MSc in Finanztechnologie und Data Science

Der MSc in Financial Technology and Data Science ist ein zweijähriger High-Level-Trainingskurs (125 ECTS), ganz in Englisch. Dieses Programm reagiert auf die tiefgreifende Transformation des globalen Finanzsektors, angetrieben durch technologische Innovation und datenbasierte Modelle

Unterstützt von ensIIE, einer renommierten Ingenieurschule mit Spezialisierung auf angewandte Mathematik und Informatik, bietet dieser Masterstudiengang einen einzigartigen interdisziplinären Ansatz, der quantitative Finanzen, künstliche Intelligenz, Blockchain und modernste Datenverarbeitung kombiniert.

Trainingsziele

Ziel ist es, Experten auszubilden, die in der Lage sind, die Lücke zwischen traditioneller Finanzmodellierung und modernsten Technologien zu schließen. Die Absolventen beherrschen:

Mathematische und statistische Grundlagen (Wahrscheinlichkeit, stochastische Prozesse).
Fortschrittliche technologische Integration (KI/Maschinelles Lernen, Blockchain, Cloud Computing).
Algorithmenentwicklung und Hochfrequenzhandel.
Risikomanagement und Finanzregulierung (RegTech).

Betroffene Zielgruppe und Voraussetzungen

Profile gesucht

Diese Schulung richtet sich hauptsächlich an MINT-Absolventen (Naturwissenschaften, Technik, Ingenieurwesen, Mathematik), die in Richtung FinTech wechseln möchten.

Akademische Voraussetzungen

Diplom: Mindestens einen Bachelor-Abschluss (License oder Bac +3) in Mathematik, Statistik, Informatik, Wirtschaftswissenschaften oder quantitativer Finanzwissenschaft besitzen10101010.
Technische Fähigkeiten: Solide Grundlagen in Mathematik (Wahrscheinlichkeit/Statistik) und Programmierung (Python, R, C oder Java).
Sprachniveau: Mindestens B2-Niveau in Englisch ist erforderlich (zertifiziert durch IELTS 6.5, TOEFL iBT 90, TOEIC 850 oder gleichwertig).

Hinweis: Eine Befreiung ist für 20 % der Kandidaten mit erheblicher Berufserfahrung (> 2 Jahre) oder außergewöhnlicher Motivation möglich.

Trainingsprogramm

Die Ausbildung dauert 4 Semester und beinhaltet 95 ECTS Lehrveranstaltungen, ein Praktikum (15 ECTS) und eine Masterarbeit (15 ECTS).

Struktur des Unterrichts

Semester 1 (Kern): Stochastische Prozesse, Datenanalyse, Fortgeschrittene Programmierung (C++), Operations Research, Funktionsanalyse.
Semester 2: Statistische Modellierung, Big Data, maschinelles Lernen, Finanzinstrumente, stochastische Berechnung und Beginn von Optionen.
Semester 3: Finanzielle Risiken, vertrauenswürdige KI, Green IT und tiefgreifende Spezialisierung.
Semester 4: Ein Wahlfach (Blockchain, Kryptomärkte oder Low Latency), gefolgt vom Praktikum und der Abschlussarbeit.

Spezialisierungspfade

ab dem 2. Semester können Studierende aus drei Kursen wählen oder Wahlfächer kombinieren:

PMF: Wahrscheinlichkeit und mathematische Finanzen.
SDS: Statistik und Datenwissenschaft.
ORQ: Operations Research und Quantencomputing.

Praktikum und Masterarbeit

Das letzte Semester (ab April) ist einem obligatorischen Berufspraktikum von mindestens 4 Monaten in einem Unternehmen oder Forschungszentrum gewidmet. Parallel dazu bereitet der Student unter der Betreuung eines akademischen Tutors eine Masterarbeit vor, deren Verteidigung für September geplant ist.

Berufliche Möglichkeiten

Absolventen besetzen Hybridpositionen mit hohem Mehrwert:

FinTech-Ingenieur / Blockchain-Entwickler.
Datenwissenschaftler mit Spezialisierung auf Finanzen.
Quant (Quantitativer Analyst).
Spezialist für KI und finanzielles maschinelles Lernen.
Technologierisikomanager.

Kalender und Registrierung

Bewerbungsbeginn: Januar 2026.
Rückkehr zur Schule: September.

Studiengebühren

Grundausbildung (Nicht-EU): 4.750,00 €/Jahr
Grundausbildung (EU): 6.750,00 €/Jahr
Weiterbildung (ohne MwSt.): 6.000,00 €/Jahr

Erhaltenes Diplom

Am Ende der Ausbildung erhalten Studierende, die alle Module validiert und ihre Abschlussarbeit erfolgreich verteidigt haben, den Titel Master of Science (MSc) Financial Technology and Data Science, ein von der Conference of Grandes Écoles (CGE) akkreditiertes Diplom, das 125 ECTS-Credits entspricht.