专业详情

金融服务业非常重视提高银行应用于定价、套期保值和风险管理中的数学水平。本专业为学生提供在这个快速发展的职业所需的领域的数学、统计和计算技能。

学生将详细了解数学、统计学和计算在金融问题中的应用，并将获得必要的实用工具，以对多种资产类别的各种金融产品进行定价、对冲和风险管理。

课程设置

必修课程：

• Statistical Methods and Data Analytics for Finance

• Finance and Numerics

• Market Risk and Portfolio Theory

• Asset Pricing in Continuous Time

• Financial Mathematics Project

选修课程：

• Interest Rates and Credit Modelling

• Topics in Financial and Insurance Mathematics

• Stochastic Processes

• Mathematics and Statistics of Algorithmic Trading

• Applied Computational Finance

• Quantitative Modelling of Operational Risk and Insurance Analytics

• Forecasting

本专业最低要求

2.1学位，相关背景专业。雅思6.5，单项不低于6.0。

专业详情

本专业为希望提高数学建模技能的学生提供了理想的基础。教授学生在广泛的技术和科学问题中出现的基本概念，并说明如何将这些基本概念应用于研究环境中以提供强大的解决方案。

学生将了解如何得到合适的数学模型，并深入了解系统行为的基本分析技术和计算方法。该专业介绍了一系列问题——工业、生物和环境——以及相关的概念模型和解决方案。

课程设置

必修课程：

• Statistical Methods and Data Analytics for Finance

• Finance and Numerics

• Market Risk and Portfolio Theory

• Asset Pricing in Continuous Time

• Financial Mathematics Project

选修课程：

• Interest Rates and Credit Modelling

• Topics in Financial and Insurance Mathematics

• Stochastic Processes

• Mathematics and Statistics of Algorithmic Trading

• Applied Computational Finance

• Quantitative Modelling of Operational Risk and Insurance Analytics

• Forecasting

本专业最低要求

2.1学位，相关背景专业；雅思6.5，单项不低于6.0。

专业详情

统计科学技能是强大的工具，在所有的纯科学和应用科学以及金融，法律和市场营销中发挥着宝贵的作用。本专业提供的量化技能培训可以为工业，医学，政府，商业或研究带来新的机会。

本专业采用基础广泛的统计方法，为主要应用提供最新培训，并在理论和应用之间取得极好的平衡。它涵盖了统计学中的现代观念，包括应用贝叶斯方法，广义线性建模和面向对象统计计算，以及传统统计理论和方法的基础。

课程设置

必修课程：

• Foundation Course (not credit bearing)

• Statistical Models and Data Analysis

• Statistical Design of Investigations

• Statistical Computing

• Applied Bayesian Methods

选修课程：

• Decision and Risk

• Stochastic Systems

• Forecasting

• Statistical Inference (compulsory for students needing to reinforce this area)

• Medical Statistics I

• Medical Statistics II

• Stochastic Methods in Finance I

• Stochastic Methods in Finance II

• Selected Topics in Statistics

• Bayesian Methods in Health Economics

• Quantitative Modelling of Operational Risk and Insurance Analytics

本专业最低要求

2.1学位，数学专业背景， 需要大学数学方法和线性代数并熟悉介绍性概率和统计数据。雅思6.5，单项不低于6.0。

专业详情

本专业为学生提供了理论统计学的背景，以及在设计、分析和解释健康研究方面的实际操作经验（包括试验和观察研究）。

该专业为学生提供了用于医疗经济评估的分析工具，该研究项目提供了使用真实临床数据集的经验。

课程设置

必修课程：

• Foundation Course (not credit bearing)

• Statistical Inference

• Statistical Models and Data Analysis

• Medical Statistics I

• Medical Statistics II

• Statistical Computing

• Applied Bayesian Methods

选修课程：

• At least one from:

• Advanced Computational Biology

• Bayesian Methods in Health Economics

• and at least one from:

• Epidemiology

• Statistical Design of Investigations

本专业最低要求

2.1学位，数学专业背景， 需要大学数学方法和线性代数并熟悉介绍性概率和统计数据。相关专业经验也会考虑。雅思6.5，单项不低于6.0。

专业详情

本专业提供文化遗产背景下的一个研究数据科学的创新机会，通过文化遗产视角来研究数据科学。本专业基于实践，旨在拓宽学生在遗产科学、建筑环境、数字技术和媒体、分级和软件等方面的视野，探索在文化遗产背景中生成和使用的各种数据的获取，分析和利用。

该专业通过在跨学科环境中的应用开创了一种教授数据科学的新方法。学生将探索在遗产环境中生成和使用的各种数据的获取、分析和利用的复杂性。以及培养高级数据科学技能，例如众包数据科学、机器学习或成像数据分析。

课程设置

必修课程：

· Introduction to Sustainable Heritage

· Introduction to Statistical Data Science or Statistics for Heritage Science

· Introduction to Heritage Science

· Heritage Data Mapping and Visualization

· Heritage Data Management

选修课程：

· Heritage Imaging

· Crowd Sourcing and Citizen Data for Cultural Heritage

· Machine Learning for heritage

· Environment Material Interactions

· Technologies and digital approaches for built heritage

本专业最低要求

2.2学位，学生背景可以是工程、计算机、应数或者其他科学背景。人文社科背景的学生申请需要有可证明的计算或数据分析能力。雅思要求6.5，单项不低于6.0。

专业详情

学生将对整个能源系统有广泛的了解，包括供需、不同部门之间的相互关联和依赖关系以及多向量多部门分析方法。学生将学习数据分析的理论和实践，部署机器学习和统计，并将获得在整个程序和模块中处理与能源相关的不同数据集的挑战的实践经验。

课程设置

必修课程：

· Energy Data Analysis

· Energy Systems

· Spatial Analysis of Energy Data

· Statistics for Energy Analysis

· Energy Analytics in the Built Environment

· Energy and Transport Analytics

选修课程：

· UK Energy and environment Policy and Law

· Energy, Technology and Innovation

· Systems Thinking and System Dynamics

· Econometrics of Energy Markets

本专业最低要求

2.1学位，相关学科背景，对能源领域感兴趣，并且对通过使用数据科学来解决可持续性问题；或者能源专业背景对数据科学领域感兴趣。雅思要求6.5，单项不低于6.0。

专业详情

该专业的独特之处在于它专注于我们日益“智能”的城市所面临的核心挑战，从运营功能和规划到管理和控制。该学位反映了技术对城市运作和我们对城市的理解所带来的变化，为学生提供了改变当今和未来城市所需的技术和理论技能。

学生将具备关键的定量实践技能，如数学和统计建模、计算机编程、空间分析和制图可视化，并了解多个领域，比如：人口统计学、经济学、形式、功能、网络交互、治理、政策、规划。

课程设置

必修课程：

• Geographic Information Systems and Science

• Quantitative Methods

• Smart Cities: Context, Policy and Government

• Urban Systems Theory

• Spatial Data Capture, Storage and Analysis

• Urban Simulation

• MSc Smart Cities Dissertation

选修课程：

• Introduction to Programming for Spatial Analysts

• Agent Based Modelling for Spatial Systems

• Or any other open 15-credit module from across UCL

本专业最低要求

最低2.2学位，相关专业背景。雅思要求6.5，单项不低于6.0。

专业详情

本专业课程会让学生了解分析工具，以设计复杂的技术解决方案，使用现代计算方法，并强调严格的统计思维。

该课程结合了核心统计和机器学习方法的培训，从入门水平开始，以及涵盖统计计算和建模方面更专业知识的一系列可选模块。

课程设置

必修课程：

· Introduction to Statistical Data Science

· Introduction to Machine Learning

· Statistical Design of Investigations

· Statistical Computing

选修课程：

· Applied Bayesian Methods

· Decision & Risk

· Forecasting

· Quantitative Modelling of Operational Risk and Insurance Analytics

· Selected Topics in Statistics

· Stochastic Methods in Finance I

· Stochastic Methods in Finance II

· Stochastic Systems 

· Affective Computing and Human-Robot Interaction

· Graphical Models

· Statistical Natural Language Processing

· Information Retrieval & Data Mining

本专业最低要求

2.1学位，要求具备大学水平的数学和线性代数知识，熟悉概率论、统计学和计算机编程。有高级编程语言(如R/matlab/python)的经验，相关的专业经验也将被考虑在内。雅思要求6.5，单项不低于6.0。