工程项目通常与工程学院有更多交叉课程，可以接触到更系统的编程训练和数学建模内容，在技术深度和体系性上可能更强，整体收获也会更大。
对于非金融背景的学生来说，这个项目是一个非常不错的选择。项目在课程设置上对非金融背景学生较为友好，通常会提供一些基础课程或前置补充课程，帮助学生逐步建立金融知识体系。在此基础上，还可以进一步选择感兴趣的方向进行拓展，例如投资、数据分析或量化方向。因此，对于希望从其他专业转向金融领域的同学来说，这个项目具备较好的过渡和提升作用。
总体而言，该项目对非金融背景学生的提升更为显著，而金融本专业学生则更适合通过选课策略来提升自身的差异化能力。
University of Illinois at Urbana-Champaign
性价比拉满的香槟之旅
住宿
校内宿舍要早早申请排位，优先本科生，不是很好抢；设施会比较老旧一些，一般没有入户洗烘，面积也不大；位置好，价钱较便宜，studio 800多，1b1b 900多，还有一种没有厨房的sleeping room 600多。
校外租房核心区域2b2b 2000刀左右，1b1b要1300+，这个价格的公寓条件都不错，有门禁有电梯有入户洗烘，带健身房活动区这样。当然也有更便宜的，找社会招租直接和房东联系，有机会租到性价比很高的房子；或者放低要求，不要电梯不要入户洗烘，或者位置较偏的公寓，房租可以低至500左右。多和印度人聊聊，他们在低价租房这一块很有一套。
饮食
食堂有3家，分布在校园内不同位置，都是自助式，买入场券进入后可以随便吃。收费分早中晚，分别在14刀/16刀/18刀左右，菜品较为丰盛，包含亚洲菜，披萨意面，沙拉，面包，煎炸肉食等等。周边餐馆很多，各种菜系都有，价格不贵，味道也不错。亚超也有，中国超市有两家，去年开了Hmart，公交车直达也很方便，商品种类齐全。中国胃表示挺好适应的，餐馆多，买菜也方便，Walmart能外送到家，weee上买菜也能隔天就到，外食吃腻了自己做也很好上手。
气候
冬天其实感觉不到太冷，因为到处都有暖气，出了房间公交车上有暖气，下了车进教室图书馆什么的也很温暖。夏天热到需要开空调的时间并不长，最多一个月，其他时候温度都挺舒适的。
交通
学校附近转悠很方便，公交车足够，还免费。想要出去玩的话就不太方便了。虽然香槟也有飞机场，但它比较小，直飞的航线少，通常都需要飞到芝加哥再转机，所以大部分人都会选择直接去开车2个半小时路程的芝加哥乘机。香槟还是有点村的，最近的大城市就是芝加哥了，娱乐设施不多。
生活
香槟整体和大城市比，还是相当有差别的。就租房成本，芝加哥至少是香槟的1.5倍，纽约就更贵了；餐费上，香槟外食一般20刀，聚餐人均50刀就吃得挺不错了，对比大城市显得尤为便宜。
University of Illinois at Urbana-Champaign
留学带给我的成长助力
在职业发展上：我通过不同选修课的学习与实践，确实开阔了视野，让我探索到多种可能的职业方向。即使目前我仍在探索阶段，但这些经历让我知道哪些领域可能更适合我，并为未来的深入尝试和发展提供了可能性。
在学术能力方面：做研究助理和撰写论文让我在策略分析以及专业写作上有了很大提升，但这个项目的课程还是偏实践，更适合提升专业能力和工作实践能力，而不是学术发展。
最大的收获，是学会重新认识自己。在与不同背景、不同追求的人交流中，我不断反问自己、重新理解自己，也慢慢放下了对自我的设限。见过更大的世界之后，我更相信自己有能力有勇气走向想去的地方，对未来反而更从容，内心也更坚定了。
