UCL MSc Finance with Data Science-新东方前途出国

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张卓婧

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      UCL MSc Finance with Data Science

      • 研究生
      • 留学指南
      2026-06-03

      张卓婧英国研究生杭州

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      项目概况

      UCL School of Management 于2025年正式推出 MSc Finance with Data Science,这是一个将金融学、计量经济学、数据科学和机器学习深度融合的新型硕士项目。项目学制为1年全日制,授课地点位于伦敦金丝雀码头(Canary Wharf)。课程由 UCL School of Management 与 UCL Department of Economics 联合开设,定位明显高于传统金融硕士,更偏向量化金融(Quantitative Finance)和金融数据分析方向。

      项目诞生的背景是金融行业对数据分析能力需求的快速增长。传统金融人才已经无法满足金融机构对于大数据分析、机器学习建模和自动化决策的需求,因此该项目希望培养既懂金融理论,又具备数据科学能力的新一代金融专业人才。


      培养目标

      与传统 MSc Finance 不同,本项目并非培养普通金融分析师,而是培养能够利用数据驱动金融决策的专业人才。

      官方特别指出,该项目适合:

      • 数学背景学生
      • 统计学背景学生
      • 计量经济学背景学生
      • 金融工程背景学生
      • 应用数学背景学生

      目标职业包括:

      • Quantitative Analyst(量化分析师)
      • Portfolio Analyst(投资组合分析师)
      • Risk Analyst(风险分析师)
      • Investment Analyst(投资分析师)
      • Financial Engineer(金融工程师)
      • Credit Analyst(信用分析师)

      等偏量化岗位。


      课程结构

      开学前预备课程

      学校会提供线上预备课程(Pre-sessional Course),涵盖:

      • Mathematics
      • Statistics
      • Accounting
      • Python Programming

      帮助学生在正式开学前建立统一基础。


      11学期

      核心课程包括:

      • Financial Econometrics and Data
      • Corporate Finance and Financial Markets

      学生将在这一阶段学习:

      • 金融市场理论
      • 企业融资决策
      • 资产定价基础
      • Python金融数据分析
      • 金融计量经济学

      课程大量使用真实金融市场数据进行分析。


      第二学期

      核心课程:

      • Time Series Analysis and Forecasting
      • Big Data Analytics

      学习内容包括:

      • 时间序列建模
      • 金融预测
      • 高频数据分析
      • 大数据处理
      • 机器学习模型

      这是整个项目11特色的部分。

      对于你这种应用统计背景的学生来说:

      时间序列分析、机器学习、大数据分析几乎与你本科课程高度重叠。


      选修课程

      学生可以选择:

      • Options and Derivatives
      • Advanced Corporate Finance
      • Investment Strategies and Risk Management
      • International Finance
      • Behavioural Finance and Neuroeconomics

      形成个性化发展方向。


      研究项目

      第三学期完成:

      Finance with Data Science Research Project

      项目要求利用真实金融市场数据完成独立研究。

      学校特别强调会使用:

      • Bloomberg Terminal
      • Refinitiv Database

      等金融机构广泛使用的数据平台。


      项目特色

      1. 真正的数据驱动金融

      项目几乎所有课程都会接触真实金融数据。

      相比传统 Finance MSc:

      • 更少背诵理论
      • 更多数据建模
      • 更多Python编程
      • 更多机器学习应用

      官方甚至直接指出:

      该项目培养的是“具有高水平数据科学素养的金融11(Finance Specialist with High Data Science Literacy)”

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