格拉斯哥大学 经济与金融数据分析DATA ANALYTICS FOR ECONOMICS & FINANCE 课程学习指导

格拉斯哥大学 经济与金融数据分析DATA ANALYTICS FOR ECONOMICS & FINANCE 课程学习指导

格拉斯哥大学 经济与金融数据分析DATA ANALYTICS FOR ECONOMICS & FINANCE 课程学习指导


该专业涉及经济学和金融学领域的知识,因此学生需要具备一定的经济学和金融学基础。同时需要运用统计学和计量经济学的方法来分析数据和进行经济模型的建立。学生需要深入理解统计学和计量经济学的理论,并能够熟练运用统计软件进行数据分析和建模。学生需要了解金融市场的运作机制、金融产品的特性以及金融市场的监管政策。经济与金融数据往往是大规模的和复杂的,学生需要掌握大数据处理和分析的技术,包括数据清洗、数据挖掘、机器学习等方面的知识和技能。


对于正在学习经济与金融数据分析专业的同学或将要投入经济与金融数据分析专业的学习上去的同学,在这里DR.D留学生课程辅导为大家带来了格拉斯大学金融与管理专业的课程学习。


一、课程概述


该课程为应用于经济和金融的数据分析领域提供了一种独特和创新的多学科方法,包括经济学、会计和金融以及计算机科学系提供的核心和选修课程。


该课程将建立在学生对数据分析的浓厚兴趣之上,以培养他们使用数据严谨方法的技能,以便使用大数据为复杂的决策提供信息。课程将提供时间序列分析、面板数据计量经济学和贝叶斯推理方面的高级培训。


二、课程结构


Pre-sessional courses 学前课程


You will have the opportunity to attend the following two preparatory (pre-sessional) courses你将 有机会参加以下两个预备(学前)课程 :


  • Computational Statistics and Data Analytics  计算统计与数据分析

  • Econometrics and Statistics Review 计量经济学与统计学评论


Core courses 核心课程


  • APPLIED TIME SERIES AND FORECASTING 应用时间序列和预测

  • MICROECONOMETRICS: IMPACT EVALUATION AND CAUSAL ANALYSIS 微观计量经济学:影响评估和因果分析

  • STATISTICAL MACHINE LEARNING 统计机器学习

  • BAYESIAN DATA ANALYSIS 贝叶斯数据分析


Optional courses 选修课程


  • TEXT AS DATA FOR MSC 文本作为MSC的数据

  • DEEP LEARNING FOR MSC (M)  MSC的深度学习(M)

  • CYBERSECURITY FUNDAMENTALS FOR MSC (M) MSC (M) 的网络安全基础知识

  • FINANCIAL INFORMATION RETREVAL 财务信息检索

  • APPLIED COMPUTATIONAL FINANCE 应用计算金融学

  • EMPIRICAL ASSET PRICING 实证资产定价

  • FINANCIAL MARKET MICROSTRUCTURE 金融市场微观结构

  • DATA SCIENCE FOR MARKETING ANALYTICS 用于营销分析的数据科学


Dissertation 论文


  • DISSERTATION DAEF INDUSTRY PATHWAY or DISSERTATION DAEF RESEARCH PATHWAY 学位论文DAEF行业途径或学位论文DAEF研究途径


三、专业辅导


克服这些学习难点的关键在于积极主动地学习和实践。学生可以通过参加课程项目、实习经验、参与学术研究项目等方式来加强自己的技能和理解。此外,持续学习和不断提升自己的技能也是非常重要的,可以利用在线资源、寻求课外辅导的帮助等方式不断拓展自己的知识和技能。除了课堂学习之外,必要的时候可以寻求DR.D留学生课程辅导的助力,为您的专业学习提供支持与帮助。更加详细的英国课程辅导内容,可以随时咨询DR.D留学生辅导机构了解噢,欢迎同学们点击咨询!


DR.D留学生辅导机构作为一家专注于留学生学业发展的领先机构,我们引以为傲地推出了专业的格拉斯哥大学经济与金融数据分析专业课程辅导服务。我们的课程涵盖了格拉斯哥大学经济与金融数据分析专业的核心模块和选修课程,旨在帮助学生全面掌握所需的专业知识和技能,为未来职业生涯的成功打下坚实基础。






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