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金融計算高級技術理學碩士
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MSc Advanced Technology for Financial Computing
商科
金工金數(shù)
信息學院
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項目簡介
專業(yè)方向
金工金數(shù)
入學時間
9月
項目時長
1年
項目學費
43300英鎊/年
培養(yǎng)目標
<p>金融計算高級技術理學碩士課程為學生提供如何使用和開發(fā)數(shù)據(jù)、計算和人工智能技術的關鍵和實際的評價。學生將從技術和商業(yè)的角度了解數(shù)字化如何為財務、風險和決策相關的組織帶來價值。</p>
申請要求
具有英國2:1榮譽學位或同等學歷,需要信息學、人工智能、認知科學、計算機科學、電氣工程、語言學、數(shù)學、物理學背景,或其他數(shù)字學位<br> 需要具備編程能力,在學位期間必須完成以下至少其中1門編程課程:C/C++、Java、Python、R、Matlab、Haskell、ML<br> 在學位期間必須完成相當于60個SCQF學分或30個ECTS學分的數(shù)學課程,通常涵蓋以下學科/主題:微積分(微分和積分),線性代數(shù)(向量和多維矩陣),離散數(shù)學和數(shù)學推理(例如歸納和推理,圖論模型,證明),和概率論(離散和連續(xù)概率的概念,馬爾可夫鏈等)
GPA要求
該學校針對內(nèi)地院校有專屬的GPA分數(shù)要求,愛丁堡大學會單獨設置院校名單,對內(nèi)地院校劃分等級,以此來設置不同的申請要求。
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語言要求
類型
總分要求
小分要求
雅思和托福語言考試分為閱讀、聽力、口語、寫作4個部分,除總分以外,每個部分會有單獨的小分。部分專業(yè)除對雅思和托福有總分要求外,會有單獨的小分要求。其中L代表聽力,R代表閱讀,W代表寫作,S代表口語。
雅思
7
L:6.5 | R:6.5 | W:6.5 | S:6.5
托福
100
L:23 | R:23 | W:23 | S:23
PTE
73
L:65 | R:65 | W:65 | S:65
申請時間
2025Fall
2024-10-01
開放時間
2025-03-31
Round1
2025Fall Round1

開始時間:2024-10-01

結(jié)束時間:2025-03-31

距申請截止還剩160天

課程設置
序號
課程介紹
Curriculum
1
信息學研究綜述
Informatics Research Review
2
碩士論文(信息)
MSc Dissertation (Informatics)
3
數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務與行為分析
Data-driven Business and Behaviour Analytics
4
應用機器學習入門
Introductory Applied Machine Learning
5
金融計算研究方法
Research Methods in Financial Computing
6
創(chuàng)新驅(qū)動型創(chuàng)業(yè):數(shù)據(jù)科學、技術與創(chuàng)新
Innovation-driven Entrepreneurship-Data Science, Technology and Innovation
7
數(shù)字商業(yè):平臺時代的競爭
Digital Business: Competing in the Age of Platforms
8
數(shù)字化商業(yè):數(shù)字化時代的組織轉(zhuǎn)型
Digital Business: Transforming Organisations in the Digital Era
9
技術創(chuàng)業(yè)與商業(yè)化
Technology Entrepreneurship and Commercialisation
10
數(shù)字化創(chuàng)新管理
Digital Innovation Management
11
高性能計算的數(shù)值算法
Numerical Algorithms for High Performance Computing
12
并行算法的設計與分析
Design and Analysis of Parallel Algorithms
13
算法博弈論及其應用
Algorithmic Game Theory and its Applications
14
區(qū)塊鏈和分布式賬本
Blockchains and Distributed Ledgers
15
數(shù)據(jù)科學的文本技術
Text Technologies for Data Science
16
人工智能倫理個案研究(CSAI)
Case Studies in AI Ethics (CSAI)
17
機器學習系統(tǒng)
Machine Learning Systems
18
金融數(shù)學
Financial Mathematics
19
金融、風險和不確定性
Finance, Risk and Uncertainty
20
優(yōu)化的基本原理
Fundamentals of Optimization
21
數(shù)據(jù)科學的大規(guī)模優(yōu)化
Large Scale Optimization for Data Science
22
信用評分
Credit Scoring
23
離散時間金融
Discrete-Time Finance
顧問解析
<p>該項目將使學生深入理解并實踐如何使用和開發(fā)數(shù)據(jù)、計算和人工智能技術。學生將學習這些技術如何從技術和商業(yè)角度為帶有財務、風險和決策數(shù)字化的組織提供價值。該課程由世界級研究人員和教育者授課,基于全日制跨學科學習,并與大學內(nèi)三所世界級學術學院的現(xiàn)有研究卓越中心保持緊密聯(lián)系:信息學院,愛丁堡商學院,數(shù)學學院。 </p><p><b>就業(yè)服務</b>:畢業(yè)生典型的職業(yè)發(fā)展領域可能包括量化開發(fā)人員,金融系統(tǒng)架構師,應用工程師,金融系統(tǒng)顧問,軟件開發(fā)人員,數(shù)據(jù)科學家(在學術界或工業(yè)界),IT公司、銀行、投資或金融部門的金融系統(tǒng)工程師和政府及公共部門職位。</p></p>
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1
留學意向
2
基本意向
3
詳細背景
4
了解途徑
1.1 您期望申請學歷是
1.2 您期待的留學地區(qū)是多選
2.1 您的身份狀態(tài)是
2.2 您的目前學歷是
3.1 您的本科學校是
大陸本科
海外本科
3.2 您的學校名稱是
沒有查詢到相關的學校
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3.3 您的專業(yè)名稱是
沒有查詢到相關的專業(yè)
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