诺丁汉大学
金融与计算数学硕士
Financial and Computational Mathematics MSc
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专业介绍
该课程教授先进的金融数学与计算技术。您将学习在金融行业中用于量化和对冲风险的数学技能与技术。该计划应用现代机器学习技术，帮助您将其应用于计算和金融数学。为您提供使用业界领先组织所使用的最新软件工具与库的实践经验。（This course teaches advanced financial mathematics combined with computational techniques. You'll learn mathematical techniques and skills that are used across the financial sector to quantify and hedge risk. The programme uses modern machine learning techniques for you to learn how to apply them to computational and financial mathematics. This provides hands-on experience using some of the latest software tools and libraries, as used by leading organisations from the industry.）
就业前景
就业岗位：金融数学分析师、计算数学研究员、金融风险管理师、量化交易员、金融软件开发工程师
MSc Financial and Computational Mathematics专业的毕业生在中国就业市场上具有广阔的前景。随着中国金融市场的快速发展和对复杂金融产品需求的增加，对于具备金融数学和计算数学专业知识的人才需求日益增长。毕业生可以在银行、证券公司、投资基金、保险公司等金融机构中找到合适的职位，从事金融产品定价、风险评估、量化交易等工作。此外，随着大数据和人工智能技术的发展，金融和计算数学专业的学生还可以在科技公司、数据分析公司中发挥重要作用，推动金融科技创新和业务发展。总体来看，MSc Financial and Computational Mathematics专业的就业前景十分乐观，毕业生有望在金融和科技领域实现职业发展和个人价值。
入学与成绩要求
- 入学条件
- 至少拥有数学、物理或工程专业的2:1（二等一级）学位。具备扎实的数学背景，包括达到学位水平的微积分、线性代数、常微分方程以及概率与统计知识。
- 本科背景要求
- 2:1 in mathematics, physics or engineering
- 预科背景要求
- 待确认
- 成绩要求
- 198
- 平均分要求
- 待确认
- 雅思要求
- 6.5
文书与其他要求
- 文书要求
- 无特殊要求
- 文书建议
- 无字数要求单独上传PS或者回答以下问题 申请页面需要回答以下问题： 1. What is your rationale for applying to this course, and why do you think you are a suitable candidate for a place on the course? 2. What elements of the course are you drawn to, what made you choose this particular programme? 3. What previous experience, either practical or academic, do you have that is relevant to the programme you are applying to? 4. What are your future aspirations, either career or academic, and how you see this programme benefitting these aspirations? 5. Please explain and demonstrate your motivation for applying to this course? 6. What attracted you to want to study at the University of Nottingham? 每个问题都是必填的（mandatory） 每个问题字数要求：Your essay must be at least 25 words long.
- 特殊PS要求
- 待确认
- ATAS
- 否
- 个人陈述
- 是
- 在线推荐信
- 是
数据来源：UKEC院校库