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  • 統(tǒng)計學(xué)(統(tǒng)計金融)理學(xué)碩士
    MSc Statistics(Statistical Finance)
    所屬學(xué)院:數(shù)學(xué)系
    申請難度:高 就業(yè)前景:優(yōu) 消費水平:高
    7 QS 2025 4 TIMES 2023

    項目簡介

    入學(xué)時間 項目時長 項目學(xué)費
    9月 1年 £34,350

    申請時間

    2024Fall
  • - 開放時間
  • 已截止 Round1
    2024Fall Round1 開始時間:- 結(jié)束時間:已截止 距申請截止還剩-20078天
  • 項目官網(wǎng)

    語言要求

    類型 總分要求 小分要求
    雅思 6.5(標準) 7.0(高級) L:6.0 | R:6.0 | W:6.0 | S:6.0(標準) L:6.5 | R:6.5 | W:6.5 | S:6.5(高級)
    托福 92(標準) 100(高級) L:20 | R:20 | W:20 | S:20(標準) L:22 | R:22 | W:22 | S:22(高級)

    其它要求

    土木工程、自然科學(xué)、地球科學(xué)或其他數(shù)理學(xué)科二等一級學(xué)位

    多鄰國英語測試:

    標準水平:總分 115 分,任何分數(shù)段均不低于 105 分

    高水平:總分 125 分,任何分數(shù)段均不低于 115 分

    國際 ESOL 語言證書

    標準:ESOL B2 測試(聽力、閱讀、寫作、口語),高分通過

    高級:ESOL C1(聽力、閱讀、寫作、口語),所有部分均及格。

    培養(yǎng)目標

    在本碩士課程中,您將接受理論和應(yīng)用統(tǒng)計以及統(tǒng)計金融方面的杰出培訓(xùn)。 您將探索與商業(yè)和金融相關(guān)的統(tǒng)計理論和方法,以及這些理論和方法如何應(yīng)用于這些領(lǐng)域的各種情況。 這包括探索統(tǒng)計技術(shù)如何與現(xiàn)實世界的問題相關(guān)聯(lián),同時課程還將考慮該領(lǐng)域的最新發(fā)展。 您還將利用課程中掌握的研究技術(shù),在金融統(tǒng)計領(lǐng)域開展獨立調(diào)查。

    主要課程

    序號 課程介紹 Curriculum
    1 統(tǒng)計概率 Probability for Statistics
    2 統(tǒng)計推斷基礎(chǔ) Fundamentals of Statistical Inference
    3 應(yīng)用統(tǒng)計學(xué) Applied Statistics
    4 計算統(tǒng)計學(xué) Computational Statistics
    5 統(tǒng)計金融入門 Introduction to Statistical Finance
    6 高級統(tǒng)計金融 Advanced Statistical Finance
    7 隨機過程 Stochastic Processes
    8 高級模擬方法 Advanced Simulation Methods
    9 貝葉斯方法 Bayesian Methods
    10 大數(shù)據(jù) Big Data
    11 生物統(tǒng)計學(xué) Biostatistics
    12 當代統(tǒng)計理論 Contemporary Statistical Theory
    13 數(shù)據(jù)科學(xué) Data Science
    14 深度學(xué)習(xí)(7.5 ECTS) Deep Learning (7.5 ECTS)
    15 多元分析 Multivariate Analysis
    16 機器學(xué)習(xí) Machine Learning
    17 非參數(shù)統(tǒng)計 Nonparametric Statistics
    18 統(tǒng)計遺傳學(xué)和生物信息學(xué) Statistical Genetics and Bioinformatics
    19 生存模型(7.5 ECTS) Survival Models (7.5 ECTS)
    20 時間序列分析(7.5 ECTS) Time Series Analysis (7.5 ECTS)
    21 機器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) Mathematical Foundations of Machine Learning
    22 統(tǒng)計學(xué)研究(5 月- 9 月) Statistics Research

    預(yù)約咨詢

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