谢菲尔德大学统计学与金融数学理学硕士项目以统计学硕士为基础，并在现代数学金融的概念、模型和工具方面进行了额外的培训。该课程培训学生应用金融行业中使用的概率、统计和数学技术。学生还将深入了解更通用的统计技术和概念，包括线性和广义线性建模、贝叶斯统计、时间序列和机器学习。学生将学习如何分析数据并从数据中得出有意义的结论，并使用统计计算软件R提高编程技能。
专业背景包含大量数学和统计成分，学习过统计数学方法、概率与概率分布、基础统计、真实分析和随机过程课程并且取得良好成绩。
| 类型 | 总分要求 | 小分要求 |
| 雅思 | 6.5 | L:6 | R:6 | W:6 | S:6 |
| 托福 | 88 | L:19 | R:20 | W:19 | S:22 |
| PTE | 61 | L:56 | R:56 | W:56 | S:56 |
| 序号 | 课程介绍 | Curriculum |
| 1 | 统计人员的专业技能 | Professional Skills for Statisticians |
| 2 | 统计实验室 | Statistical Laboratory |
| 3 | 财务数学 | Financial Mathematics |
| 4 | 线性模型 | Linear Models |
| 5 | 机器学习和时间序列 | Machine Learning and Time Series |
| 6 | 推理 | Inference |
| 7 | 随机过程与金融 | Stochastic Processes and Finance |
