Магистр эконометрики и исследования операций: эконометрика и наука о данных

Общая информация

Описание программы

обзор

В рамках нашей специализации «Эконометрика и наука о данных» магистерской программы «Эконометрика и исследования операций» мы познакомимся с быстро развивающимся миром эконометрики и методов науки о данных для наборов данных сверхвысокой размерности. В этой специализации мы охватываем статистическую теорию многомерных пространств, навыки работы с большими данными в области компьютерных наук, эконометрическую методологию выявления причинно-следственных экономических отношений в среде, насыщенной данными. Вы также изучите практические навыки анализа, моделирования и прогнозирования ключевых финансовых и экономических переменных с целью совершенствования политики и принятия решений.

Специализация Econometrics and Data Science предоставляет отличную возможность для тех, кто желает улучшить свой количественный профиль для карьеры в науке о данных. Программа объединяет различные академические дисциплины, включая статистику, эконометрику, информатику, экономику и бизнес, но это не просто пересечение этих дисциплин. По сути, он связан с теорией и практикой преобразования больших и сложных наборов данных в фрагменты информации, которые потенциально полезны для широкого круга целей, имеющих отношение к корпорациям, экономическим и государственным учреждениям и компаниям, предоставляющим финансовые услуги. Это даст вам четкий и сильный профиль, и вы окажетесь на выгодной позиции для успешной карьеры ученого-данных в профессиональной, деловой и академической среде.

Учебная программа

Три основных 6 курса ЕС (обязательно):

  • Продвинутая эконометрика
  • Многомерная эконометрика
  • Модели временных рядов

Один специализированный курс (обязательно)

  • Тематическое исследование в науке о данных

Три комплекта курсов по выбору:

Выберите 1 из 3:

  • Крупномасштабная инженерия данных
  • Комбинаторная оптимизация
  • Эволюционные вычисления

Выберите 1 из 2:

  • Системы обработки веб-данных
  • Стохастические градиентные методы в оптимизации и обучении

Выберите 1 из 3:

  • Вычислительные финансы
  • Большая аналитика данных
  • Методы добычи данных

Диссертация (18 EC): углубленное исследование по сложной теме в эконометрике и науке о данных.

Перспективы карьерного роста

Типичные места размещения включают в себя:

Аспирант, Аналитик данных, Аналитик риска, Аналитик количественного риска, Моделирование риска, Инвестиционный аналитик, Аналитик данных консультанта, Прогнозирующее моделирование, Аналитик моделирования, Систематический квант, Систематический трейдер, Аналитик финансового риска, Аналитик финансовой устойчивости, Аналитик рынка капитала, Статистический исследователь, Количественный финансовый аналитик, младший экономист, аналитик по маркетинговым данным, количественный исследователь, инструктор по количественным методам, ученый по данным, консультант по управлению капиталом, статистик, сотрудник по статистике, аналитик политики, аналитик по анализу клиентов, аналитик Quant Fund, аналитик макроструктуры и многие другие.

Почему VU Amsterdam ?

Программу можно охарактеризовать следующим образом:

Программа, которая улучшит ваши аналитические навыки, вложит в ваши количественные оценки, познакомит вас с научным подходом аналитического мышления и в целом расширит ваши количественные горизонты.

Программа, которая научит вас, как анализировать и моделировать экономические данные, как проводить статистические проверки гипотез, как исследовать теоретические свойства оценщиков и предикторов, как разрабатывать эмпирические исследования, как интерпретировать количественные результаты, как представлять результаты эконометрического анализа, как вывести выводы и политические рекомендации из количественного анализа.

Программа, которая научит вас быть ведущим человеком, помогая другим понимать и работать с количественными методами.

Мы приветствуем целеустремленных и амбициозных студентов, которые заинтересованы в развитии своих знаний в области эконометрики и смежных дисциплин и осознают свою роль в обществе. Чтобы добиться успеха в этой программе, вам понадобится прочная основа математики, статистики и эконометрики. В частности, мы ожидаем, что вы прошли курсы по математике (исчисление, анализ), вероятности, математической статистики и эконометрики. Базовые знания в области компьютерного программирования также необходимы.

Требования к поступающим с международной степенью

Трек Эконометрика магистерской программы «Эконометрика и исследование операций», со специализациями «Эконометрическая теория», «Финансовая эконометрика», «Эмпирический маркетинг» и «Количественная экономика», открыт для студентов со степенью бакалавра в университете, которая обеспечивает глубокие знания по математике (анализ, исчисление), вероятность (математическая) статистика, эконометрика и компьютерное программирование. Вам необходимо успешно пройти курсы и изучить литературу, связанную с ядром этой программы, которая основана на следующих книгах.

Математика:

  • Исчисление Ранних Трансценденталей, Джеймс Стюарт, Cengage Learning, Международное метрическое издание - 7-е издание, 2011.
  • Линейная алгебра и ее приложения, Дэвид С. Лей, Стивен Р. Лей и Джуди Дж. Макдональд, Pearson Education, 5th Edition, 2016.

Вероятность:

  • Первый курс вероятности, Селдон М. Росс, Pearson Education, 9-е издание, 2013.
  • Основы вероятности со случайными процессами, Саид Гахрамани, CRC Press, Taylor and Francis Group, 3-е издание, 2016.

Математическая статистика:

  • Статистический вывод, Джордж Казелла и Роджер Л. Бергер, Cengage Learning, 2008.

Вводная эконометрика

  • Введение в эконометрику, Джеймс Х. Сток и Марк Уотсон, Pearson Education, 3-е издание, 2014.
  • Вводная эконометрика: современный подход, Джеффри М. Вулдридж, Cengage Learning, 2013.

Промежуточная эконометрика

  • Руководство по современной эконометрике, Марко Вербик, Wiley, 5th Edition, 2017.

Базовые навыки в компьютерном программировании на Python, R, Matlab, Ox или Java.

Если вы можете показать сертифицированные результаты экзаменов для курсов, которые имеют отношение к предметам и имеют сопоставимый уровень (каждый курс с нагрузкой 6 EC или близкой к ней), это удовлетворительно. Эквивалентность будет оцениваться экзаменационной комиссией, и ее утверждение определяет допуск.

Владение английским языком

Приемная комиссия хочет подчеркнуть интенсивность программы: чтение научных статей и написание статей будут ключевой частью, причем все в очень высоком темпе. Ваши знания английского языка, как устные, так и письменные, чрезвычайно важны в этой программе. Поскольку вам придется часто общаться со своими сокурсниками, вы будете работать с международными компаниями и для них.

VU Amsterdam требует, чтобы все заявители прошли тест на английском языке. Вы можете подать заявку онлайн без результатов тестирования. Мы советуем вам как можно скорее планировать дату тестирования. Ниже вы найдете минимальные баллы для теста для программы:

IELTS (академический):

  • Минимальный общий балл 6,5
  • Минимальная оценка 6,5
  • Минимальная оценка прослушивания 6,5
  • Минимальный балл написания 6,0
  • Минимальный балл за чтение 6,0

TOEFL:

  • Бумажный тест 580
  • Интернет-тест 92-93

Кембриджский английский:

  • Кембриджский экзамен A, B, C
  • Cambridge Advanced Exam A, B, C

TOEFL ITP:

VU-тест на знание английского языка: предлагается VU Taalloket.

Последнее обновление: Март 2020

О вузе

Vrije Universiteit Amsterdam is an internationally renowned research university founded in 1880. The university offers over 150 English taught programmes at Bachelor’s, Master’s and PhD level to 23,00 ... Подробнее

Vrije Universiteit Amsterdam is an internationally renowned research university founded in 1880. The university offers over 150 English taught programmes at Bachelor’s, Master’s and PhD level to 23,000 students from all over the world. Students and staff of 130 nationalities create a dynamic international academic community. The University distinguishes itself in research and education through four interdisciplinary themes: Human Health and Life Sciences, Science for Sustainability, Connected World and Governance for Society. Свернуть

Часто задаваемые вопросы