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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