Quantitative Finance MSc

本课程包含四个必修模块，每个模块为20学分。
《概率与统计基础》 面向无统计学背景的研究生，内容涵盖概率论、随机变量、数据可视化、假设检验、置信区间、功效与样本量计算、相关性及简单线性回归，为后续高级课程奠定理论基础。
《金融学原理》 聚焦企业财务决策，探讨投资选择、价值最大化、资本市场的风险收益关系及投资组合理论，强调公司如何在风险与回报之间权衡。
《国际金融市场与银行》 介绍金融体系、市场结构及金融机构功能，重点分析银行与投资机构的作用，涵盖债券、股票和外汇市场的全球运作及其监管环境。
《大数据技术》 培养学生运用Python进行大数据处理的能力，内容包括经典统计方法的应用、关系型与NoSQL数据库比较、分布式文件系统与数据处理框架（如Hadoop、Spark）的评估，并要求设计和实现基本的数据处理流程。
所有模块均为必修，旨在为学生提供数据分析与金融领域的综合知识基础。