在技术驱动的世界中，精算师的角色正在不断演变，需要具备强大的数据分析能力来评估风险并支持财务决策。本硕士课程将为您提供编程、机器学习和计算统计方面的核心技能，助您为未来职业发展做好准备。该课程由英国精算师协会（IFoA）认证，并可免除全部三门核心实务考试（CP1、CP2 和 CP3），让您在取得专业资格的道路上领先一步。您将向经验丰富的精算院士、IFoA考官以及数据科学专家学习，获得扎实的理论知识以及市场急需的实践技术技能。完成这一认证课程的学习，将为您在该领域的长期成功奠定坚实基础。
国家/地区
英国
学校
伦敦玛丽女王大学
专业大类
商科与经济学
专业阶段
专业细分类
金融工程、金融数学
学制
1年
学费
每年29,950英镑
申请要求
申请者需持有精算学、数学、统计学、计量经济学、数理经济学、金融或工程等相关专业的英国2:1及以上荣誉学士学位。持良好2:2学位（55%以上）者将个案审核；其他专业背景申请者若能证明具备相关学科的充分知识，亦可考虑。
中国学生须拥有四年制学士学位，来自认可院校。对应英国学位要求：一等学位需均分85–95%，2:1学位需70–80%，2:2学位需65–75%。具体录取标准依毕业院校而定。
中国学生须拥有四年制学士学位，来自认可院校。对应英国学位要求：一等学位需均分85–95%，2:1学位需70–80%，2:2学位需65–75%。具体录取标准依毕业院校而定。
语言要求
雅思（学术类）总分不低于6.5，其中写作、听力、阅读和口语各项均不低于6.0
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
雅思 | 6.5 | 6.0 | 6.0 | 6.0 | 6.0 |
托福总分不低于92，其中写作不低于21，阅读不低于19，听力不低于18，口语不低于21
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
托福 | 92 | 19 | 18 | 21 | 21 |
PTE总分：71，听力65，阅读65，口语65，写作65
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
PTE | 71 | 65 | 65 | 65 | 65 |
托福（1-6分制）总分不低于4.5，写作不低于4.5，阅读不低于4.5，听力不低于4.5，口语不低于4.5
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
新托福 | 4.5 | 4.5 | 4.5 | 4.5 | 4.5 |
开学与申请日期
2027
| 开学日期 | 申请开始日期 | 申请截止日期 | 申请状态 |
|---|---|---|---|
| 2027-09 | 2026-09-14 | 2027-09-01  411天 | 未开始 |
2026
| 开学日期 | 申请开始日期 | 申请截止日期 | 申请状态 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 2025-09-15 | 2026-09-01 46天 | 开放中 |
课程描述
本课程是一门结合精算科学与数据分析的创新型硕士项目，旨在帮助学生获得英国精算师协会（IFoA）的职业资格认证，同时掌握雇主高度需求的数据分析技能。课程结构包括四门必修课、四门选修课（从十门中选择）以及一个60学分的毕业论文项目。
必修模块涵盖：精算风险管理1与2（覆盖IFoA核心实践CP1内容）、时间序列分析、Python机器学习，以及整合建模与沟通能力的精算与数据分析师论文项目（对应IFoA的CP2和CP3）。该论文项目要求学生应用行业实际案例，结合学术研究成果，并可能涉及行业合作。
选修模块丰富多样，包括数据存储与可视化、科学计算、金融工程、资产负债管理、高级机器学习、金融数据分析、神经网络与深度学习、R语言计算统计等，支持学生根据背景和兴趣定制学习路径。
无论是否有精算背景，学生均可通过本课程获得最多三门IFoA核心原理考试豁免，并发展在精算、金融、数据科学等领域广泛适用的职业技能。课程评估由67%课程作业与33%独立研究项目构成。
必修模块涵盖：精算风险管理1与2（覆盖IFoA核心实践CP1内容）、时间序列分析、Python机器学习，以及整合建模与沟通能力的精算与数据分析师论文项目（对应IFoA的CP2和CP3）。该论文项目要求学生应用行业实际案例，结合学术研究成果，并可能涉及行业合作。
选修模块丰富多样，包括数据存储与可视化、科学计算、金融工程、资产负债管理、高级机器学习、金融数据分析、神经网络与深度学习、R语言计算统计等，支持学生根据背景和兴趣定制学习路径。
无论是否有精算背景，学生均可通过本课程获得最多三门IFoA核心原理考试豁免，并发展在精算、金融、数据科学等领域广泛适用的职业技能。课程评估由67%课程作业与33%独立研究项目构成。
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