入學(xué)時(shí)間 | 項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng) | 項(xiàng)目學(xué)費(fèi) |
9月 | 1年 | 340000港幣/年 |
類型 | 總分要求 | 小分要求 |
雅思 | 6.5 | / |
托福 | 79 | / |
金融科技近年來(lái)迅猛發(fā)展,其致力于在金融實(shí)踐中應(yīng)用人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)和信息技術(shù)等領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新,促進(jìn)數(shù)字貨幣、眾籌平臺(tái)、機(jī)器人投資顧問(wèn)、大數(shù)據(jù)分析和算法驅(qū)動(dòng)的交易策略等金融分支的發(fā)展,從而深刻影響著人們?cè)诰€和離線支付、存儲(chǔ)和管理財(cái)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(wù)體驗(yàn),使金融行業(yè)更具包容性和生產(chǎn)效能性。但另一方面,如何在經(jīng)濟(jì)、技術(shù)及法律層面上理解和分析它的社會(huì)效益和風(fēng)險(xiǎn),對(duì)金融從業(yè)者而言,是一項(xiàng)重大的挑戰(zhàn)。香港中文大學(xué)金融科技理學(xué)碩士項(xiàng)目順應(yīng)金融新時(shí)代的科技發(fā)展要求,致力于為學(xué)生提供前沿的理論和技能訓(xùn)練,使其能自信應(yīng)對(duì)行業(yè)的挑戰(zhàn)。通過(guò)香港中文大學(xué)金融科技理學(xué)碩士項(xiàng)目的系統(tǒng)學(xué)習(xí),學(xué)生將掌握網(wǎng)絡(luò)安全、分布式總帳系統(tǒng)、數(shù)據(jù)科學(xué)及人工智能等應(yīng)用于金融及電子商務(wù)領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí),并廣泛了解金融市場(chǎng)、金融工程、監(jiān)管政策、合同和技術(shù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)等金融法律領(lǐng)域的細(xì)節(jié)內(nèi)容,從而具備解決實(shí)際問(wèn)題的能力,為金融科技行業(yè)的健康發(fā)展做出貢獻(xiàn)。
序號(hào) | 課程介紹 | Curriculum |
1 | 金融市場(chǎng)及工具 | Financial Markets and Instruments |
2 | 先進(jìn)金融基礎(chǔ)設(shè)施 | Advanced Financial Infrastructure |
3 | 應(yīng)用區(qū)塊鏈和加密貨幣 | Applied Blockchain and Cryptocurrencies |
4 | 關(guān)于數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的高級(jí)議題 | Advanced Topics in Database Systems |
5 | 計(jì)算金融概論 | Introduction to Computational Finance |
6 | 機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用 | Machine Learning Algorithms and Applications |
7 | 用于機(jī)器學(xué)習(xí)和優(yōu)化的在線算法 | Online Algorithms for Machine Learning and Optimizations |
8 | 大數(shù)據(jù)分析 | Big Data Analytics |
9 | 量化和算法交易 | Quantitative and Algorithmic Trading |
10 | 密碼學(xué)、信息安全和隱私 | Cryptography, Information Security and Privacy |
11 | 大數(shù)據(jù)系統(tǒng)與信息處理 | Big Data Systems and Information Processing |
12 | 網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的安全與隱私 | Security & Privacy in Cyber Systems |
13 | 數(shù)字取證 | Digital Forensics |
14 | 電子商務(wù)的計(jì)算機(jī)模型 | Computer Models for E-business |
15 | 基本面衍生品交易策略 | Fundamentals Derivatives Trading Strategies |
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