学术要求：申请者应该具有认可大学颁发的一等或Upper Second Class荣誉本科学位或同等学历，需要相关STEMB学科背景，例如：计量经济学、数理金融学、计算、物理学、工程学、相关学科；法律专业毕业生可能也会被考虑，前提是如果他们能在数学相关领域证明技术技能和大学水平的数学学习。<br> 预备知识要求：申请者应该具备很强的量化背景，还应该修过包括线性代数、微积分（包括多元微积分）、概率论和统计学在内的大学课程，此外，申请者应该至少修读过一门编程课程，并在项目或其他课程作业中应用过编程知识。<br> 定量经验陈述：申请者应该使用申请表中的定量经验陈述来概述其为课程所做的定量和技术准备，这应该包括其迄今为止在学术生涯中所修过的最先进的定量课程，并提供相关主题的简短示例。如果通过工作经验、实习或应用项目获得了进一步的定量或技术经验，请在定量经验陈述中进行描述。请使用编程语言陈述，说明对不同编程语言的熟练程度，并举例说明使用过这些语言的用途。<br> 实习与工作经验：工作经验不是必需的，尽管从事相关的实习、工作实习或应用项目，并将其列在申请表的“行业/专业经验”部分将有助于增强申请者的竞争力，相关经验可能包括人工智能治理、技术政策、监管、合规、咨询、隐私、法律技术、数据分析或数字市场等领域的工作。本课程既适合应届毕业生，也适合初入职场的专业人士，学校鼓励希望在当前职位上取得进步或在人工智能、经济、法律和政策交叉领域进入新职业的候选人申请。<br> GMAT或GRE：不强制要求，但如有相关成绩或成绩优秀将有助于申请，针对定量学位背景较弱的申请者，强烈建议提交GMAT或GRE以增强其申请该项目的竞争力<br> Essay：需要提交1篇Essay