Financial Data Science MSc

2025/26学年课程结构如下：学生需完成总计180学分。核心模块共110学分，包括《深度学习1》（10学分，第一学期）、《统计推断基础》（20学分，第一学期）、《算法与高频交易》（10学分，第二学期）、《时间序列与预测》（10学分，第二学期）以及占60学分的《金融数据科学项目》（第二学期）。此外，学生需从可选模块中选择70学分。可选模块包括：《贝叶斯推断与计算》（20学分，第二学期）、《高级数学金融》（20学分，第二学期）、《计算统计》（20学分，第一学期）、《数据可视化》（10学分，第一学期）、《深度学习2》（10学分，第二学期）、《金融数学》（20学分，全年）、《利率与信用风险建模》（10学分，第一学期）、《面向机器学习的大规模优化》（10学分，第二学期）、《数学金融》（20学分，全年）、《数学证券化》（10学分，第二学期）、《量化基金管理》（10学分，第二学期）、《统计机器学习》（20学分，第二学期）、《统计建模》（20学分，第一学期）和《随机过程》（20学分，第一学期）。部分模块为全年授课。课程设置兼顾理论与实践，强调数据科学在金融领域的应用。