全国大学生职业规划大赛《金融数学》专业生涯发展展示【获省级奖项】

20XX/XX/XX金融数学专业

生涯发展展示汇报人:XXXCONTENTS目录01

职业目标设定分析02

成长行动计划03

阶段性成果可视化04

动态调整机制CONTENTS目录05

个人总结06

金融数学专业就业前景07

金融数学专业学习建议职业目标设定分析01行业发展趋势

金融科技应用趋势大数据、人工智能、区块链等技术在金融领域广泛应用。如机器学习在风险控制、投资决策中应用率提升至65%，改变了金融行业的格局和业务模式。

新兴金融业务趋势量化投资规模逐年攀升，智能投顾渐成零售理财新宠，大数据风控成为信贷业务关键防线，推动金融行业数字化转型。

金融数学专业的作用与需求金融数学专业人才可运用数学模型和统计方法，为量化投资、风险评估等提供支持，满足金融机构对复合型人才的需求。专业匹配度

课程设置匹配金融数学专业课程涵盖数学分析、概率论、数理统计等，为数据分析和模型构建提供理论基础，与金融行业实际工作需求高度匹配。

能力培养匹配该专业注重培养学生的数据分析、模型构建和编程能力，如掌握Python等编程语言，能满足金融行业对数字化技能的要求。

实践应用匹配通过实践课程和项目，学生可将所学知识应用于实际金融问题，如证券投资分析、风险管理等，适应金融行业的工作环境。个人SWOT分析-优势

数理基础优势具备扎实的数理基础，在高等数学、线性代数、概率论与数理统计等科目成绩优异，擅长构建数学模型解析实际问题。

学习与适应优势对新兴金融科技知识兴趣浓厚，课余自主研习区块链、人工智能在金融应用前沿理论，能快速掌握新知识要点并尝试实践。

性格特质优势性格沉稳、做事细致，面对海量数据与繁琐计算有耐心，能精准处理分析数据，为团队提供可靠依据。个人SWOT分析-劣势

沟通表达劣势沟通表达偏内敛，公众场合阐述观点易紧张，团队协作时不能迅速简洁传达复杂金融数学思路，限制协作效率。

实践经验劣势实践经验局限于校园项目，对金融职场真实业务流程、市场突发波动应对了解浅薄，缺乏金融衍生品交易实战等经验。

跨学科融合劣势跨学科知识融合不够灵活，结合金融市场宏观经济、政策法规做综合研判时，视角不够全面，常忽视非量化因素潜在冲击。个人SWOT分析-机会

行业人才需求机会国家重视金融科技创新，金融机构对量化分析、风险评估和金融建模人才需求增长，为金融数学专业人才提供广阔就业机会。

新兴领域发展机会金融科技融合加速，在大数据、人工智能、区块链等新兴领域，金融数学专业毕业生可从事量化分析师、风险管理师等工作。

政策支持带来机会相关政策对金融行业的支持，推动金融市场的发展和创新，为金融数学专业人才提供更多的发展空间和机遇。个人SWOT分析-威胁行业竞争压力威胁金融数学专业人才需求增长，吸引了众多求职者，行业竞争激烈，可能面临就业压力和职业发展瓶颈。金融市场不确定性威胁金融市场具有不确定性，如市场波动、政策变化等，可能影响金融数学专业人才的职业稳定性和发展前景。技术更新换代威胁金融科技发展迅速，新技术不断涌现，若不能及时学习和掌握，可能导致专业技能过时，影响职业竞争力。成长行动计划02课程学习大一：夯实基础重点课程包括数学分析、线性代数、概率论。这些基础课程为后续的金融数学学习搭建了坚实的数理框架。大二：技能升级核心课程有统计学、随机过程、数值分析。学生开始接触更专业的金融数学知识，提升专业技能。大三：专业深化选修课程涵盖金融数学、时间序列分析。学生深入学习专业领域知识，为未来职业发展做准备。大四：综合应用结合之前所学课程，进行综合实践和应用，进一步巩固专业知识和技能。技能证书获取

大二：CDALevelI考证准备开始学习CDALevelI课程内容，为考取该证书做准备，提升数据分析能力。

大三：通过CDALevelI考试参加并通过CDALevelI考试，获得该证书，增强在量化分析领域的竞争力。

大四：选择进阶认证根据自身职业发展方向，选择考取CDALevelII或FRM/CFA一级证书，进一步提升专业水平。校企合作项目

金融调研项目参与与金融机构合作的调研项目，深入了解金融市场实际情况，提升数据处理和分析能力。

数据分析项目参与数据分析项目，运用所学知识解决实际问题，积累项目经验。

风险管理项目参与风险管理项目，了解金融机构的风险管理体系和方法，提升风险评估和控制能力。社会实践

01金融行业讲座参加金融行业讲座，了解行业最新动态和发展趋势，拓宽视野。

02学术研讨会参与学术研讨会，与专家学者交流，提升学术素养和专业认知。

03实习积极寻找金融数学领域的实习机会，如在知名金融机构或相关企业实习，将理论知识应用于实践，积累工作经验。

04个人成长帮助这些社会实践活动有助于提升个人的沟通能力、团队协作能力和解决实际问题的能力，为未来职业发展打下坚实基础。阶段性成果可视化03获奖证书单击此处添加正文

2021年高教社杯全国大学生数学建模竞赛2021年9月，商学院金融科技系金融数学专业梁单、刘丹丹同学获上海市本科组二等奖。2021年MathorCup高校数学建模挑战赛——大数据竞赛2021年12月，商学院金融科技系金融数学专业梁单、刘丹丹同学获本科组三等奖。2022年天府杯全国大学生数学建模竞赛2022年4月，商学院金融科技系金融数学专业刘丹丹同学获三等奖。2022年数维杯全国大学生数学建模竞赛2022年7月，商学院金融科技系金融数学专业刘丹丹同学获本科组一等奖。第十三届全国大学生数学竞赛金融数学专业徐文佑同学获二等奖，曹绍莹同学获三等奖。实习证明

实习单位以大二暑假申请券商/银行的数据分析实习为例，单位如国内知名证券公司或大型银行。

实习岗位数据分析岗，主要负责协助团队进行金融数据的收集、整理和初步分析。

主要工作内容运用所学的金融数学知识和编程技能，处理海量金融数据，为投资策略的制定提供数据支持。项目成果截图

量化策略回测展示在GitHub上的量化策略回测项目成果截图，通过对历史数据的模拟测试，验证策略的有效性。

风险管理模型呈现风险管理模型的项目成果截图，该模型可对金融市场的风险进行评估和预警。

校园项目成果展示参与的校园金融项目成果截图，如金融调研项目的数据处理和分析结果。动态调整机制04季度评估方法

01设定评估指标从学习、实践、技能三方面设定指标。学习上，关注金融数学专业课程成绩、前沿知识掌握度；实践方面，考量参与项目数量、质量及成果；技能上，评估编程能力、数据分析能力提升情况。

02收集数据收集课程成绩、项目报告、技能测试结果等数据。同时，通过问卷调查收集老师、同学反馈，了解自己在团队协作、沟通表达等方面的表现。

03对比目标与现状将收集的数据与每季度初设定的目标进行对比，分析差距。如目标是掌握Python金融分析库，对比后发现只掌握部分功能，就明确了改进方向。优化策略

强化优势针对数理基础扎实、学习适应能力强的优势，深入学习金融数学前沿理论，参加高级数学建模竞赛，进一步提升专业能力。

弥补劣势对于沟通表达偏内敛的问题，参加演讲培训课程、积极参与小组讨论，锻炼表达能力。针对实践经验不足，多争取金融机构实习机会，积累实战经验。

促进跨学科融合为解决跨学科知识融合不灵活的问题，学习宏观经济学、金融政策法规课程，参加跨学科研讨会，提升综合研判能力。未来4年改进方向

专业知识深化深入学习金融数学高级理论，如随机过程、金融衍生品定价等。关注行业动态，研究新兴金融科技在金融数学中的应用。

技能提升提升编程技能，熟练掌握Python、R等编程语言在金融领域的应用。增强数据分析能力，能够运用大数据分析工具解决金融实际问题。

实践拓展增加金融机构实习次数，参与大型金融项目实践。积累风险管理、量化投资等方面的经验，提升解决实际问题的能力。个人总结05成长轨迹回顾大一：夯实基础重点课程学习数学分析、线性代数、概率论；技能入门学习Excel高级功能、Python基础；参加金融行业讲座，了解各岗位区别。大二：技能升级核心课程学习统计学、随机过程、数值分析；掌握Python金融分析库(Pandas/NumPy)；开始学习CDALevelI课程内容。大三：专业深化选修金融数学、时间序列分析课程；参加数学建模大赛（特别关注金融题）；通过CDALevelI考试，申请金融机构实习。大四：冲刺offer根据方向选择CDALevelII或FRM/CFA一级认证；完善量化金融项目作品集；确定细分方向（量化/风控/精算等）。目标与现状差距对比职业目标

期望成为金融行业的量化分析师、风险管理师等专业人才，具备丰富的实战经验和深厚的专业知识，能在复杂金融市场中精准决策。当前现状

虽掌握金融数学核心知识，但实践经验局限于校园项目，对金融职场真实业务流程了解浅薄；沟通表达偏内敛，团队协作时传达思路效率有待提高。差距原因分析

缺乏实际工作锻炼机会，导致对金融市场复杂性认识不足；平时缺乏公众表达训练，影响沟通能力提升。个人成长与国家产业发展契合度金融科技领域金融数学专业为金融科技发展提供量化分析和建模支持，助力金融机构实现数字化转型，如在大数据风控、智能投顾等方面发挥重要作用。智能制造领域可运用金融数学知识为智能制造企业进行成本控制、风险评估和投资决策，促进产业升级和创新发展。乡村振兴领域通过金融数学方法为农村金融市场设计合适的金融产品和服务，如农业保险精算、农村小额信贷风险评估等，推动乡村经济发展。未来展望

期望与信心对未来职业发展充满期望和信心，相信凭借金融数学专业知识和不断提升的能力，能在金融行业取得优异成绩，实现自我价值。继续努力方向持续学习金融科技前沿知识，提升跨学科知识融合能力；积极参与金融实战项目，积累丰富的实践经验；加强沟通表达训练，提高团队协作效率。金融数学专业就业前景06就业前景概述

竞争优势显著金融数学专业毕业生在量化分析、风险管理等领域具备高度专业化的技能，凭借扎实的数理基础和专业知识，能高效处理复杂数据，构建精准模型，在这些领域拥有明显竞争优势。

就业机会丰富随着金融市场的复杂化和数据分析技术的发展，对具备数学和金融知识的复合型人才需求日益增长，金融数学专业毕业生就业机会众多。

薪资水平较高该专业毕业生通常享有较高的薪资水平，因其专业技能的稀缺性和重要性，能为企业创造较大价值，从而获得较好的经济回报。具体就业方向金融机构在银行、证券、保险等机构从事风险评估、资产定价、投资组合管理等工作，如银行的资金部需要金融数学人才建立内部风险管理模型。投资公司担任量化交易员或研究分析师，参与投资策略的制定和执行，运用专业知识进行市场分析和投资决策。数据分析与科技公司在金融科技领域从事数据建模、算法开发等工作，推动金融科技的创新和发展，如利用大数据和人工智能技术优化金融服务。学术与研究机构从事金融理论研究和教学工作，或继续深造攻读博士学位，为金融学科的发展培养人才和提供理论支持。政府与监管机构进行政策分析和风险监测，制定金融政策，维护金融市场的稳定和健康发展。金融数学专业学习建议07课程学习建议注重数学基础学习金融数学专业对数学要求高，要学好高等数学、线性代数、概率论与数理统计等基础科目，为后续专业课程打牢根基。多做练习题通过大量练习巩固所学知识，加深对概念和公式的理解，提高解题能力和应用能力。结合实际案例学习将课程知识与实际金融案例结合，如分析股票走势、计算期权价格等，增强对知识的理解和运用。参加学术活动参加金融数学相关的学术研讨会和讲座，了解前沿理论和应用动态，拓宽知识面。技能提升建议

参加培训课程报名参加专业的编程和数据分析培训课程，系统学习Python、R等编程语言和相关工具。

参与项目实践争取参与各类金融项目实践，如量化交易、风险管理等，在实践中提升技能和解决问题的能力。

加入学习社群加入金融数学学习社群，与同行交流经验、分享学习资源，互相学习和监督。

考取相关证书考取如CDA