Faculty of Social Sciences, Charles University (FSV UK)

Master in financiën en data-analyse (MFDA)

• Programmaduur : 2 jaar
• Voertaal : Engels
• Programmadirecteur : doc. doctorandus. Jozef Baruník, Ph.D. (jozef.barunik@fsv.cuni.cz)
• Programmacoördinatoren : PhDr. František Čech Ph.D. (frantisek.cech@fsv.cuni.cz)
• Toelatingsadministratie : admissions@fsv.cuni.cz
• Collegegeld : 6 000 EUR per jaar
• Vermindering of kwijtschelding van de vergoeding : de Faculteit der Sociale Wetenschappen biedt een reeks beurzen en kortingsregelingen aan.

Deze tweejarige Engelstalige masteropleiding is ontworpen om de belangrijkste gebieden van financiën en data-analyse te koppelen. Het programma hanteert een datagestuurde benadering van de analyse van financiële markten en organisatorische informatie die de belangrijkste theoretische principes van financiën, financiële modellering en financiële markten omvat om studenten voor te bereiden op een dynamische carrière in financiën, bankieren en een reeks andere sectoren.

Het curriculum van het programma richt zich op moderne statistische analyse, datamodellering, programmeren, big data en machine learning-technieken. MFDA voorziet de student van een grondig begrip en geavanceerde vaardigheden in theoretische en toegepaste financiën met de nadruk op computationele aspecten van de problemen. Afgestudeerden van het programma zullen kwantitatieve, statistische en technische vaardigheden verwerven die cruciaal zijn voor moderne financiën en zullen de expertise hebben om zelfstandig een breed scala aan theoretische en praktische problemen te definiëren en creatief op te lossen.

Cursussen worden gegeven door zowel faculteitsleden van het Institute of Economic Studies (IES) als externe professionals van internationale instellingen, centrale banken en de financiële sector. Docenten leggen de nadruk op gedetailleerde en geavanceerde kennis van zowel financiële theorieën als toegepaste financiële methoden, met een focus op computationele aspecten van de methoden. Cursussen omvatten met name Big Data-analyse, moderne benaderingen van activaprijzen met behulp van statistisch leren, begrip van financiële instrumenten, geavanceerde econometrie, gedragsfinanciering en tijdreeksanalyse.