金融学硕士专业分支
Master of Quantitative Finance(数理金融)
这个方向金融硕士一本会在2年左右，因为除了金融理论相关知识外，还有一些数理方面和计算机方面的课程。以新泽西州立(Rutgers， the state university of New Jersey-Brunswick)为例，会有(Object Oriented programming in Finance)金融方向面想对象编程课程，(Finance Modeling)金融模块，(Numerical Analysis)数理分析等课程，会多一些金融数理分析的基础课程。
关于预修的课程，大部分对于微积分的要求比较严格些。国内一般商科，包括金融专业，基本上就是学到微积分二，但是申请时学校会要求学生学完微积分三。微积分的分数也是评定学生是否会被录取的主要因素。除此之外像数理统计、线性代数等也是必不可少的。有的学校还会要求学生学过基础的计算机编程，像C、C++，这个在computational finance 和Finance engineering会要求的更严格些，其他的如金融和会计的课程也会要求些。当然每个学校的侧重点有时不太一样。
申请这个方向的金融硕士不大要求有工作经验，所以本科刚刚毕业的学生可以大胆的申请。本人是比较看中这个方向的，从就业的角度上看，所学的知识是比较方便未来的工作。假想一下，哪个投行或者事务所，或者公司会雇佣一名刚刚毕业的学生做金融经理呢?大部分都是从基础的数据分析开始。如果只知道理论知识，而不会用一些工具，那么同学们就只能用眼睛去分析那海量的数据了。而其这个方向的课程一般是2年，让学生有足够的时间去适应和吸收知识，最重要的是找到实习的单位。
Master of Computational Finance
简单翻译成计算机金融，是金融工程的一个分支，但是大部分都是在商学院下进行招生和录取。只有寥寥的几所大学有这个专业，课程是几个学院或者系联合的课程。比如是商学院，数学系和统计系。通常学生会在不同的院系上相关的课程。课程包括传统的金融理论课程，如股票证券管理，以金融衍生品为基础的随机微积分等。进一步的课程包括蒙特卡洛法等常用的金融数理方法，其他的如资产定价，统计套现，风险管理等课程也一定会包含其中。当然金融计算机的相关课程也是必不可少的， 像VBA， Matlab， S+ Package， C++也是必不可少的。
这个专业一般会要求学生有工作经验。但是很多的学校都没有把工作经验作为唯一的录取标准，如果一名学生的GPA， GMAT/GRE，TOEFL都非常高，而且有过实习的经验。在申请文书多多下下功夫，也不是没有可能的。除了工作经验，申请这个专业的学生最好学过工程背景的数学相关课程，如微积分、线性代数、概率统计等。最好也有一定的计算机编程基础，如果没有可以参加学校的暑假补课。
Master of mathematical Finance(数学金融)
这也算是金融工程的一个分支，但是大都设在商学院下面。学校开设这个学位的宗旨是不让数学和金融这个本该是一家的学科分开学(是金融离不开数学，60%的课程是数学金融，比如Stochastic Methods of Mathematical Finance等)。主要的方向就是让学生掌握数学方法在如Black-Scholes期权定价法及投资策略和风险分析等方面的应用。
Master of Finance Engineering(金融工程)
这是我们大家都非常熟悉的专业，也是金融学科中比较难学的一门。有的设在工程学院下，也有的设在商学院下。其培养目标就是使学生毕业后就成为金融工程师。申请时在数学和计算机都有要求，课时安排从1.5年到2年不等，课程涉及的范围也很广。
这个方向是这些金融硕士中最难读的，也是就业最好的。基本上大都会在华尔街或者投行谋得一职，薪水也是很可观。这个方向比较欢迎有工科背景的学生申请，如果本身是金融工程专业就更好了，主要是课程学起来要相对轻松。
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