工作党欧陆转码CS/DS硕士求定位

个人背景 本科学校：财经211专业：金融绩点：3.4 申请方向 专业：CS/DS/ML/AI类 学位：研究型硕士（倾向读博） 毕业后的个人情况 本科毕业10年{:1_81:}，目前34岁。当年毕业时因为家庭经济原因放弃国内读硕选择直接工作。 因个人兴趣爱好偏向数理和模型，不太喜欢商科，所以一直在互联网行业工作。目前在某宇宙厂职级3-1（有升3-2机会但半放弃中）。工作方向偏数据，前几年有过比较多的策略&机器学习模型经验，近四年工作重心偏管理。 为什么想读硕博？ 一直都倾向于继续读博士，性格上偏好研究和分析。虽然职业发展目前还算正常，但个人性格一直不太适合，过于内耗。 为什么想转专业？ 这是一个漫长的故事…… 高中选择了文科但文科成绩差数理成绩好，本科选择金融是因为当年金融收分较高且金融是文科中为数不多可以接触到数学/统计内容的专业。对金融市场/量化无感，本科毕业选择去了互联网行业。 前几年的工作主要偏数据分析、风险策略/模型，日常也会看些paper，工作内容基本与兴趣相符。但国内互联网的工作大多需要人在P7（or equivalently, 3-1, L8）之后转型为团队管理，否则职业发展会非常受限。 工作的这十年中对统计机器学习和深度学习的兴趣一直很高，工作之余听了Andrew Ng的machine learning与CS229，JHU的data science specialization，18年也在Udacity上完整上过deep learning nano degree。现在在上MITx 的statistics and data science MicroMaster。 因此，申请专业倾向于CS和ML方向（偏理论）。 比较尴尬的问题 欧陆的项目我看过KTH/DUT/CTH/ETH/EPFL/Aalto等，但发现CS和DS的项目基本都要求课程匹配度。我本科的课程里涉及到计算机相关的只有一门程序语言设计（java）和数据分析与商务智能，基本不满足课程匹配度的学分要求。同时，网络课程一般也不予认证。所以，现在比较关心是否会被匹配度硬性门槛卡掉。另外，工作经验中的相关内容是否可以弥补课程学分匹配度不足的缺陷？ 其他的细节 资产情况：存款大约7位数出头，但不希望在硕士阶段投入过多资金（40W/2y），有奖学金最好。 婚姻&家庭：很幸运的是，????身份，有男友，无小孩。男友是同校统计学学硕，有申请欧陆PhD项目的预期，希望能够在同一个学校。有房无贷， 读完硕士的计划：最优选是欧陆读博（不想去美帝卷），博士毕业之后对就业无偏好，学术界/工业界均可，能接受薪资水平不及现在。没有硕士毕业就工作的打算。 比较喜欢的方向 statistical machine learning/causal inference/XAI，以及ML&Fin/AI in Game的交叉领域，对LLM比较无感但可以学。比较喜欢偏理论的内容。 希望大家帮忙给些意见，感谢~