nyustern硕士都有什么？
NYU TAR比较偏quant，如果将来想往quant方向发展是比较合适的。 MFE是金工里面非常热门的专业，对数学的要求高，课程设置以随机为主，适合未来想做量化投资、风险管理或者统计分析的同学。
MSOR和MMA主要是学data science相关的，包括数据挖掘 、大数据计算以及data visualization等等。这两个项目相对mfe来说对quant方面的基础要求较低，更适合有编程基础或对data方面感兴趣的小伙伴来申请。
TAR的录取者大部分是本硕都是top美本，GPA至少3.5/4+，托福105+，GRE320+，有比较好的quant背景或是对数据科学方面有深入研究。 项目的老师大多数都是来自哈佛、哥大等学校的“牛人”，教学质量还是很不错的，而且由于学生质量很高，老师也会比较用心地去教。
项目的同学也绝大多数是学霸，大家的学习能力都很强，且都很有自己的思想，在课堂上能够各抒己见。
但除了老师以外，其他学校工作人员的服务态度就一般了，给人感觉比较冷淡，可能也是受美国大学普遍性冷处理风气影响吧。
这个项目一共有40人左右，中国学生大概5-6个左右，其余的都是国际生，其中印度人最多。每个course差不多10个人左右，整体氛围还是比较国际化和友好。
虽然项目里国际生较多，但是同学之间仍然会有圈子之分，美国人的交际圈和中国人的交际圈还是有一些区别的。因为大家都是学霸，所以没有太多时间无聊地social。
这个项目总共需要学习7门core course和2门major elective，还有一篇final project，内容涉及随机过程、计量、博弈论、优化、数值方法以及各种软技能诸如presentation和论文撰写。每两周会有一个tutorial，由教授重点讲解某一个课题，然后同学们进行讨论。
课程难度因人而已，有的同学也许觉得容易，是因为其对相关理论知识已经有较深的理解；而有的人觉得难，是因为其需要耗费很多的时间和精力去理解这些知识。 值得一提的是这个项目的final project，需要和一个导师和一个小伙伴一起完成一个真实的data project，整个过程和学习正儿八经写paper一样，从定题到调研到建模到propose到最后的rebuttal，都是真真正正需要做研究和写report才能完成。这个过程对每一个同学来说都是很难忘的经历，从开始的一个idea到最后的成稿，期间的过程是很锻炼人的。