伦敦玛丽女王大学新专业解析
2020/04/20/周一 17:44
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今天为大家带来Queen Mary最新豪华专业分享！MScFinancial Mathematics and Machine Learning。
该专业将教你学习并应用大量的数学和统计技术来模拟金融市场的行为。如果你未来打算在银行和金融市场的定量领域发展，或者你希望从事金融数学领域的学术研究，那么金融数学和机器学习理学硕士这个专业绝对非常适合你。
专业亮点
该专业适合之前在数学领域或与数学高度相关的学术领域学习过的学生，之前没有学习过金融相关知识也没有关系。MSc Financial Mathematics and Machine Learning专业将为你带来向拥有投资银行和金融市场丰富商业经验的员工学习的机会。同时，你将学到和Machine Learning相关的核心课程。当代社会下，Machine Learning在金融及其他领域扮演者极其重要的角色。同时你也将有丰富的机会参与金融从业者研讨会，与银行和金融专业人士深入交流。
你将获得对现代金融数学和机器学习的清晰理解，以及学习一系列先进的数字和计算技术。该专业的结构很灵活，因此你可以根据你的学习背景、兴趣和未来计划，选择专注于金融计算或数学方向。你将获得该领域的全面学习，包括金融工具的结构和金融市场的运作，金融数学建模的基础，使用Python的机器学习工具，以及C++的计算机编程入门课程。
你将继续探索和学习复杂的金融衍生品定价和使用各种数学模型和技术来管理风险，以及学习先进的计算金融知识，包括使用随机波动和跳跃扩散模型来编程用以定价异国衍生品。
你还可以通过LaTeX课程，以及Excel/VBA和“现代”C++编程的课外研讨会来扩展你的技能。
专业结构
* 6门必修课程
* 2门选修课程
* 期末项目
* 毕业论文
专业考核
该专业的评估和考核将从以下四个方面进行：
1. 考试（部分考试是以计算机为基础的考试）
2. 书面形式综合考试
3. 课程作业
4. 期末项目和毕业论文（你可能还需要展示你的项目和参加答辩）
主要师资力量
Professor Christian Beck
Beck教授是应用数学系教授，也是动力系统和统计物理小组的负责人。他也是欧洲物理学会(EPS)统计和非线性物理分部的主席。他的研究领域涉及随机建模，统计物理，复杂系统和混沌动力学。
Professor Alexander Gnedin
Gnedin教授的研究领域涉及应用概率论的组合模型以及应用概率论和连续时间以及空间随机处理模型。他同时和顶尖银行和公司一同致力于建立在严格数学基础之上的统一的算法程序设计。
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