入學時間 | 項目時長 | 項目學費 |
9月 | 1年 | 29,700英鎊 |
類型 | 總分要求 | 小分要求 |
雅思 | 6.5 | 6.0 |
托福 | 90 | 21 |
PTE | 62 | 59 |
本科學位應包含大量數學元素,例如數學、統(tǒng)計學、計算機科學、物理學、化學、工程學或經濟學。計算機編程經驗也將是有利的
憑借與該行業(yè)相關的定量、數學和計算技能的堅實基礎,在金融領域的雇主中脫穎而出。 金融是一個充滿活力的行業(yè),量化方法的創(chuàng)新推動著金融科技等快速增長的領域。機器學習的進步和數據可用性的提高使組織能夠做出更好的決策并改進其產品和服務。 實現這些進步需要新一代畢業(yè)生具備定量、數學和數據科學領域的多種技能。 本課程將加強您在廣泛主題上的數學技能,并讓您掌握金融行業(yè)雇主所追求的定量技能。您將獲得與現代金融機構相關的古典和當代數學金融和數據科學方法的廣泛教育。您將對機器學習和其他數據科學工具以及成功實施它們所需的軟件技能有實踐和理論上的理解。
序號 | 課程介紹 | Curriculum |
1 | 離散和連續(xù)時間的財務模型 | Financial models in discrete and continuous time |
2 | 機器學習的基礎和應用 | Foundations and applications of machine learning |
3 | 數據科學編程 | Programming for data science |
4 | 風險、隨機性和優(yōu)化 | Risk, randomness and optimisation |
5 | 數據科學統(tǒng)計 | Statistics for data science |
6 | 高級財務技術 | Advanced techniques for finance |
7 | 貝葉斯數據分析 | Bayesian data analysis |
8 | 研究項目準備 | Research project preparation |
9 | 論文 | Dissertation |
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