Buka kunci ringkasan editor secara gratis
Roula Khalaf, editor FT, memilih cerita favoritnya di buletin mingguan ini.
Dunia Keuangan telah berevolusi di luar spreadsheet dan penilaian manusia. Di pasar saat ini, banyak peran keuangan sekarang melibatkan menavigasi set data yang luas, menafsirkan tamasya pembelajaran otomatis dan memahami perkiraan yang dihasilkan oleh AI. Sekolah bisnis merespons dengan program dan modul yang dirancang untuk menghasilkan tidak hanya analis yang memenuhi syarat secara teknis, tetapi juga para profesional yang dapat secara kritis memahami dan mengevaluasi ide berdasarkan data dengan kepercayaan dan presisi yang lebih besar.
Di dalam Imperial Sekolah Bisnis Perguruan Tinggi di London, keseimbangan interpretasi dan perhitungan ini membentuk pendekatan yang diadopsi dalam modul sebagai strategi perdagangan sistematis dengan algoritma pembelajaran otomatis, yang dipimpin oleh profesor tamu Hachem Madmoun. “Sektor keuangan telah memasuki era di mana metode analitik tradisional semakin menunjukkan keterbatasan mereka,” kata Madmoun. “Alat komputasi canggih memungkinkan pengembangan teori keuangan yang lebih ketat.”
Rencana Studi Imperial Masters menekankan tidak hanya bagaimana model bekerja, tetapi mengapa mereka bekerja, dan ketika mereka tidak melakukannya. Siswa belajar mengukur ketidakpastian, model desain yang berakar pada konteks keuangan dan menantang sistem “kotak hitam” yang disebut SO. “Memahami logika internal suatu model telah menjadi sama pentingnya dengan kapasitas prediktifnya,” kata Madmoun.
Siswa memperkenalkan diri pada teknik canggih AI seperti rantai pemikiran dan konsistensi diri, yang mensimulasikan penalaran manusia. AI generatif disajikan tidak hanya sebagai alat untuk konsultasi tetapi sebagai mitra dalam penalaran. “Kami mengajarkan pembelajaran penguatan umpan balik manusia, di mana setiap koreksi menjadi data pelatihan,” tambah Madmoun. Siswa didorong untuk melihat AI bukan sebagai mesin statis, tetapi sebagai alat reseptif untuk membuat keputusan penting di lingkungan keuangan berisiko tinggi.
FT Masters in Finance Ranking 2025
Lihat klasifikasi bagian atas 70 derajat keuangan sebelum pengalaman
Mengakui bahwa siswa masuk dengan berbagai tingkat pengetahuan teknis, guru di bidang keuangan internasional (MIF) di Memiliki Paris Menyediakan kursus pemrograman python asinkron, kamp pelatihan opsional dan trek elektif khusus. “Kami telah mengajar lokakarya yang diajarkan oleh Hi! Paris dalam kurikulum,” kata Direktur Akademik Evran ÖRS, merujuk pada Pusat Ilmu Data dan AI yang ditentukan oleh Huel Paris dan Institut Polytechnique of Paris. Siswa dari kedua lembaga berkolaborasi dalam proyek data nyata, memperkuat keterampilan teknis dan kerja tim.
Sistem elektif yang melangkah mengharuskan semua siswa MIF menyelesaikan setidaknya satu kursus yang berfokus pada data dan keuangan. Lagu paling canggih adalah gelar ganda dalam data dan keuangan, di mana siswa membenamkan diri dalam aplikasi pembelajaran otomatis. Para lulusan, kata ÖRS, sering dipekerjakan sebagai analis kuantitatif, ilmuwan data dan analis modal swasta di London dan Paris.
Di dalam Frankfurt Finance and Management SchoolIlmu data terintegrasi sejak hari pertama. Siswa mulai dengan pemrograman Python dan pindah dengan cepat ke keuangan terapan. Perhatian berfokus pada implementasi dunia nyata: terhubung dengan sumber data langsung, model produk keuangan dan beradaptasi dengan tren seperti ESG (lingkungan, sosial dan tata kelola) dari investasi dan arbitrase statistik.
“Kami terus melacak permintaan untuk industri keterampilan baru dan menyesuaikan kurikulum kami, mengintegrasikan konsep dan alat baru dalam materi tradisional kami,” kata Grigory Vilkov, seorang instruktur pemodelan keuangan. Kursus dimulai dengan dasar teoritis arbitrase dan berakhir dengan siswa untuk memprogram model penilaian di Python menggunakan produk keuangan nyata yang ada dan digunakan di pasar dunia nyata.
Kursus gelar master Frankfurt dijadwalkan selama tiga hari seminggu, termasuk hari Sabtu, memungkinkan siswa untuk mendapatkan pengalaman industri di hari -hari lain. “Persaingan di bidang ini sangat intens,” kata Vilkov, “jadi kami memastikan bahwa siswa mengembangkan fondasi akademik yang kuat dan fluiditas data praktis.” Direktur Layanan Profesional, Mare Kaus, mengkonfirmasi hasilnya: “Lulusan ahli data semakin meningkat dalam peran yang menggabungkan pengalaman keuangan dengan keterampilan analitik dan teknis,” katanya.
Di dalam Bintang baru Business and Economy School (Nova SBE) di Portugal, pendekatannya adalah untuk menyatukan teori teknis dengan penerapan modal risiko. Siswa menggunakan data dan IA untuk mengevaluasi potensi investasi awal dan melacak tren pasar. Kursus tentang keuangan terdesentralisasi (DEFI), menggunakan teknologi blockchain, bukan bank tradisional atau lembaga keuangan blockchain, dan pembelajaran otomatis didasarkan pada kasus -kasus praktis.
“Saya telah menghabiskan dekade terakhir membangun model dan alat untuk kapitalis risiko untuk memperoleh, mengevaluasi dan mengevaluasi perusahaan secara lebih efektif,” kata Francesco Korea, mantan direktur ilmu data perusahaan VC yang berbasis di Amerika Serikat, Greycroft. Pengalamannya membantu membentuk semangat belajar praktis Nova, mulai dari studi anggaran gamified hingga alat konstruksi yang memprediksi hasil risiko.
“Ini bukan tentang mengotomatiskan persidangan, tetapi meningkatkannya,” kata Korea. “Ini tentang membantu modal untuk menemukan bakat dan membantu bakat untuk membangun dengan modal dalam pikiran.”
Studi Kasus: Dari Siswa Berucur ke Strategi Dunia Nyata
Bagi Guilherme Abreu, lulusan Program Keuangan MSC Imperial, perubahan terhadap pendidikan keuangan yang berpusat pada data telah transformatif. Sekarang bekerja sebagai analis kuantitatif untuk Dana Investasi Mahasiswa Imperial, Abreu merancang strategi perdagangan sistematis berdasarkan penelitian akademik.
“Kami mengambil ide dari pasangan yang ditinjau dan menerjemahkannya ke dalam strategi investasi berbasis data di dunia nyata,” katanya. “Ini adalah peran yang menggabungkan penelitian dengan aplikasi praktis.”
Modul tentang strategi perdagangan sistematis, yang diajarkan oleh Madmoun, secara signifikan membentuk perspektifnya. “Fokus pada pembelajaran yang diawasi dan pentingnya karakteristik mengubah cara saya mengevaluasi faktor keuangan yang berbeda,” kata Abreu.
Sesi pemrograman praktis memberi kehidupan pada materi. “Mereka melakukan keterampilan pengkodean saya dan memperdalam pemahaman saya tentang bagaimana mengubah teori menjadi model fungsional.”
Saran Anda untuk kemungkinan siswa keuangan? “Jangan mengalihkan perhatian diri Anda dengan judul kursus atau kata -kata fesyen,” katanya. “Pilih program yang mengintegrasikan keterampilan data dalam konteks keuangan dan mengelilingi diri mereka dengan teman sekelas yang ambisius. Kohort yang kuat dapat mengubah program yang baik menjadi pengalaman yang benar -benar transformatif.”
