Politecnico di Milano
MSc in Mathematical Engineering
Milan, Italien
DAUER
2 Years
SPRACHEN
Englisch
TEMPO
Vollzeit
BEWERBUNGSSCHLUSS
Request application deadline
FRÜHESTES STARTDATUM
Sep 2024
STUDIENGEBÜHREN
EUR 3.898 / per year *
STUDIENFORMAT
Vermischt, Auf dem Campus
* tuition fees for Non-EEA students correspond automatically to the full contribution of 3898,20€; tuition fees for EEA students range from about 895,20 € to 3898,20 € per year
Einführung
Mission and goals
This study programme aims at preparing professionals who are able to deal with complex design and managing problems by using advanced mathematical tools, yet with an engineering attitude. It combines a solid background in basic science with a sound knowledge of modern methods and technologies, with a persistent synergy between applied mathematics and engineering.
When applying, the prospective student has to choose one out of the following three tracks:
- Computational Sciences for Engineering
- Statistics
- Financial Mathematics
Admissions
Lehrplan
Drei verfügbare Spuren. Bewerber sollten ihre Wahl in ihren Motivationsschreiben angeben.
Computational Science and Engineering
Hauptthemen:
- mathematische und funktionale Analyse
- partielle Differentialgleichungen und ihre numerische Behandlung
- Strömungsmechanik und Computational Fluid Dynamics
- Algorithmen und wissenschaftliches Rechnen
Angewendete Statistiken
Hauptthemen:
- mathematische und funktionale Analyse
- Stochastis-Prozesse
- angewendete Statistiken
- Datenanalyse und statistische Signalverarbeitung
- Bayessche und rechnerische Statistik
Quantitative Finanzierung
Hauptthemen:
- mathematische und funktionale Analyse
- Stochastische Differentialgleichungen und Finanzmarktmodelle
- mathematische Finanzen
- Finanztechnik
- Computerfinanzen
- Datenanalyse und statistische Signalverarbeitung
Ranglisten
QS-Ranking 2023 (Juni 2022)
- 1. in Italien
- 139. der Welt
Karrierechancen
Die beruflichen Möglichkeiten, die dieses Programm eröffnet, sind sehr vielfältig und weit verbreitet: F&E-Abteilungen in Fertigungs- oder Ingenieurunternehmen, die sich mit komplexen Rechenproblemen befassen oder die ohnehin fortschrittliche mathematische Werkzeuge benötigen; Banken, Versicherungsunternehmen und Finanzinstitute, die quantitative Finanzen für Risikoanalysen oder -prognosen nutzen; Unternehmen, die eine statistische Interpretation und Verarbeitung komplexer Daten oder eine Szenariosimulation benötigen; öffentliche und private Forschungsinstitute und Labors.