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布里斯托大学 · 金融科技与数据科学理学硕士 硕士

University of Bristol|MSc Financial Technology with Data Science。项目库类目:数据科学 · 理科。 下面的学制、学费、入学时间、语言要求与课程设置均来自该校该项目本身,不与其他学校同一名称的项目共用。
QS 2027 · 第 57 位
学位 硕士 · 学制 1年 · 学费 37900英镑/年 · 入学 9月 · 6 门课程

📖 项目简介

From crowdfunding to cryptocurrencies, and from automated trading to Alipay, recent innovations in financial technologies have revolutionised the way we spend, save, borrow, and invest. Companies in the financial services sector are now able to intelligently harness data to provide tailored products and services; big technology corporations offer financial services to customers through their social media accounts; and disruptive technology startups have quickly scaled to challenge the dominance of traditional banks by developing new forms of finance from the ground up.

This MSc offers an opportunity to join the financial technology revolution. You will learn the key design features of a number of financial technology applications and will develop skills to implement, assess and engineer these technologies. You will also develop an understanding of the computational, statistical and machine learning principles necessary for insightful large-scale data analysis used in data-driven finance.

Hosted by a world-leading engineering faculty, this is a technology-focused MSc and not a finance or accounting programme that is traditionally provided by a business school. Therefore, we expect applicants to have a strong background in computer science, engineering or a numerate science. A background in economics or finance is not expected or required.

以上为布里斯托大学该项目官网项目页原文(英文),本站未做改写或补写。

📋 项目参数

金融科技与数据科学理学硕士

MSc Financial Technology with Data Science
硕士理科
学制1年
学费37900英镑/年
入学时间9月
语言要求雅思 6.5(W 6.5 / S 6.5 / L 6.5 / R 6.5) · 托福 88(W 22 / S 23 / L 21 / R 22) · 托福(新版) 4.5(W 4.5 / S 4.5 / L 4.5 / R 4.5) · PTE 67(W 67 / S 67 / L 67 / R 67)
就业方向金融机构、互联网/科技公司、金融、咨询公司、研究机构
岗位分布金融分析师、投资经理、风险管理师、软件工程师、算法工程师
📚 课程设置(6 门)
课程6 门
  • 大规模数据工程Large-Scale Data Engineering
  • 互联网经济与金融技术,第一部分 Internet Economics and Financial Technology, Part I
  • 人工智能概论Introduction to Artificial Intelligence
  • 数据分析概论Introduction to Data Analytics
  • 互联网经济与金融技术,第二部分Internet Economics and Financial Technology, Part II
  • 金融技术小项目Financial Technology Mini-project

✨ 项目特色

该项目官网「Unique Program Features」原文,说的是这个项目自身的特点(学制长短、资助、实践安排、认证等),不是学校层面的通用介绍。

On entry, you will take one of two foundational units, depending on your previous experience. Students without software development experience will take a unit in Software Development, Programming and Algorithms; alternatively, students with software development experience will take a unit in Statistical Computing and Empirical Methods. When you arrive, your unit choice will be decided, based on your previous experience, in consultation with your personal tutor.

The remainder of the programme consists of compulsory units such as Large-Scale Data Engineering; Introduction to Financial Technology; Introduction to AI and Data Analytics; Advanced Financial Technology; and Financial Technology Group Project.

You will complete your studies with an individual research or implementation project of your choosing from a selection proposed by project supervisors. This unit will provide you with first-hand experience in planning, running, documenting, and presenting a substantial piece of original work in the field of financial technology. The aim of this unit is to give you a substantial opportunity to integrate material from all taught units that have been studied as part of the programme, to demonstrate the breadth and depth of your learning on the MSc.

Visit our programme catalogue for full details of the structure and unit content for our MSc Financial Technology with Data Science.

🎯 入学要求

官网给出的录取条件原文,含学校统一要求与该项目的附加要求;语言成绩的具体分数线请到项目官网核对。

You will typically need an upper second-class honours degree or an international equivalent in a Numerate Science, Computer Science, or Engineering. The following degrees are also acceptable:

  • Accounting
  • Aeronautical Engineering
  • Artificial Intelligence
  • Astrophysics
  • Biology
  • Chemical Engineering
  • Chemistry
  • Civil Engineering
  • Computer Science
  • Computing
  • Data Science
  • Econometrics
  • Economics
  • Electrical Engineering
  • Electronic Engineering
  • Finance
  • Genetics
  • Geology / Earth Sciences
  • Information and Communication Technologies
  • Manufacturing Engineering
  • Mathematics
  • Mechanical Engineering
  • Medicine
  • Mining Engineering
  • Neuroscience
  • Nuclear Engineering
  • Operations Research
  • Physics
  • Psychology

📊 申请案例数据分析(15 条)

布里斯托大学「金融科技与数据科学理学硕士」本身的录取案例仅 0 条,样本不足以单独下结论;下表统计的是该校同一专业方向(金融科技)的 15 条案例,可作为选校档次的参考。样本低于 8 条的维度不出图表 —— 拿 3 条案例画一张「趋势图」是假的。
GPA百分制中位 86.58(9 条);4 分制中位 3.48(5 条)
语言雅思中位 6.5(9 条)
本科层次普通本科 53% · 985院校 20% · 211院校 20% · 海外本科 7%
中位数按同制式分别统计(不同 GPA 制式不可合并),样本少于 5 条时只报数量不报中位
📊 GPA 分布(百分制 9 条)
🎓 本科院校层次(15 条)
🗣️ 雅思成绩分布(9 条)
浙江财经大学 · 经济统计学
普通本科GPA 3.95/4.0
汕头大学 · 金融学
普通本科GPA 4.1/5.0雅思 7.5
北京邮电大学 · 金融科技
211院校GPA 3.48/4.0雅思 6
南京邮电大学 · 金融工程
普通本科GPA 3.5/4.0雅思 6.5 · 六级 455
宁波诺丁汉大学 · 国际经济与贸易
普通本科GPA 49/100
南京财经大学 · 投资学
普通本科GPA 3.26/4.0雅思 5

🔗 站内归类方向

该项目已归属站内方向「金融科技」,可到该校该方向页看同方向的其他项目与录取案例

❓ 常见问题

以下问答的答案全部取自本页已列出的官网数据,不做推测;官网未公布的项不出现在这里。
布里斯托大学金融科技与数据科学理学硕士主要学什么?
该项目为硕士 · 数据科学,官网介绍:From crowdfunding to cryptocurrencies, and from automated trading to Alipay, recent innovations in financial technologies have revolutionised the way we spend, save, borrow, and invest.
布里斯托大学金融科技与数据科学理学硕士的学制是多久?
该校官网公布为 1年(全日制)。
布里斯托大学金融科技与数据科学理学硕士的学费是多少?
37900英镑/年,为该校官网公布的项目学费。
布里斯托大学金融科技与数据科学理学硕士什么时候入学?
该校官网公布 9月 入学。
布里斯托大学金融科技与数据科学理学硕士的语言成绩要求是什么?
雅思 6.5(W 6.5 / S 6.5 / L 6.5 / R 6.5) · 托福 88(W 22 / S 23 / L 21 / R 22) · 托福(新版) 4.5(W 4.5 / S 4.5 / L 4.5 / R 4.5) · PTE 67(W 67 / S 67 / L 67 / R 67)。
布里斯托大学金融科技与数据科学理学硕士的入学要求是什么?
You will typically need an upper second-class honours degree or an international equivalent in a Numerate Science, Computer Science, or Engineering.
布里斯托大学金融科技与数据科学理学硕士一共开设多少门课程?
课程设置共 6 门。
布里斯托大学金融科技与数据科学理学硕士毕业后主要去向有哪些?
金融机构、互联网/科技公司、金融、咨询公司、研究机构
学制 / 学费 / 语言要求 / 申请节奏为按国家(地区)通行区间整理的参考值,各校每年均可能调整,最终以院校官网公布为准;本站不提供中介服务。 排名数据:QS 名次来自 QS 官方榜单整理,U.S. News 名次整理自 Ranking Radar 公开数据集(CC-BY-4.0),原始榜单 © U.S. News & World Report。