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金融計(jì)算高級(jí)技術(shù)理學(xué)碩士

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MSc Advanced Technology for Financial Computing

項(xiàng)目簡(jiǎn)介

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預(yù)約咨詢

所屬院校

領(lǐng)取愛丁堡大學(xué)碩士留學(xué)申請(qǐng)手冊(cè)

愛丁堡大學(xué)

The University of Edinburgh

27 QS 2025 17 Times 2025

項(xiàng)目簡(jiǎn)介

專業(yè)方向

金工金數(shù)

入學(xué)時(shí)間

9月

項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng)

1年

項(xiàng)目學(xué)費(fèi)

43300英鎊/年

培養(yǎng)目標(biāo)

金融計(jì)算高級(jí)技術(shù)理學(xué)碩士課程為學(xué)生提供如何使用和開發(fā)數(shù)據(jù)、計(jì)算和人工智能技術(shù)的關(guān)鍵和實(shí)際的評(píng)價(jià)。學(xué)生將從技術(shù)和商業(yè)的角度了解數(shù)字化如何為財(cái)務(wù)、風(fēng)險(xiǎn)和決策相關(guān)的組織帶來(lái)價(jià)值。

申請(qǐng)要求

具有英國(guó)2:1榮譽(yù)學(xué)位或同等學(xué)歷，需要信息學(xué)、人工智能、認(rèn)知科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、電氣工程、語(yǔ)言學(xué)、數(shù)學(xué)、物理學(xué)背景，或其他數(shù)字學(xué)位 需要具備編程能力，在學(xué)位期間必須完成以下至少其中1門編程課程：C/C++、Java、Python、R、Matlab、Haskell、ML 在學(xué)位期間必須完成相當(dāng)于60個(gè)SCQF學(xué)分或30個(gè)ECTS學(xué)分的數(shù)學(xué)課程，通常涵蓋以下學(xué)科/主題：微積分（微分和積分），線性代數(shù)（向量和多維矩陣），離散數(shù)學(xué)和數(shù)學(xué)推理（例如歸納和推理，圖論模型，證明），和概率論（離散和連續(xù)概率的概念，馬爾可夫鏈等）

GPA要求

該學(xué)校針對(duì)內(nèi)地院校有專屬的GPA分?jǐn)?shù)要求，愛丁堡大學(xué)會(huì)單獨(dú)設(shè)置院校名單，對(duì)內(nèi)地院校劃分等級(jí)，以此來(lái)設(shè)置不同的申請(qǐng)要求。

查詢

查看更多院校GPA要求

語(yǔ)言要求

申請(qǐng)時(shí)間

2025Fall

2024-10-01

開放時(shí)間

2025-03-31

Round1

2025Fall Round1

開始時(shí)間：2024-10-01

結(jié)束時(shí)間：2025-03-31

距申請(qǐng)截止還剩123天

課程設(shè)置

序號(hào)

課程介紹

Curriculum

信息學(xué)研究綜述

Informatics Research Review

碩士論文（信息）

MSc Dissertation (Informatics)

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)與行為分析

Data-driven Business and Behaviour Analytics

應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)入門

Introductory Applied Machine Learning

金融計(jì)算研究方法

Research Methods in Financial Computing

創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)型創(chuàng)業(yè):數(shù)據(jù)科學(xué)、技術(shù)與創(chuàng)新

Innovation-driven Entrepreneurship-Data Science, Technology and Innovation

數(shù)字商業(yè):平臺(tái)時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)

Digital Business: Competing in the Age of Platforms

數(shù)字化商業(yè):數(shù)字化時(shí)代的組織轉(zhuǎn)型

Digital Business: Transforming Organisations in the Digital Era

技術(shù)創(chuàng)業(yè)與商業(yè)化

Technology Entrepreneurship and Commercialisation

數(shù)字化創(chuàng)新管理

Digital Innovation Management

高性能計(jì)算的數(shù)值算法

Numerical Algorithms for High Performance Computing

并行算法的設(shè)計(jì)與分析

Design and Analysis of Parallel Algorithms

算法博弈論及其應(yīng)用

Algorithmic Game Theory and its Applications

區(qū)塊鏈和分布式賬本

Blockchains and Distributed Ledgers

數(shù)據(jù)科學(xué)的文本技術(shù)

Text Technologies for Data Science

人工智能倫理個(gè)案研究(CSAI)

Case Studies in AI Ethics (CSAI)

機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)

Machine Learning Systems

金融數(shù)學(xué)

Financial Mathematics

金融、風(fēng)險(xiǎn)和不確定性

Finance, Risk and Uncertainty

優(yōu)化的基本原理

Fundamentals of Optimization

數(shù)據(jù)科學(xué)的大規(guī)模優(yōu)化

Large Scale Optimization for Data Science

信用評(píng)分

Credit Scoring

離散時(shí)間金融

Discrete-Time Finance

顧問(wèn)解析

該項(xiàng)目將使學(xué)生深入理解并實(shí)踐如何使用和開發(fā)數(shù)據(jù)、計(jì)算和人工智能技術(shù)。學(xué)生將學(xué)習(xí)這些技術(shù)如何從技術(shù)和商業(yè)角度為帶有財(cái)務(wù)、風(fēng)險(xiǎn)和決策數(shù)字化的組織提供價(jià)值。該課程由世界級(jí)研究人員和教育者授課，基于全日制跨學(xué)科學(xué)習(xí)，并與大學(xué)內(nèi)三所世界級(jí)學(xué)術(shù)學(xué)院的現(xiàn)有研究卓越中心保持緊密聯(lián)系：信息學(xué)院，愛丁堡商學(xué)院，數(shù)學(xué)學(xué)院。 就業(yè)服務(wù)：畢業(yè)生典型的職業(yè)發(fā)展領(lǐng)域可能包括量化開發(fā)人員，金融系統(tǒng)架構(gòu)師，應(yīng)用工程師，金融系統(tǒng)顧問(wèn)，軟件開發(fā)人員，數(shù)據(jù)科學(xué)家（在學(xué)術(shù)界或工業(yè)界），IT公司、銀行、投資或金融部門的金融系統(tǒng)工程師和政府及公共部門職位。

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