1樓：
一般機器學習的專案裡面基本不涉及二級市場交易的任何知識。
作為碩士研究生的話，你的理論水平是遠遠比不上博士的，個人建議不要太過糾結具體的專案內容，你最重要的，是找實習，找買方機構的實習。
實習能給你個感受到底需要做些什麼，需要補充哪些知識，然後你再有意識的補充你的知識不足。
2樓：
更想做金融工程，就去計算金融，首推cmu mscf，其餘的可以參考quantnet排名。quant research entry level其實並不太需要特別高深ml的知識，尤其是賣方。綜合實力更重要（就是ml和金融都要會一些）。
fe類專案的特點就是，你可以得到綜合化的知識，肯定有金融，甚至可以選修一些ml方面的皮毛。（相反，純ml類一般不會有fe類課程）
更想做金融前台（特別是ibd），重點看綜排。能去常春藤就去常春藤，能去target一定要去target，能去harvard讀stat就憋想那麼多。（不過看題主的問題，估計並沒有那麼想做ibd）
不是必須做金融，不妨cfa+機器學習。你說的專業裡，統計+機器學習應該比資料科學更好一點點。後者應該會更應用一些（資料視覺化等），前者會更偏向模型本身推導。
ds就業應該更偏向data analytics，ml更偏data scientist。純統計累出來會比較對口金融買方，大賣方能否進還要看個人。
拋除興趣，機器學習無論是起薪還是職業發展（無論國內國外），都不比quant差。相比之下，機器學習這門手藝，更「新」一點，就業方向不限於quant領域，更廣泛。
3樓：
先匿乙個。
這個問題已經被知乎大神們水了無數遍了。量化交易是Pquant範疇，多技能結合，沒有乙個完美match的專業的，match度最高的還是stats和ML，所以選這個吧沒錯的。然後就多去實習吧，國內情況某種意義上實習比專業重要得多。
金融工程，計算金融這些Q系的，最對口還是做衍生品定價和risk，對應的崗位多是券商OTC部（或者其他名字）做場外衍生品交易，目前情況是崗位少，利潤少的部門。當然做量化交易也沒問題。
以後想做積體電路版圖設計，請問研究生應該報考哪個方向
Jimmy 如樓上所說，模擬版圖基本都是本科大專學歷就符合要求，學歷上面有優勢還是能增加你的競爭力的，最近剛好在招聘的數字版圖和模擬版圖方向職位，以我手上大部分簡歷專業方向給你一些參考 模擬版圖研究生 微電子製造工程，積體電路設計與整合系統，微電子學，電路與系統，通訊工程，微電子學與固體電子學，電力...
以後想做初高中英語老師，研究生是考研還是出國？
綠燈通過 在國內考研。1.便宜省錢有時候還能賺錢，國內即使是專碩也比國外便宜很多，你去當老師的話可能十年都賺不回來留學花費。2.國內研究生在國內中小學實習的機遇國外沒有。立志當老師的話，名校碩士或者師範類高校碩士在研二就陸續可以去中小學實習，對於最後的考編面試試講以及積累本地教育系統人脈具有積極作用...
讀完了美國研究生以後是選擇工作2年回國，還是直接回國？
湖畔居士 當然是攢幾年海外工作經驗再回國。留學生在國內不像以前那麼稀罕了。問題是，想工作也不一定有機會啊。就算能找到也不一定能抽到H1啊，就算抽到了也不一定能批下來啊。所以建議題主先找到工作走一步看一步吧。留在美國工作要靠一點運氣的。 一座燈塔 我認為如果畢業直接回國，除非是牛校畢業，不然與其他海歸...