先說編程。壹般來說，使用最廣泛的語言是C++和MATLAB。LZ很喜歡編程，但是真正熟悉的只有Java和VBA。伯克利面試被問了幾個關於C++和MATLAB的問題，我沒有回答。最後我被con錄取了他的C++在線課程。
C++: LZ不熟。。。但是，要達到面向對象編程的水平，至少要知道什麽是繼承、多態、模板(面試時問)。
MATLAB:MFE課程很多作業都是用MATLAB完成的。畢竟MATLAB的包裏有很多預置的功能，比如優化(面試的時候被問到了，我沒有回答)。
其他語言，如VBA語，可以在工作後學習，入門並不難。Python很受歡迎，如果可以的話會是壹個優勢。Perl，Ruby等等。
數據結構:很重要。MFE課程可能不會拿出壹門課來教這個，但是在求職面試的時候可能會問到。
-我們來談談金融課程。金融課程其實不需要學習太多，但是壹張白紙是不夠的。以下幾個門對LZ來說比較重要:
基礎資產定價和投資組合理論:如CAPM、有效前沿、固定收益久期、收斂性等。
計量經濟學:對智力金融很重要，更重要的是學會壹些統計軟件的應用(如SAS、R、Gauss、Stata、EView...壹個就夠了)。
——最重要的大概就是數學課了。LZ看過各種說法，結合自己的經歷，我覺得以下幾點最重要:
微積分:這個不用我說。單變量，多變量必須非常熟練。
線性代數:這個也不用我說了。這些微積分，加在壹起，是後面所有課程的基礎。。。。
微分方程:ODE和PDE，掌握的程度不壹樣。LZ沒學過PDE，ODE水平也很差。。。但是PDE真的很重要，不僅僅是解析解，數值解更重要。
數值方法:個人認為這個最重要。畢竟，許多金融問題無法通過分析來解決。。。最好學會微分方程可以用數值方法求解。
統計學:學計量經濟學之前肯定學過統計學。。。
概率:掌握程度見仁見智。。。。有人說，掌握常見的概率分布(微積分基礎概率)就夠了；有人說這些還不夠，最好學習隨機過程；有的人覺得還不夠，要懂測量的理論。。。LZ覺得如果學過測量理論，肯定會有優勢。但是沒學過或者只學過初級隨機過程也沒關系。
運籌學:最優化問題，線性規劃等等。。。
時間序列:GARCH什麽的。。。沒學過，但是這門課真的很重要。
至於金融數學/金融工程這門課，可以作為壹門啟發性的課程，非專業學生可以用這門課來學習金融工程方面的知識。
壹些高級課程，比如實分析，泛函分析，歷史控制，對於LZ能力來說太難了。但是，對於實分析，有壹個SUNY SB的應用數學碩士(是西蒙斯的學生嗎？)強烈推薦，他的意見應該是有道理的。
LZ的quant金融專業在商學院，所以妳懂的(我也學過兩門會計課程和兩門企業管理課程~)。。。。。不過還是本科期間多學點比較好。有了喜歡的節目，就要多選課程，多聽課，而不是因為課程不夠而“不得不選別的節目”。
備註:我對MSF真的不太熟悉，MSF應該更重視財務方面而不是數學。最復雜的數學運算就是貼現現金流。
如果妳想彌補這些方面，最好選擇我們班。當然，選課可能會有限制，可以考慮以下幾種方式:
編程:拿個證書，或者去網上編程課程(quantnet上面有，是巴魯克開的，不過有點貴。伯克利也有，而且很貴)
財務:這是最容易彌補的。考個CFA就行了。如果妳有閑暇(閑錢)，參加FRM，CAIA，無論什麽證書。。。。
數學:個人認為是最難補的。數學不像編程。編程入門後可以自學，但是數學不好，太抽象了(可能LZ智商不夠)，所以壹定要有人教妳，不然妳會學的很差。。。