Alkalmazott matematika és statisztika mester

Fókuszban az 1. év: Alkalmazott matematika és statisztika

Ez az első éves mesterképzés az alkalmazott matematika alap- és speciális kurzusainak széles skáláját kínálja. Ez lehetővé teszi a hallgatók számára, hogy személyre szabott tantervet állítsanak össze a tudományos és szakmai projektjeikhez a következő területeken:

• Statisztika, pénzügy és aktuáriusi tudomány
• Modellezés, valószínűségszámítás és mesterséges intelligencia
• Optimalizálás
• Jelzés, számítástechnika és gépi tanulás
• Numerikus elemzés és EDP

A mesterképzés befejezéséhez az első éves hallgatók a következő másodéves programokba léphetnek be:

• Mester évfolyam 2 - statisztika, pénzügyek és aktuáriusi tudományok
• Mester évfolyam 2 - Matematikai modellezés
• Mester évfolyam 2 - Statisztika, pénzügyek és biztosításmatematikai tudomány
• Master év 2 - Valószínűség és pénzügyek

Fókuszban a 2. évfolyam statisztika, pénzügy és biztosításmatematikai szakirány

A sztochasztikus modelleket intenzíven használják a pénzintézetek és a biztosítók. A modellspecifikációk mellett a pontos statisztikai módszerek kulcsfontosságúak a becsléshez, kalibráláshoz és előrejelzéshez. Ezt a tendenciát a közelmúltban az adattudomány és a gépi tanulás térnyerése erősíti.

A statisztika, pénzügy és aktuáriusi tudomány mesterképzésének célja, hogy magas szintű szakembereket képezzen a véletlenszerű modellezés és kockázatkezelés területén, hogy megfeleljen minden típusú pénzügyi intézmény igényeinek. Ennek az ambiciózus célnak az eléréséhez erős valószínűségi és statisztikai szintre van szükség. A tananyag az idősorok, a gépi tanulás, a kockázatkezelés, az aktuáriusi tudományok és a matematikai pénzügyek alapvető kurzusai köré szerveződik.

Fókuszban a 2. évfolyam adattudományi specializációja

A mai hatalmas adatmennyiség kihasználása kifinomult matematikai technikákat igényel, amelyek az adattudomány alapját képezik. Az adatokról a tudásra való átmenet számos olyan kihívást jelent, amelyek interdiszciplináris megközelítést igényelnek. A Data Science nagymértékben támaszkodik az információk statisztikai feldolgozására: matematikai statisztikákra, numerikus statisztikákra, statisztikai tanulásra és gépi tanulásra.

A matematikai és numerikus statisztikák és tanulási módszerek széles skáláját alkalmazzák a feltáró adatok elemzésétől a kifinomult következtetési technikákig (hierarchikus grafikus modellek) és az osztályozásig vagy regresszióig (mély tanulás, támogató vektorgép). Ahhoz, hogy ezeket a módszereket széles körben lehessen fejleszteni, az adatelosztási mechanizmusok elsajátítására és nagyszabású számításokra van szükség. Az alkalmazott matematika (függvényelemzés, numerikus elemzés, konvex és nemkonvex optimalizálás) is lényeges szerepet játszik.

2. évfolyam: Egyéb szakirányok

• Matematikai modellezés
• Valószínűség és pénzügyek

Karrier

A statisztika, pénzügy és aktuáriusi tudományok specializációjának hallgatói fel vannak szerelve arra, hogy véletlenszerű modellezést és kockázatkezelést igénylő karriert folytassanak minden típusú pénzügyi intézménynél, beleértve a bankokat, biztosítótársaságokat, vagyonkezelőket és fedezeti alapokat.

A Data Science szakirány hallgatóit izgatottan várják a globális munkaerőpiacon.