谢菲尔德大学统计学与金融数学理学硕士研究生申请要求-排名-学费-就业-语言要求

谢菲尔德大学统计学与金融数学理学硕士项目以统计学硕士为基础，并在现代数学金融的概念、模型和工具方面进行了额外的培训。该课程培训学生应用金融行业中使用的概率、统计和数学技术。学生还将深入了解更通用的统计技术和概念，包括线性和广义线性建模、贝叶斯统计、时间序列和机器学习。学生将学习如何分析数据并从数据中得出有意义的结论，并使用统计计算软件R提高编程技能。

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GPA要求

该专业针对内地院校有专属的GPA分数要求，谢菲尔德大学会根据“软科排名”设置院校名单，对内地院校划分等级，以此来设置不同的申请要求。

申请要求

具有2:1本科荣誉学位，需要应用/金融数学、数据科学、经济统计数据、数学、统计数据及相关学科背景；申请者应在领域1中至少学习过一门课程，在领域2中至少学习过两门课程： - 领域1，数学：复杂分析、复变函数、功能分析、测度理论、实分析、实变函数、随机分析 - 领域2，概率/统计：应用统计学、贝叶斯统计、计算统计数据、数据挖掘/分析、计量经济学、线性模型/广义线性模型、马尔可夫链/流程、医学统计、多元统计/多变量统计、非参数统计、概率论/建模、编程语言（如R, Python）、抽样/调查设计、统计分析/实验/建模、统计软件/计算、随机过程/模型/建模、时间序列

语言要求

类型	总分	小分要求确认
雅思	6.5	L:6 \| R:6 \| W:6 \| S:6
托福	88	L:19 \| R:20 \| W:19 \| S:22
PTE	61	L:56 \| R:56 \| W:56 \| S:56

申请时间

2025Fall

开放时间

截止时间

2024-09-16

2025-09-01 Round 1

课程设置

统计人员的专业技能

Professional Skills for Statisticians

统计实验室

Statistical Laboratory

财务数学

Financial Mathematics

线性模型

Linear Models

机器学习和时间序列

Machine Learning and Time Series

推理

Inference

随机过程与金融

Stochastic Processes and Finance

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顾问解析

本课程训练学生运用金融行业中使用的概率、统计和数学技术。学习如何分析并从数据中得出有意义的结论，并使用统计计算软件R开发编程技能。 就业服务：就业方向包括：银行、精算、养老金和保险等金融领域。公司包括高盛(GoldmanSachs)、劳埃德(Lloyds)、英杰华(Aviva)、安盛(AXA)、亚马逊(Amazon)、BAESystems、德勤(Deloitte)、普华永道(PwC)和NHS。招生特点：至少2:1本科荣誉学位，具有大量的数学和统计背景。需要在以下主题中表现良好(得分至少为60%)：MathematicalMethodsforStatistics：来自实分析和线性代数的思想和技术，包括多重积分、微分、矩阵代数、二次型理论。ProbabilityandProbabilityDistributions：概率论和条件概率论的规律，随机变量和随机向量的概念及其分布，计算方法；大数定律和中心极限现象。BasicStatistics：假设检验；点估计和置信区间；可能性方法；线性建模；使用统计软件，例如R。Realanalysisandstochasticprocesses：序列和级数的极限，收敛性检验，连续性和可微性，随机过程和马尔可夫性质。语言：雅思总分6.5分，各部分至少6.0分，或同等成绩。

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成功案例