เรียนปริญญาโท วิศวกรรมการเงิน UTCC เตรียมสู่สาย Quant และ FinTech
Student blog — 15/12/2025
Educational
สร้างนักวิเคราะห์การเงินรุ่นใหม่ ด้วยทักษะเทคโนโลยีและข้อมูล
ในยุคที่เทคโนโลยีทางการเงินเติบโตอย่างก้าวกระโดด ความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างแบบจำลองทางการเงินกลายเป็นหัวใจของทุกองค์กรทางการเงิน หลักสูตร วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิศวกรรมการเงิน (M.Sc. in Financial Engineering) จาก มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย (UTCC) จึงเป็นหนึ่งในหลักสูตรแรกของไทยที่ผสมผสานความรู้ด้านการเงิน คณิตศาสตร์ และเทคโนโลยีเข้าด้วยกันอย่างสมบูรณ์แบบ
💡 จุดเด่นของหลักสูตร
- หลักสูตรวิศวกรรมการเงินแห่งแรกในประเทศไทย เปิดสอนตั้งแต่ปี 2552
- สอนโดยอาจารย์ผู้เชี่ยวชาญและที่ปรึกษาจากองค์กรชั้นนำ เช่น ธนาคารแห่งประเทศไทย, Reuters, บริษัทหลักทรัพย์ และบริษัทประกันภัย
- เนื้อหาครอบคลุมการสอบวุฒิ Financial Risk Manager (FRM)
- พัฒนาทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก การสร้างแบบจำลองทางการเงิน และการจัดการความเสี่ยง
- มีเครือข่ายความร่วมมือกับสมาคมนักวิเคราะห์หลักทรัพย์และตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย
- ศิษย์เก่า UTCC รับส่วนลดค่าหน่วยกิต 10%
🧾 รายละเอียดหลักสูตร
- ระยะเวลาเรียน: 2 ปี
- หน่วยกิตทั้งหมด: 42 หน่วยกิต
- รูปแบบการเรียน: เน้นภาคปฏิบัติ ควบคู่กับทฤษฎี และการใช้ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูลทางการเงิน
- คุณสมบัติผู้สมัคร: สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรี สาขาใดก็ได้
- สิทธิพิเศษ: ศิษย์เก่า UTCC ได้รับส่วนลดค่าหน่วยกิต 10%
📘 วิชาที่น่าสนใจ
- แบบจำลองออปชันฟิเนเชียลและระเบียบวิธีสำหรับวิศวกรรมการเงิน
- ทฤษฎีการลงทุน
- ตราสารหนี้และตราสารอนุพันธ์
- สถิติและเทคนิคคณิตศาสตร์สำหรับการเงิน
- การบริหารความเสี่ยงทางการเงิน
🎯 อาชีพที่สามารถประกอบได้หลังจบการศึกษา
- นักวางแผนและออกแบบผลิตภัณฑ์ทางการเงิน
- นักสร้างสรรค์เทคโนโลยีและนวัตกรรมด้านการเงิน (FinTech Developer)
- นักกลยุทธ์หรือนักบริหารความเสี่ยงทางการเงิน
- นักสร้างโมเดลทางการเงิน / Quant Analyst / นักวิเคราะห์ TFEX
- นักการเงินพื้นฐาน / Data Financial Analyst
🚀 ทำไมต้องเรียน “วิศวกรรมการเงิน” ที่ UTCC?
เพราะที่นี่ไม่ได้สอนแค่ “การเงิน” แต่สอนให้คุณ “เข้าใจระบบการเงินในเชิงลึก” ผ่านมุมมองของข้อมูลและเทคโนโลยี
นักศึกษาจะได้ลงมือทำจริง ฝึกใช้เครื่องมือจำลองสถานการณ์ วิเคราะห์ตลาดทุน ตลอดจนเรียนรู้การประยุกต์ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ในการตัดสินใจทางการเงิน
เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการก้าวสู่สายงาน Quantitative Finance, Risk Management, Data-driven Investment และ FinTech Innovation อย่างมืออาชีพ
แชร์บทความนี้
