伯明翰大学最新宝藏专业 — 金融+数据科学-新东方前途出国

在一个由数据定义的时代，精通统计和数据科学是必不可少的。我们的课程为您提供专门为金融服务行业量身定制的先进统计技术和机器学习算法。通过动手项目和实际应用，您将获得利用数据驱动明智财务决策的实践经验。

伯明翰大学最新的金融数据科学专业核心模块涵盖基本主题，包括统计推断，深度学习，时间序列分析和算法交易。这些模块为您提供了在动态市场环境中有效分析财务数据并做出明智决策所需的基础知识和实践技能。

除了核心模块，你还有机会通过选择一系列可选模块来定制你的学习经历。这些模块探索高级主题，如金融数学，统计建模，机器学习，计算统计和随机过程，让你专注于特别感兴趣的领域。在整个课程中，同学们将参与实践学习经验，包括将理论概念应用于现实世界金融数据集的实际项目和案例研究。

总体而言，伯明翰大学的金融数据科学硕士课程为同学们提供了一个全面和跨学科的金融教育方法，为同学们在金融、数据分析和金融技术方面的广泛职业做好准备。我们的课程侧重于实践技能，行业参与和体验式学习，保证同学们在当今竞争激烈的就业市场中取得成功所需的工具和专业知识。

为什么要在伯明翰攻读金融数据科学硕士呢？

我们提供了一个独特的机会，通过结合金融、数学、统计学和数据科学方面的专业知识，掌握驾驭现代金融复杂性所需的工具；通过与行业专家的实践学习和合作，您将获得在投资银行、资产管理和金融技术领域取得成功所必需的实用技能和见解。

您将受益于由行业和/或学科专家提供的客座讲座和研讨会，为您提供有关金融行业当前趋势和实践的宝贵见解。

我们致力于营造合作学习的环境。通过小组项目、研讨会和网络活动，你可以与同行和行业专业人士接触，建立有价值的联系，磨练你的团队合作和沟通技巧。

Financial Data Science MSc 金融数据科学硕士

申请要求：要求数学和/或统计学专业，或具有高级数学和/或统计成分的课程

语言要求：雅思6.0，单项5.5

学制：1年

学费：27270英镑（24 Fall）

课程设置：

Core modules

Algorithmic and High-Frequency Trading 

Deep Learning 1

Foundations of Statistical Inference

Time Series and Prediction 

Financial Data Science Project 

Optional modules

（ Choose 70 credits. Example optional modules are listed below）

Advanced Mathematical Finance - 20 credits

Bayesian Inference and Computation - 20 credits

Computational Statistics - 10 credits

Data Visualisation - 10 credits

Deep Learning 2 - 10 credits

Financial Mathematics - 20 credits

Interest Rate and Credit Risk Modelling - 10 credits

Large Scale Optimization for Machine Learning - 10 credits

Mathematical Finance - 20 credits

Mathematical Securitisation - 10 credits

Quantitative Funds Management - 10 credits

Statistical Machine Learning - 20 credits

Statistical Modelling - 20 credits

Stochastic Processes - 20 credits

就业前景

1. 定量分析师:利用先进的数学和统计技术开发和实施定量模型，为证券定价、管理风险和优化投资策略。

2. 数据科学家:应用数据挖掘、机器学习和统计分析技术，从财务数据中提取见解，为战略决策提供信息，提高业务绩效。

3. 金融工程师:设计和开发创新的金融产品和解决方案，利用计算技术和定量方法来解决复杂的金融挑战。

4. 风险分析师:利用统计模型和数据分析工具，通过分析市场趋势、评估信誉度和制定风险缓解战略，评估和管理金融风险。

5. 投资分析师:对金融市场、公司和投资机会进行深入研究和分析，以支持投资决策和投资组合管理策略。

6. 金融科技(FinTech)专家:为金融服务创新和开发技术解决方案，如算法交易平台、机器人顾问和区块链应用，整合数据科学技术，优化效率和性能。

7. 顾问:利用金融、数学、统计和数据科学方面的专业知识，就广泛的金融和数据相关问题向金融机构、企业和政府机构提供战略建议和咨询服务。