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留學中介

留學資訊

香港、新加坡金融科技和數據科學項目介紹

2020-08-07

香港新加坡金融科技數據科學

數據科學(Data Science)是一門利用數據學習知識的學科,其目標是通過從數據中提取出有價值的部分來生產數據產品。作為新興的交叉學科,數據科學結合了諸多領域中的理論和技術,包括應用數學、統計、模式識別、機器學習、數據可視化、數據倉庫、以及高性能計算等。數據科學可以幫助我們如何正確高效地處理數據,并協助我們在商業競爭、醫療、社會科學、人類學等領域進行研究調研。

身為香港排名第一的香港大學,也跟上時代的步伐,在2017年下半年開設了MSc in Data Science專業,首批學生于2018年秋季入學。香港中文大學深圳校區2018年也迎來了第一批學生。新加坡國立大學2019年底新增了數據科學與機器學習專業,下面讓我們一起來了解一下吧。


University of Hong KongMaster of Data Science


香港大學的數據科學專業是統計精算學系與計算機系共同開設的。


培養目標和課程設置

作為交叉學科,該項目旨在提升計算機技術、運籌學、統計模型的運用能力,為公司企業機構進行決策模擬,解決問題的能力。

該項目時長一年半,共需修讀72學分,其中36學分的核心課程,24學分的選修課程和12學分的畢業設計組成。

必修課六門:計算智能與機器學習,統計推斷,高級數據庫系統,深度學習,高級統計建模及時間序列預測;除此之外,學生還必須選擇courses with at least 12 credits from List A and 12 credits from List B。課程設置均衡、全面,包含統計與計算機的概念及運用方法。

List A

COMP7105

Advanced topics in data science (6 credits)數據科學前沿課題

COMP7305

Cluster and cloud computing (6 credits)集群計算和云計算

COMP7503

Multimedia technologies (6 credits)多媒體技術

COMP7506

Smart phone apps development (6 credits) 智能手機應用開發

COMP7507

Visualization and visual analytics (6 credits)數據可視化和可視化分析

COMP7906

Introduction to cyber security (6 credits)網絡安全概論

ICOM6044

Data science for business (6 credits)商業大數據

List B

MATH8502

Topics in applied discrete mathematics (6 credits) 應用離散數學課題

MATH8503

Topics in mathematical programming and optimization (6 credits) 數學編程和優化課題

STAT6013

Financial data analysis (6 credits)金融數據分析

STAT6015

Advanced quantitative risk management and finance (6 credits)量化風險管理和金融

STAT6016

Spatial data analysis (6 credits) 空間數據分析

STAT7008

Programming for data science (6 credits) 數據科學編程

STAT8017

Data mining techniques (6 credits) 數據挖掘技術

STAT8019

Marketing analytics (6 credits)營銷分析

STAT8306

Statistical methods for network data (3 credits)網絡數據的統計方法

STAT8307

Natural language and text analytics (3 credits) 自然語言和文本分析



項目費用:HK$252,000

開學時間:2020年9月1日/2021年1月18日


申請要求:該項目要求申請者修讀過微積分、統計學、線性代數、以及計算機編程課程。


面試情況:有2h筆試(高數+編程+邏輯)+15min群面

筆試有10道選擇題和1道編程(不限語言)。

面試問題:首先是輪流著自我介紹和回答問題

常見的問題:將來的打算(是想做professor還是出來工作)

ds在應用中的advantage和disadvantage

為什么選擇HKU的該項目

最后問申請者有沒有想提的問題


總結:本科學習理科、社科、工科、醫學、信息系統、數據分析等都可以申請,錄取院校以985為主,建議學生GPA 3.6+。


香港中文大學(深圳):M.Sc. in Data Science


培養目標是統計編程分析+商科行業應用的復合型人才

港中深MDS項目提供了

  • 商科+統計編程的復合背景
  • 深圳市的互聯網大廠和創業企業實習環境
  • 以及足夠的學校品牌知名度和就業資源


課程設置:數據科學理學碩士項目時長1年半到兩年。學生也可以在就讀期間參與到業界實習、實驗室科研、海外交換,亦或修讀更多課程,從而將學制延長至最多36個月。 



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數據科學理學碩士項目2019屆畢業生中,100%的學生在畢業的前兩個月拿到工作錄取通知書,且平均年薪為人民幣27.44,超過廣東省研究生平均薪酬水平102.7%,超過深圳平均薪酬水平141.7%(根據南方人才市場發布的《南方人才年度廣東地區薪酬調查報告》顯示,廣東省研究生平均薪酬為11279元/月,深圳市平均薪酬水平為9458元/月)。其中,最高薪酬為41萬人民幣/年,最低薪酬為19萬人民幣/年。


在選擇就業的學生中,39%的學生進入了金融機構工作(微眾銀行、深圳證券交易所、交通銀行總行、招商銀行深圳分行等),分別有23%的學生選擇了自己喜愛的科技型企業(螞蟻金服、平安科技等)和科研機構(深圳市大數據研究院和中國移動雄安產業研究院西安分院),另外有15%的學生選擇了快消和汽車行業。


總結:課程方面選課比較自由,項目時間長,有足夠的時間學習、實習;劣勢即該項目畢業不算留學生身份。專業背景錄取方面相對友好,商科管理類錄取案例不少,但需要足夠的量化背景,筆試部門會涉及到Python,數學及邏輯,GPA建議3.5+。


NUS新加坡國立大學MSc in Data Science and Machine Learning


新加坡國立大學數據科學與機器學習理學碩士學位課程由理學院的數學系和統計與應用概率系、計算機學院的計算機科學系聯合提供,工程學院和公共衛生學院也參與其中。


新加坡國立大學數據科學與機器學習理學碩士學位課程,旨在賦予學生特定行業/領域的數據科學與機器學習基礎原理以及綜合數據分析能力,以滿足金融、醫療、制造業、電子商務和新能源等關鍵行業對大數據專業人才日益增長的需求。


本課程共計40學分,其中20學分為核心模塊,20學分為選修模塊,需1-2年完成。


核心模塊課程包括:行業大數據概論、大規模數據驅動型推理的優化、機器學習基礎、云計算、行業咨詢和應用項目;

選修模塊課程需要在下列2個或2個以上研究生證書類別中至少完成5個選修模塊,這里可選擇的專業方向有面向數據科學家的深度學習、行業數據挖掘、行業大數據、計算機視覺數據科學、定量金融數據科學、物聯網數據科學、醫療保健數據科學課程組合、數學課程組合、統計課程組合、計算課程組合。


申請總結:數學、應用數學、計算數學、統計學和物理學等專業背景優先,工科其次;建議GPA3.7。


金融科技主要是指由大數據、區塊鏈、云計算、人工智能等新興前沿技術帶動,對金融市場以及金融服務業務供給產生重大影響的新興業務模式、新技術應用、新產品服務等。在金融領域,AI的侵入也導致大批金融公司開始爭搶Fintech人才。為了適應市場需求,越來越多的高校開設Fintech相關專業。香港科技大學,香港中文大學相繼開設了MSc in FinTech項目。在新加坡,南洋理工大學也開設了本國第一個金融科技碩士項目。下面要給大家介紹這些項目。


香港中文大學:MSc in Financial Techology


培養目標

通過香港中文大學金融科技理學碩士項目的系統學習,學生將掌握網絡安全、分布式總帳系統、數據科學及人工智能等應用于金融及電子商務領域的專業知識,并廣泛了解金融市場、金融工程、監管政策、合同和技術知識產權等金融法律領域的細節內容,從而具備解決實際問題的能力,為金融科技行業的健康發展做出貢獻。


該項目開設在工程學院下,項目時長為1年,至少修8門課程,總共完成24學分才能畢業每年招生數量大約50人,要求理工科、金融商科等相關專業背景,數學基礎扎實且至少掌握一門現代編程語言,學費250,000港幣

課程提供三種學習模式供學生自由選擇:




課堂模式:3門必修課+5門選修課

實習模式:3門必修課+4門選修課+3學分實習

論文模式:3門必修課+3門選修課+2學期2學分的論文項目

開設課程有:金融市場及工具,先進金融基礎設施,應用區塊鏈和加密貨幣,關于數據庫系統的高級議題,計算金融概論,機器學習算法及其應用,用于機器學習和優化的在線算法,大數據分析,量化和算法交易,密碼學、信息安全和隱私,網絡系統中的安全與隱私,數字取證,電子商務的計算機模型,基本面衍生品交易策略


申請總結:偏好錄取理工科背景學生,商科及管理背景學生希望面較小。


香港科技大學 MSc in Financial Technology

 

香港科技大學Master of Science in Financial Technology項目,是一個由工商管理學院,工學院和理學院聯合運營的金融科技項目??拼笫前言擁椖慷ㄎ坏揭粋€新興的多學科多領域的專業,專業主要的目的是利用新技術和金融創新來改善傳統金融服務。


招生規模50-60人;學制方面,Full-time一年,Part-time兩年,學費是30萬港幣。

畢業前要完成30個學分,課程設置如下:



必修課涵蓋面比較廣泛,從數據分析,機器學習,區塊鏈等計算機領域的課程,到金融領域的證券股票估值,投資分析等。

選修課程從三個學院中選,在每個學院至少選修一門課程




申請總結:計算機、數學、物理等理工科學生會比較占優勢,建議經濟、金融專業的商科學生補課,會計、工管、市場、人力等常規偏管理背景的學生不占優勢,建議GPA3.6+。


NTU MSc in FinTech

該項目由最負盛名的物理與數學科學學院和計算機工程學院共同開設,享受兩個學院的師資力量與就業資源。同時來自金融界的資深高管也會帶來第一手的業界信息。

課程以數據科學,人工智能和信息技術為基礎,幫助學生掌握金融領域的領先技術,包括金融自動化(例如智能投顧)和金融密碼學(例如區塊鏈技術)。


南洋理工大學金融科技理學碩士項目全日制時長為1年,課程共33個學分,必修課程21個學分。


選修課程12個學分,其中6學分從Artificial Intelligence和Operations and Compliance兩個分支中選擇,另外6學分從其他選修課中選擇。


面試常見問題

1 分鐘自我介紹(老師會強調主要說說自己的職業目標)

之后就是非常 behavioral 的問題了,比如(包括但不限于):有特別想去的公司嗎?
未來的職業目標是什么?(自我介紹提了financial data analyst)學過哪些數學課程?金融學上過的課有哪些呢?學過 programming language都是哪些?怎么用的呢?

最后就是個人提問。



申請總結:量化、商科、工程等專業的學生都可以申請,2年以上相關工作經驗會優先被考慮,優秀的GRE/GMAT是加分項,建議GPA3.7。

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