EFDS 专业是帝国理工为顺应 “数据驱动金融” 趋势打造的创新学位，学制 3 年，由帝国理工商学院（授课。它的核心优势在于：
- 跨学科融合：既深入研究经济学、金融学理论，又强化数据科学工具的实际应用，课程涵盖微观经济学、金融市场分析、机器学习在金融中的应用、大数据统计等核心模块，完美匹配当下金融科技、量化分析等热门领域的人才需求。
- Highly recognized与就业潜力：作为 IC 商学院first-ever本科专业，依托帝国理工在理工科领域的全球声誉，毕业生在投行、量化交易、金融科技公司等领域极具竞争力。
- 学术资源优势：由top-tier金融教授（如 EFDS 面试官 Harjoat Bhamra 教授）授课，结合案例分析、行业合作项目，注重理论与实践结合。
EFDS 的申请门槛并不低，学术成绩是first “筛选关”：
- A-Level：需达到 AAA，其中数学必须为 A（核心中的核心，体现量化能力）；
- IB：总分 39 分，高等级科目（HL）需达到 766；
- 其他体系：AP 体系需相关科目（如微积分、统计、经济）取得 5 分，且数学能力需通过 TMUA 等考试验证。
需要注意的是，成绩达标只是 “敲门砖”。在竞争激烈的申请中，高分成绩是基础，但绝非sole标准 —— 帝国理工更看重申请者的学术潜力、跨学科思维与数据科学热情。
帝国理工通过 “面试前评分（满分 20 分）+ 面试后评分（满分 32 分）” 综合评估申请者，其中面试前评分直接决定能否获得面试资格，需重点突破。
面试前评分从 5 个维度各占 4 分，总分 13 + 才有较大概率进入面试：
- 学术能力（4 分）：核心看数学成绩（A * 是标配），其次是进阶数学、经济等相关科目表现。通过课程作业、额外学术拓展（如阅读专业书籍、参加学术讲座）展现对数学的深度理解，能加分不少。
- 分析与问题解决能力（4 分）：数学竞赛是关键！AMC、BMO、STEP 等竞赛经历能显著提升此项评分，体现你的逻辑思维与量化分析潜力。
- 对经济学 / 金融学的好奇心（4 分）：参与 NEC（全国经济学挑战赛）、约翰・洛克论文竞赛等活动，或在个人陈述中分享对经济理论（如菲利普斯曲线、卢卡斯批判）的思考，能有效证明兴趣。
- 对数据分析的热情（4 分）：这是 EFDS 的 “特色加分项”！重点突出数据科学相关经历：比如用 Python/R 分析美联储经济数据库的时间序列数据、用回归模型研究经济趋势，或通过 Excel 进行金融数据可视化等，让招生官看到你对数据工具的实际应用能力。
- 沟通、积极性与学习能力（4 分）： leadership 经历（如社团负责人）、公共演讲、志愿者活动等，能体现你的团队协作与表达能力，这也是未来学术与职业发展的核心素养。
对于国际学生，TMUA（大学数学入学考试） 是申请中极具影响力的因素。这一考试评估数学思维与逻辑推理能力，分数直接影响面试资格与录取概率：
- 5.4+：可能获得面试，但录取概率较低；
- 7+：显著提升录取可能性，是国际学生的 “目标线”。
备考建议：系统刷完 ECAA、MAT 选择题及 TMUA 往年真题，重点训练 “精准计算 + 选项验证” 能力 ——TMUA 的每个选项都经过设计，粗心容易失分，需通过错题复盘强化逻辑严谨性。
虽然 PS 在申请中权重较低，但仍是展示兴趣与潜力的重要窗口。EFDS 的 PS 需抓住 3 个核心：
- 强化数据科学关联：这是区别于纯经济 / 金融专业的关键！即使高中课程未深入覆盖数据科学，也要通过自学项目（如用 Python 做金融数据分析）、阅读相关书籍（如《数据科学实战》）或线上课程经历，展现主动探索的热情。
- 聚焦 1 个细分领域：无需同时覆盖经济学和金融学，选其一结合数据科学即可。例如：“用机器学习模型预测股票市场趋势”（金融 + 数据）或 “通过回归分析验证最低工资政策效果”（经济 + 数据）。
- 体现 “数据驱动思维”：避免空谈理论，用具体案例说明你如何用数据工具解决问题。比如：“通过分析某地区近 10 年 GDP 与消费数据，用 Excel 建模发现居民储蓄率与经济增长的相关性”。
EFDS 面试与牛剑不同，学术性较弱，更侧重 “沟通能力” 与 “逻辑表达”，形式为 20 分钟左右的一对一交流，核心评估 3 点：对专业的热情、问题解决能力、沟通技巧。
- 动机类问题：“为什么选择帝国理工？为什么选择 EFDS？” 需结合 IC 的资源（如商学院的金融科技实验室、EFDS 的跨学科课程设置）作答，体现你对专业的深入了解。
- 批判性思维问题：面试官常通过案例考察 “因果关系与相关性” 的区分能力。例如经典问题：“为什么喝咖啡的人肺癌发病率更高？” 关键要指出 “混淆因素”（如吸烟者更可能喝咖啡），展现逻辑拆解能力。
面试对国际学生是 “语言与理解能力的双重考验”。建议提前进行 10 + 次模拟面试，训练用清晰、简洁的英语表达复杂观点，避免因语言卡顿影响发挥。
- 瞄准高分与高匹配度：学术成绩确保 AAA（数学 A），TMUA strive for 7+，用竞赛（AMC、NEC）和数据项目强化背景；
- PS 突出 “数据 + 经济 / 金融” 交叉优势：用具体经历证明你对数据科学的热情，而非空谈兴趣；
- 面试聚焦沟通与逻辑：提前准备动机类问题，强化因果关系分析能力，通过模拟面试打磨表达流畅度。
EFDS 专业虽竞争激烈，但只要精准把握其 “跨学科、重数据、强实践” 的核心特点，针对性提升背景与能力，就能在 3000 + 申请者中脱颖而出。记住：帝国理工寻找的不仅是 “excellent on paper”，更是能驾驭数据科学、探索经济金融未来的潜力者。祝你的申请之路顺利，我们在帝国理工等你！
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