【专业介绍】伦敦大学学院-金融与数据分析_黎思彤的博客-新东方前途出国

【专业介绍】伦敦大学学院-金融与数据分析

发布者：: 黎思彤

分类：: 院校介绍

2025-09-30

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一、项目概况

Finance with Data Science MSc 是 UCL 在 School of Management 与 Economics Department 合作开设的硕士项目，将金融学（Finance）的理论基础与数据科学、计量经济学、机器学习等现代数据分析工具结合，培养既懂金融又懂数据分析 / 编程 /实证研究的人才。

开始时间：项目从 2025 年入学，持续 1 年（全日制）
地点：伦敦 Canary Wharf 校区
教授院系：UCL School of Management + UCL Department of Economics

二、课程结构 & 模块（Modules）

整个项目总学分是 180 学分，包括必修模块（core/compulsory modules）、选修模块（optional modules）和一个研究项目（research project）部分。

下面是分学期模块安排（以 2025 入学年度为例）：

学期	必修核心模块	选修模块 /可选方向
Term 1	- Financial Econometrics and Data - Corporate Finance and Financial Markets	无选修，Term1 是打基础的两个核心模块
Term 2	- Time Series Analysis and Forecasting - Big Data Analytics	选修模块，例如：Options and Derivatives；The Economics of Trading and Exchanges；Advanced Corporate Finance 等
Term 3 + 夏季	- Finance with Data Science Research Project（研究项目）	更多选修模块可选，如 International Finance, Behavioural Finance and Neuroeconomics, Investment Strategies & Risk Management 等

此外，在入学前还有一个预备课程（pre-sessional course），帮助学生补足数学、统计、会计基础以及 Python 编程基础，以确保所有人进入课程后能顺利参与核心模块的学习。

教学方式包括讲座 (lectures)、实践课 (practical sessions)、作业 / group coursework / individual coursework、期末考试，以及研究项目报告。

三、录取要求

为了入读这个项目，有以下要求和评估标准：

本科背景要求：至少 UK 的 upper‐second class degree（2:1），或海外同等学历。专业偏向定量类，比如经济学、金融、数学、计量经济学、统计学，或者这些学科组合。对非定量背景者也可能考虑，但要有足够的数学 /统计 /数量分析基础。
英语语言要求：满足 UCL 的 Level 2 英语水平要求。
编程要求：入学前不必一定要有编程经验（Python 等），但需有强烈意愿 /能力在预备课程中补足。预科课程会覆盖 Python 编程导入。
数学 /统计基础：项目很定量，涉及金融经济学 /时间序列 /机器学习 /大数据分析等模块，对数学、统计学、概率论等的掌握会非常有帮助。录取委员会会看你本科是否修过相关课程，成绩如何。
GRE / GMAT：不是强制要求。提交 GRE 的 quantitative 部分分数（如果有，并且很高，比如 quantitative 部分 ≥ 165）可以增强申请（即作为加分项）。

四、学费 & 奖学金

学费：2025/26 年度为 £47,100（对英国本地学生和国际学生一样）
奖学金：有若干奖学金项目，很高可达 £10,000，面向表现优异的申请者（academic merit）、或者特定背景（性别、国家、经济困难等）。例子包括 “Women in Finance Scholarship”, “Global Finance Scholarship”, “Impact Scholarship”, “Excellence Scholarship”。
学费押金（Deposit）：全日制项目要求支付学费的 10% 作为押金。

五、学习成果 /你将获得的能力

完成这个项目后，你将掌握或提升的能力大致包括：

金融理论 +市场机制：比如资本结构 (corporate finance)、金融市场经济学、投资理论、公司金融 (Corporate Finance, Markets) 等。
数据科学与实证技能：
- 计量经济学 (Econometrics)、金融计量方法 (Financial Econometrics)
- 时间序列分析与预测 (Time Series Analysis & Forecasting)
- 大数据分析 /机器学习（Big Data Analytics / ML）
- 用 Python（以及 Excel 等工具）进行数据处理、可视化及报告撰写
研究与项目经验：Term 3 + 夏季的研究项目，让你综合运用所学，处理真实金融数据，并输出研究成果。
软技能 /职业技能：
- 批判性思考（critical thinking）和问题解决能力
- 团队协作 /沟通能力，尤其在多学科背景下与数据科学家 /经济学家 /金融人协作
- 职业准备：UCL 会提供职业讲座、行业嘉宾讲座、校友网络等资源。

六、就业前景

完成这个硕士学位后，你可以申请以下类型的岗位／行业：

职位 /方向	举例
Quantitative Analyst / Quant / 数据分析师	在对冲基金 (hedge funds)、投资银行 (investment banks)、资产管理公司 (asset management)
Risk Analyst / Credit Analyst	银行、评级机构、金融机构风险管理部门
Portfolio Analyst / Investment Analyst	资产投资组合管理、财富管理公司 /基金
Fintech / 数字金融 /金融科技创业公司	模型开发、算法交易、数据驱动的金融产品或服务
金融研究 /经济研究	研究所、智库、财经咨询公司等

此外，由于项目位于 Canary Wharf（伦敦金融中心之一），能提供更容易接触金融行业 /实习 / networking 的机会。

七、优点与特色

下面是这个项目的一些明显优势，以及与其他类似项目相比的特色：

新与创新：这是 UCL 新开设的项目（2025 年起），所以教学设计较现代，更强调数据科学与金融的结合。
位置好：Canary Wharf 在伦敦金融业很核心，靠近很多银行、投行、基金公司、金融科技公司等，方便实习与行业联系。
实践性强：使用真实世界的金融数据 (比如 Bloomberg, Refinitiv)，有编程实践、机器学习 /时间序列分析等模块。项目也有研究项目环节。
灵活的选修模块：允许根据兴趣定制，比如偏市场、偏量化、偏行为金融、偏国际金融等方向。
奖学金机会：虽费用高昂，但有 £10,000 等奖学金可以申请，对出色申请者有助。