Financial Mathematics and Machine Learning (Финансовая математика и машинное обучение)

Магистратура, Институт математики, механики и компьютерных наук им. И.И. Воровича
01.04.02 Прикладная математика и информатика
  • коммерческих мест по очной форме: 20
  • 2 года обучения
  • Обучение на английском
  • г.Ростов-на-Дону

Кого и зачем учат по данной программе?

Цель программы состоит подготовке специалистов, владеющих методами машинного обучения и способных применять их к анализу финансовых задач

Программа предполагает практикоориентированную модель, направленную на подготовку специалистов в области анализа финансовых рынков и построения оптимальных стратегий поведения на них с использованием методов машинного обучения. Специалисты, владеющие программным обеспечением, связанным с алгоритмами машинного обучения, и умеющие работать с финансовыми данными, будут востребованы в аналитических отделах банков, финансовых компаний, страховых компаний, консалтинговых компаний, оказывающих услуги в области анализа данных. Выпускная работа в магистратуре может стать отправной точкой научных исследований

Набор базовых дисциплин

  • Selected topics in probability and statistics (Избранные вопросы теории вероятностей и
  • математической статистики)
  • Econometrics (Эконометрика)
  • Computer technologies (Компьютерные технологии)
  • Machine learning: mathematical basis (Машинное обучение: математические основы)
  • Discrete Mathematical models (Дискретные математические модели)

Набор базовых профильных дисциплин

  • Applied machine learning and neural networks (Прикладное машинное обучение и нейронные сети)
  • Special models of financial mathematics (Специальные модели финансовой математики)
  • Computational finance (Вычислительная финансовая математика)
  • Financial mathematics (Финансовая математика)
  • Levy processes and financial mathematics (Процессы Леви и финансовая математика)
Преимущества программы
  • Оригинальное сочетание информационных технологий, прикладной и финансовой математики
  • Востребованность специалистов, обладающих знаниями в области финансовой математики и технологий машинного обучения
  • Работа с интересными идеями и задачами
  • Перспективная область исследований
Что будет во время обучения?
Программа состоит из лекций, практических занятий, семинаров и проектной работы. Успеваемость студентов оценивается с помощью экзаменов, контрольных работ, индивидуальных заданий и проектов. Современные методы анализа данных и принятия решений требуют применения методов теории вероятностей, статистики, оптимизации, машинного обучения, научных расчетов. Программа представит эти средства в доступной форме с многочисленными иллюстративными примерами. Самостоятельная работа студентов включает элементы исследовательской работы в области математического моделирования и анализа данных. Студенты изучат программное обеспечение машинного обучения и получат опыт его использования для анализа финансовых проблем.
Перспективы после выпуска?
Выпускники магистерской программы будут подготовлены к самостоятельной работе в сфере анализа данных в финансах, банковском деле, страховании. Типичные возможности трудоустройства - это отделы анализа данных банков, финансовых и консалтинговых компаний. При наличии склонности к научной работе в области прикладной математики, после получения степени магистра можно подать заявку на поступление в четырехлетнюю аспирантуру.

Партнеры программы и работодатели

Достижения студентов

  • Публикации в Scopus, Web of Science