금융공학 대학원 vs 데이터사이언스 대학원, 어떤 길을 선택할까?
금융공학 대학원 vs 데이터사이언스 대학원, 어떤 길을 선택할까?금융과 데이터의 융합이 가속화되면서 금융공학(Financial Engineering)과 데이터사이언스(Data Science)는 대표적인 유망 석사 전공으로 떠올랐습니다. 하지만 두 과정은 커리큘럼, 진로 방향, 필요 역량에서 많은 차이를 보입니다. 이번 글에서는 두 석사 과정의 핵심 차이와 선택 기준을 비교 분석해봅니다.기본 개요 비교항목금융공학 대학원데이터사이언스 대학원학문적 초점금융시장 모델링, 파생상품, 리스크 분석데이터 처리, 머신러닝, 예측 모델수학 수준고급 수학(확률, PDE, 수치해석)중~고급 수학(선형대수, 통계, 최적화)프로그래밍Python, R, C++ (금융 모델 구현 중심)Python, SQL, Spark, Tenso..
2025. 4. 15.
해외 금융공학 석사 vs 국내 석사, 어디가 나을까?
해외 금융공학 석사 vs 국내 석사, 어디가 나을까?금융공학(Financial Engineering)은 금융시장 내의 복잡한 문제를 수학, 통계, 컴퓨터 과학을 통해 해결하는 고급 응용 학문입니다. 이 분야로 진출하기 위해 석사 과정을 선택하는 경우, 국내 대학원과 해외 대학원 중 어디를 선택할지는 많은 이들의 고민이기도 합니다. 이번 글에서는 해외 금융공학 석사(MFE)와 국내 석사 과정을 학문적 깊이, 취업 연결성, 비용, 글로벌 경쟁력 측면에서 비교 분석해보겠습니다.커리큘럼 차이점항목해외 석사 (예: Columbia, UC Berkeley, NYU)국내 석사 (예: 연세대, 고려대, KAIST)기초 과정고급 수학/확률/프로그래밍 + 경영학 연계수학 중심 + 경영대, 통계학과 협업프로그래밍 교육Pyt..
2025. 4. 14.
금융공학 대학원 커리큘럼 완전 분석
금융공학 대학원 커리큘럼 완전 분석금융공학(Financial Engineering)은 정량 분석 중심의 금융 전문성을 갖춘 인재를 양성하는 석사 과정입니다. 전통적인 금융 이론뿐만 아니라 수학, 통계학, 컴퓨터 과학을 기반으로 구성되며, 실무 중심의 커리큘럼으로 졸업 후 퀀트, 알고리즘 트레이딩, 리스크 분석 등 다양한 직무에 진출할 수 있습니다. 이번 글에서는 금융공학 대학원의 전형적인 커리큘럼 구성과 과목별 특징을 살펴보겠습니다.금융공학 커리큘럼 구성 개요과정 구분대표 과목설명기초 이론금융경제학, 계량경제학, 회계 및 재무제표 분석금융시장 및 기업재무 기초 지식 습득수학/통계 기반금융수학, 확률론, 통계학, 선형대수금융모델 구성과 수치 계산을 위한 기반프로그래밍/데이터Python/R 프로그래밍, 금융..
2025. 4. 14.
MBA 과정에서 금융공학은 얼마나 다루어질까?
MBA 과정에서 금융공학은 얼마나 다루어질까?MBA는 전통적으로 전략, 리더십, 마케팅, 조직관리 등 비정량적 경영 역량을 강화하는 과정으로 알려져 있습니다. 하지만 금융 산업이 정량화되고 데이터 중심으로 변화하면서, 최근 MBA 과정에서도 금융공학적 접근이 강화되고 있는 추세입니다. 그렇다면 실제 MBA 커리큘럼에서 금융공학은 어느 정도로 다뤄질까요?MBA vs 금융공학의 기본 차이구분MBA금융공학핵심 역량경영전략, 마케팅, 조직관리수학적 모델링, 금융 데이터 분석프로그래밍선택/보조 수준필수(Python, R 등)커리큘럼 구성케이스 스터디, 리더십, 재무회계수리모델, 시계열 분석, 파생상품학습 방식비즈니스 문제 해결 중심금융시장 수치 모델링 중심MBA 과정에서 금융공학을 다루는 방식1. 선택과목 혹은 ..
2025. 4. 13.
