金融科技理学硕士(智能过程自动化)
金融科技理学硕士(智能过程自动化)
MSc Financial Technology (Intelligent Process Automation)
金工金数
商科
QS排名26

所属院校

项目简介

专业方向 金工金数 项目类别 入学时间 项目时长
项目学费 项目规模 平均成绩 国际学生
男女比例 就业比例 平均起薪

专业简介

南洋理工大学金融科技理学硕士(智能过程自动化)课程以数据科学、人工智能和信息技术为基础,为学生提供必要的金融科技技能,以应对金融行业的不断变化。学生将深入掌握金融领域的颠覆性技术,包括金融自动化(如机器人顾问)、金融密码学(如区块链技术)和数字金融服务(如金融普惠)。

申请时间

开放时间2022-11-01
结束时间2023-01-31
 

申请要求

具有相关专业背景且成绩优秀(如量化、商科),GRE/GMAT成绩优秀者优先(非必需),具有至少2年工作经验者优先(非必需)

语言要求

语言要求 类型 总分要求 小分要求 雅思和托福语言考试分为阅读、听力、口语、写作4个部分,除总分以外,每个部分会有单独的小分。部分专业除对雅思和托福有总分要求外,会有单独的小分要求。其中L代表听力,R代表阅读,W代表写作,S代表口语。 雅思 6.5 / 托福 92 /

顾问解析

顾问解析 金融科技理学硕士课程由南洋理工大学物理与数学科学学院主办。该课程以数据科学、人工智能和信息技术为基础,为学生提供必要的FinTech技能,以应对金融行业不断变化的格局。重点是深入掌握金融领域的颠覆性技术,包括金融自动化(如机器人顾问)、金融密码学(如区块链技术)和数字金融服务(如普惠金融)。 课程设置:金融科技硕士课程为期一年,包含3个学期授课。课程分为两个specialisation:智能流程自动化(IPA)和数字金融服务(DFS)。每学年分三个学段,每7周为一个课程周期(即每个学段分为上下两个课程周期)。所有课程在南大主校区上课,时间为工作日晚上6:30 - 10:00或周六9:30 - 1:00或2:00 -5:30。该课程共有30个units,包括12个必修课units、12个专业选修课units和6个其他选修课units。必须课程涵盖了金融中的机器学习,统计建模基础,金融科技生态系统与创新,Python数据分析等,选修课程围绕specialisation展开。实践模块从第三学期开始,包括研究项目或者实习项目,学校将协助学生寻找实习机会。学生曾参与的实习公司包括GIC、Grab、Julius Baer、Lumiq、DBS、华侨银行、大华银行、麦格理银行、联昌国际银行等。 就业服务:南大职业与实习办公室(CAO)通过个性化的职业指导、特定行业的咨询、就业技能讲习班和职业体验项目,帮助学生就业。学校与超过3500个全球和本地组织建立了联系,包括跨国公司、中小企业、公共服务部门和机构,会提供实习、社交活动和就业机会每年约有5,000名学生获安排到本地及海外实习,参与他们的学分实习计划。 招生特点:NTU 金融科技招生特点沿袭着NTU一贯的对于名校的偏好,录取的案例中肉眼可见的很多top985,211财经院校,以及海本或者合办院校。专业方面也更偏好有定量背景的本科专业,如统计,金工,软工,自动化,计算机等等。同时新加坡这边对于软背景方面也是比较看中的,偏好有2年工作经验的,所以对于应届的同学要增加自己的竞争力,需要尽量增加相关的实习和科研竞赛了。 班级概况:22fall班级整体人数有80+,分为两个方向,每个方向大约40人左右,其中非全日制有10人左右,中国学生占绝大多数,也有少数泰国、新加坡和马来西亚的学生。国内的学生有中国人民大学、武汉大学、浙江大学和同济大学的,其专业主要是商科和计算机,还包括一些会计学、统计学、金融的学生。 展开全部 展开全部

细分方向

课程设置

课程设置 序号 课程介绍 Curriculum 1 金融中的机器学习 Machine Learning in Finance 2 统计建模基础 Foundations of Statistical Modelling 3 金融科技概论 Introduction to ​FinTech 4 金融科技生态系统与创新 FinTech Ecosystem and Innovations 5 金融与风险管理原理 Principles of Finance and Risk Management 6 Python编程 Python Programming 7 Python数据分析 Python for Data Analysis 8 信息检索与分析 Information Retrieval and Analysis 9 基于深度学习的高级自然语言处理 Advanced Natural Language Processing with Deep Learning 10 算法交易与智能投顾 Algorithmic Trading and Robo-Advisors 11 区块链系统 I:概念与原理 Blockchain Systems I: Concepts and Principles 12 区块链系统 II:开发与工程 Blockchain Systems II: Development and Engineering 13 网络安全概论 Introduction to Cybersecurity

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