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金融科技理學碩士
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MSc Financial Technology
商科
金工金數(shù)
工學院
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項目簡介
專業(yè)方向
金工金數(shù)
入學時間
9月
項目時長
1年
項目學費
340000港幣/年
項目官網
https://www.gs.cuhk.edu.hk/admissions/programme/engineering#msc-in-financial-technology
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培養(yǎng)目標
金融科技近年來迅猛發(fā)展,其致力于在金融實踐中應用人工智能、數(shù)據(jù)科學和信息技術等領域的技術創(chuàng)新,促進數(shù)字貨幣、眾籌平臺、機器人投資顧問、大數(shù)據(jù)分析和算法驅動的交易策略等金融分支的發(fā)展,從而深刻影響著人們在線和離線支付、存儲和管理財富以及為企業(yè)融資的方式。一方面,金融科技的發(fā)展顯著提升了終端用戶的服務體驗,使金融行業(yè)更具包容性和生產效能性。但另一方面,如何在經濟、技術及法律層面上理解和分析它的社會效益和風險,對金融從業(yè)者而言,是一項重大的挑戰(zhàn)。 香港中文大學金融科技理學碩士項目順應金融新時代的科技發(fā)展要求,致力于為學生提供前沿的理論和技能訓練,使其能自信應對行業(yè)的挑戰(zhàn)。通過香港中文大學金融科技理學碩士項目的系統(tǒng)學習,學生將掌握網絡安全、分布式總帳系統(tǒng)、數(shù)據(jù)科學及人工智能等應用于金融及電子商務領域的專業(yè)知識,并廣泛了解金融市場、金融工程、監(jiān)管政策、合同和技術知識產權等金融法律領域的細節(jié)內容,從而具備解決實際問題的能力,為金融科技行業(yè)的健康發(fā)展做出貢獻。
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申請要求
申請者最好具備良好的數(shù)學知識(如微積分、線性代數(shù)和概率論),并精通至少1門現(xiàn)代編程語言(如C, C++, Java或Python)<br> 具有認可大學的工程、科學、數(shù)學或金融/商業(yè)相關學科的學士學位或同等專業(yè)資格<br> 需要提供B等級證明
語言要求
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總分要求
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申請時間

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on hold
國際生
提前批次
:是在常規(guī)申請批次之前開放的申請批次。提前批未被錄取依舊可以走常規(guī)批次申請
進行中
:{{ per_time.children[per_time.active_tab_idx].endInfo }}
on hold
:申請量過大,相應的申請有延遲或者無法拿到offer的風險。
國際生
:本條是指國際生截止日期
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顧問解析
<p>順應金融+科技的趨勢,香港中文大學工學院開設了金融科技專業(yè)。通過學習,學生可以獲得金融和電子商務領域的網絡安全、區(qū)塊鏈、數(shù)據(jù)科學、AI等技術的先進知識,同時對金融市場、金融工程、監(jiān)管政策、合同、技術知識產權等金融和法律保持廣泛的理解。為金融相關行業(yè)提供創(chuàng)新解決方案。</p> <p><b>就業(yè)服務</b>:選擇practicum track的同學學校會提供實習機會,最少實習12周,例如京東金融、WeBank、海通銀行、匯豐銀行等,以及香港金融管理局、證券及期貨事務監(jiān)察委員會和保險管理局。畢業(yè)的去向的話基本就是商行、投行、基金、金融公司、券商、咨詢、保險、銀行等。</p> <p><b>招生特點</b>:院校背景方面偏好985/211,偏好強數(shù)理背景的學科,至少掌握一門計算機語言,建議增加對口的軟背景。 </p> <p><b>班級概況</b>:22fall班級整體人數(shù)在80-100人左右,其中絕大多數(shù)是中國內地學生,香港本地學生占15%左右。學生背景方面,絕大多數(shù)是985和211學生,還有部分海本學生,雙非學生較少。學生專業(yè)跨度較大,有金融、土木、電子、數(shù)學等專業(yè)同學。</p>
課程設置

有 course track、practicum track、industrial project track 三個track。course track 僅需要完成3門必修課+5門選修課,practicum track 完成3門必修課+4門選修課+ 3學分實習,最后一種則需要完成3門必修課+3門選修課+ 2學期6學分的論文項目。必修課程包括Financial Markets and Instruments、Advanced Financial Infrastructure和 Applied Block-chain。選修課程則是分為三大方向,Technology-Oriented Electives、 Business/Application-Oriented Electives、Enrichment Training。每個方向下包含各自領域的選修課程,如數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、機器學習、電子支付系統(tǒng)、交易策略、金融技術項目等課程。算法方面主要學習Python和R語言。

展開
所有方向
技術導向
業(yè)務/應用導向
拓展培訓
全部(30)
必修课程(3)
选修课程(27)
金融市场与工具*
Financial Markets and Instruments*
必修课程
高级金融基础设施
Advanced Financial Infrastructure
必修课程
应用区块链与加密货币
Applied Blockchain and Cryptocurrencies
必修课程
深度神经网络的高效计算
限技术导向可選
Efficient Computing of Deep Neural Networks
选修课程
大数据分析
限技术导向可選
Big Data Analytics
选修课程
量化与算法交易
限技术导向可選
Quantitative and Algorithmic Trading
选修课程
金融技术数据分析
限技术导向可選
Data Analytics for Financial Technology
选修课程
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