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.
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.
