金融学硕士国外学什么？
简单说，金工（量化）的硕士学习内容以quantitative为主，金融（Fintech）的硕士学习内容除了quantitative以外，增加了data science，人工智能，编程等课程内容（我了解的美国MFE/MSF/DSI项目都是这样的）。因为本人在哥大，所以以下以哥大金工（Quantitative）和金融（Fintech）两个项目的课程设置来举例说明。由于是两年前的课程了，可能会有所出入。
1.金工 Quantitative 主要学习随机过程，计量，数值分析，优化，统计，算法，编程等内容。
2.金发 Fintech 除了以上，加上了AI，大数据，数据结构，操作系统，计算机网络等。 此外无论金工还是金发，都要求一定量的prospective，比如我需要完成4门course work，一篇midterm paper，以及一篇final project/paper。
哥大的fin grad program有两个，一个是MSFE，另一个是MSFI（fintech），这两个的项目各有侧重。前者更偏数理，后者多含商科内容且增加了data science的内容。虽然如此，两个项目都在一起上课，授课老师基本都是一样的，只是最后一个学期分为两个方向，分别写不同的prospective。下面简单说一下课程，因为是两年前的事了，可能有所出入。
必修课： RMT(随机) 随机过程，随机控制，随机规划等。 QUAN(计量) 计量经济学，包括eviews，stata等软件操作。 ALGORITHM 算法，包括递归，堆排序等。 DATA ANALYSIS 数据分析，包括描述性统计，假设检验。 OPTIMIZATION 最优，包括数学规划，运筹，对偶理论。 PSEUDO-CODE 伪代码，编程。 PROGRAMMING 编程，基本的数据结构和算法。 FINITE MATHEMATICS 初等数论，有限矩阵，向量空间。 STOCHASTIC PROCESS 随机过程。 MIDTERM EXAM 期中考试。 FINAL EXAM 期末考试 注：每门课会有两个考试的分值，一个是在期末，一个是中期（随机过程和中置期），每个考试占25%的分量。另外每个门也会安排tutor，帮助理解知识点，辅导作业以及考试。