爱丁堡大学金融计算高级技术理学硕士研究生申请要求-排名-学费-就业-语言要求

具有英国2:1荣誉学位或同等学历，需要信息学、人工智能、认知科学、计算机科学、电气工程、语言学、数学、物理学背景，或其他数字学位
需要具备编程能力，在学位期间必须完成以下至少其中1门编程课程：C/C++、Java、Python、R、Matlab、Haskell、ML
在学位期间必须完成相当于60个SCQF学分或30个ECTS学分的数学课程，通常涵盖以下学科/主题：微积分（微分和积分），线性代数（向量和多维矩阵），离散数学和数学推理（例如归纳和推理，图论模型，证明），和概率论（离散和连续概率的概念，马尔可夫链等）

语言要求

类型	总分	小分要求确认
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

申请时间

2025Fall

开放时间

截止时间

2024-10-01

2025-03-31 Round 1

课程设置

信息学研究综述

Informatics Research Review

硕士论文（信息）

MSc Dissertation (Informatics)

数据驱动业务与行为分析

Data-driven Business and Behaviour Analytics

应用机器学习入门

Introductory Applied Machine Learning

金融计算研究方法

Research Methods in Financial Computing

创新驱动型创业:数据科学、技术与创新

Innovation-driven Entrepreneurship-Data Science, Technology and Innovation

数字商业:平台时代的竞争

Digital Business: Competing in the Age of Platforms

数字化商业:数字化时代的组织转型

Digital Business: Transforming Organisations in the Digital Era

技术创业与商业化

Technology Entrepreneurship and Commercialisation

数字化创新管理

Digital Innovation Management

高性能计算的数值算法

Numerical Algorithms for High Performance Computing

并行算法的设计与分析

Design and Analysis of Parallel Algorithms

算法博弈论及其应用

Algorithmic Game Theory and its Applications

区块链和分布式账本

Blockchains and Distributed Ledgers

数据科学的文本技术

Text Technologies for Data Science

人工智能伦理个案研究(CSAI)

Case Studies in AI Ethics (CSAI)

机器学习系统

Machine Learning Systems

金融数学

Financial Mathematics

金融、风险和不确定性

Finance, Risk and Uncertainty

优化的基本原理

Fundamentals of Optimization

数据科学的大规模优化

Large Scale Optimization for Data Science

信用评分

Credit Scoring

离散时间金融

Discrete-Time Finance

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顾问解析

该项目将使学生深入理解并实践如何使用和开发数据、计算和人工智能技术。学生将学习这些技术如何从技术和商业角度为带有财务、风险和决策数字化的组织提供价值。该课程由世界级研究人员和教育者授课，基于全日制跨学科学习，并与大学内三所世界级学术学院的现有研究卓越中心保持紧密联系：信息学院，爱丁堡商学院，数学学院。

就业服务：毕业生典型的职业发展领域可能包括量化开发人员，金融系统架构师，应用工程师，金融系统顾问，软件开发人员，数据科学家（在学术界或工业界），IT公司、银行、投资或金融部门的金融系统工程师和政府及公共部门职位。

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