MSc Data & AI for Quantitative and Corporate Finance
Un Master of Science biennale a Ginevra, interamente in inglese, con Edmond de Rothschild come sponsor. Un primo semestre comune, poi una specializzazione in Mercati finanziari o Finanza aziendale (Corporate Finance), con data e AI lungo tutto il percorso.
o Finanza aziendale
100% in inglese
I nostri partner
Scegli la tua specializzazione: Mercati finanziari o Finanza aziendale
Il 1° semestre è comune a tutti gli studenti: mercati, finanza aziendale e basi di data science. Dal 2° semestre ti specializzi. Clicca su una specializzazione per adattare il programma e le carriere qui sotto, oppure lasciale entrambe visibili.
Mercati finanziari
A chi è rivolta
A chi punta a una carriera come trader, structurer, quantitative analyst o portfolio manager, ama lavorare con numeri, modelli e dati di mercato e sa decidere in fretta.
Panoramica del programma
- Prezzare i prodotti di mercato. Reddito fisso e derivati nel nucleo comune, poi prodotti strutturati e trading di materie prime.
- Trading algoritmico. Machine learning e AI per progettare e testare strategie di trading.
- Asset management. Costruire portafogli e gestire il rischio finanziario, dal reddito fisso al wealth management.
- La data science al centro. Python, previsione di serie storiche e machine learning applicati ai dati di mercato, dal primo semestre fino ai sistemi in produzione.
Le carriere che apre
- Trader, structurer, quantitative analyst
- Risk analyst, commodity trader
- Data scientist in un team di mercati
Tra i datori di lavoro: banche d’investimento, hedge fund, società di asset management, family office e società di trading di materie prime.
Finanza aziendale
A chi è rivolta
A chi punta a una carriera nell’investment banking, nel private equity o nella finanza aziendale, vuole valutare aziende, strutturare operazioni e affiancare i dirigenti, e sa costruire un’analisi finanziaria con modelli e dati.
Panoramica del programma
- Valutare le aziende. Dalle imprese in salute a quelle in crisi, con struttura del capitale e decisioni di finanziamento.
- Fusioni e acquisizioni (M&A) e private equity. Consulenza sulle acquisizioni, poi modellazione LBO e buyout nell’ultimo semestre.
- Mercati dei capitali. Emissioni di azioni e di debito (ECM/DCM).
- L’analisi dei dati al centro. Pianificazione e analisi finanziaria, audit analytics e machine learning applicati alle decisioni aziendali.
Le carriere che apre
- Analyst in investment banking, consulente in fusioni e acquisizioni
- Analyst in private equity, asset finance
- Analyst in finanza aziendale e FP&A
Tra i datori di lavoro: banche d’investimento, boutique di consulenza, fondi di private equity e grandi aziende.
Non ho ancora deciso, sto ancora valutando le opzioni
Puoi comunque avviare la candidatura. Mentre la prepari, fissa un appuntamento con il nostro team ammissioni: ti aiuterà a scegliere la specializzazione più adatta ai tuoi obiettivi di carriera.
Panoramica del programma →Il programma in quattro tappe
Un primo semestre comune dà a tutti le stesse basi in mercati, finanza aziendale e dati. Dal 2° semestre gli studenti si specializzano in Mercati finanziari o Finanza aziendale, con data e AI applicati a ciascuna.
- 01
1° semestre, il nucleo comune
FinanzaLe basi di mercati e finanza aziendale, qualunque sia la tua specializzazione.
Fixed Income & Rates Markets · Derivatives: Foundations & Pricing · Corporate Financial Analysis & Value Creation
Data & AIPython, SQL e statistica fin dal primo giorno, al livello più adatto al tuo background: Entry, Intermediate o Advanced.
- 02
2° semestre, la specializzazione
FinanzaMercati finanziariCommodity Trading · AI for Algorithmic Trading · Structured Products & Pricing Strategies
Finanza aziendaleM&A Advisory · Business Valuation: From Mature to Distressed · Capital Structure & Financing Decisions
Data & AI, entrambe le specializzazioniIl machine learning messo al lavoro sui dati finanziari: previsione di serie storiche, modelli linguistici e MLOps per portare un modello in produzione.
- 03
Stage
Uno stage di fine studi da 3 a 9 mesi, nel primo semestre del secondo anno, a Ginevra o in un altro polo finanziario.
Lo stage permette di applicare data e AI all’interno di un team finanziario, in ambiti come l’automazione dei processi nel wealth management, data e AI per il trading di materie prime, la modellazione del rischio di credito, la ricerca quantitativa o il trading algoritmico.
- 04
4° semestre, vai più a fondo
FinanzaMercati finanziariPortfolio Management and Quantitative Strategies · Sustainable & Impact Investing · Blockchain & Decentralised Finance
Finanza aziendaleLBO Modelling & Private Equity · ECM/DCM Fundamentals · Asset Finance: Infrastructure, Real Estate & Private Assets
Data & AI, entrambe le specializzazioniAI for Finance: From Signal to System · AI systems at scale and cloud computing · causal inference and applied econometrics.
Data & AI, applicati alla finanza
Trading algoritmico
Machine learning per costruire e testare strategie di trading.
Previsione
Modelli di serie storiche per i mercati e per i conti delle aziende.
Pianificazione finanziaria e audit
Data analytics per pianificare, controllare e valutare un’azienda.
Modelli in produzione
MLOps e cloud engineering per mettere in produzione ciò che è stato costruito.
Piano di studi: valutazione d’azienda, M&A, derivati, trading algoritmico e AI
Il piano di studi parte dai ruoli a cui punti. È organizzato in cinque aree, ciascuna un insieme di competenze che i team finanziari cercano: valutare un’azienda, chiudere un’operazione, fare trading su un mercato, prezzare il rischio, costruire con data e AI. Data e AI attraversano tutte le aree, dal tuo primo corso di Python ai modelli in produzione.
Sponsor:
01 Valutazione d’azienda e finanza aziendale
Corporate Financial Analysis & Value Creation · Business Valuation: From Mature to Distressed · Capital Structure & Financing Decisions · Data for Financial Planning & Analysis · Data Analytics for Business Audit · Wealth Management & Family Office
02 Investimenti: fusioni e acquisizioni, private equity e mercati dei capitali
M&A Advisory · LBO Modelling & Private Equity · ECM/DCM Fundamentals · Asset Finance: Infrastructure, Real Estate & Private Assets
03 Mercati: reddito fisso, trading e asset digitali
Fixed Income & Rates Markets · Commodity Trading · AI for Algorithmic Trading · Blockchain, Crypto & Decentralised Finance · Corporate Entrepreneurship & Innovation Finance
04 Gestione del rischio e derivati
Derivatives: Foundations & Pricing · Structured Products & Pricing Strategies · Financial Risk Management: Corporate & Institutional
05 Data e AI
Python Fundamentals & Development Environment · SQL, Data Querying & Business Dashboards · Applied ML: Foundations, Engineering & Evaluation · Time Series Analysis & Forecasting · Generative AI · MLOps & Model Deployment · Data Engineering & Cloud Infrastructure · Causal Inference & Experimental Methods · Applied NLP: From fine-tuning to production · AI for Finance
I corsi di data si svolgono su tre livelli (Entry, Intermediate, Advanced), così parti dal livello che corrisponde al tuo background.
Business Deep Dive: dove la teoria incontra la pratica
Un Business Deep Dive (BDD) è un vero progetto proposto da un’azienda partner. Ogni tre settimane il team dirigente del partner presenta un problema finanziario reale, con i relativi dati. I team di studenti lo affrontano, poi presentano analisi e raccomandazioni agli stessi dirigenti.
- 01
La sfida. Un’azienda partner presenta un problema reale e i dati che lo accompagnano.
- 02
Il lavoro. Il tuo team analizza i dati e prepara una raccomandazione.
- 03
La presentazione. Presenti ai dirigenti che hanno proposto il caso e rispondi alle loro domande.
- Metti alla prova la teoria. Quello che impari in aula viene testato sui dati di un’azienda reale, non su un caso da manuale.
- Costruisci una rete. Incontri professionisti della finanza mentre studi, non solo dopo il diploma.
- Apri nuove porte. I BDD fanno crescere la tua rete di contatti e aprono la strada verso stage e lavoro.
Studia finanza a Ginevra, uno dei principali centri finanziari del mondo
Private banking e asset management
Pictet, Lombard Odier, Edmond de Rothschild, Union Bancaire Privée, Mirabaud.
Trading di materie prime
Uno dei grandi poli mondiali del trading, con Mercuria, Vitol, Gunvor e Trafigura che gestiscono dalla città importanti attività di trading.
Organizzazioni internazionali
Le Nazioni Unite, l’Organizzazione mondiale del commercio, l’Organizzazione mondiale della sanità, l’Organizzazione internazionale del lavoro e l’Organizzazione mondiale della proprietà intellettuale.
A Ginevra si incontrano private banking, asset management e trading di materie prime. Qui hanno sede Pictet, Lombard Odier, Edmond de Rothschild e Union Bancaire Privée, accanto a UBS, BNP Paribas, Société Générale e Crédit Agricole Indosuez.
Ginevra è anche un posto dove si vive bene. È sicura, raccolta e internazionale, con il lago Lemano in mezzo alla città e le Alpi e il Giura a portata di mano: nuoto e vela in estate, località sciistiche a circa un’ora in inverno. Viene regolarmente inserita tra le città con la migliore qualità della vita al mondo.
Scopri il campus di Ginevra →
Stage per lanciare la tua carriera nella finanza
Ogni studente svolge uno stage da 3 a 9 mesi, in ambiti molto diversi della finanza: dal private equity al rischio di credito, fino all’AI. Gli stage possono svolgersi a Ginevra o in altri poli finanziari internazionali, come Londra, New York o Singapore.
“Durante gli studi ad Albert School mi è stato proposto uno stage da Pictet a Ginevra come Generative AI engineer. La scuola ci prepara ad affrontare selezioni molto impegnative e ci spinge a essere ambiziosi fin dalle prime esperienze lavorative.”
Carriere in investment banking, private equity, trading e risk management
ha trovato lavoro prima della fine del programma. Dati 2026, su tutti i programmi di finanza di Albert School.
Ecco i percorsi a cui puntano gli studenti, la specializzazione che porta a ciascuno e i corsi che li preparano.
Finanza aziendaleInvestment banking e fusioni e acquisizioni
M&A Advisory · Business Valuation: From Mature to Distressed · Capital Structure & Financing Decisions · ECM/DCM Fundamentals
Finanza aziendalePrivate equity e asset finance
LBO Modelling & Private Equity · Asset Finance: Infrastructure, Real Estate & Private Assets · Corporate Entrepreneurship & Innovation Finance
Finanza aziendaleFinanza aziendale e FP&A
Corporate Financial Analysis & Value Creation · Data for Financial Planning & Analysis · Data Analytics for Business Audit
Mercati finanziariTrading e structuring
Derivatives: Foundations & Pricing · Structured Products & Pricing Strategies · Fixed Income & Rates Markets
Mercati finanziariAnalisi quantitativa e trading algoritmico
AI for Algorithmic Trading · Time Series Analysis & Forecasting · Reinforcement Learning · AI for Finance: From Signal to System
Mercati finanziariTrading di materie prime
Commodity Trading · Fixed Income & Rates Markets · Time Series Analysis & Forecasting
Entrambe le specializzazioniRisk management
Financial Risk Management: Corporate & Institutional · Derivatives: Foundations & Pricing · Applied Statistics & Econometrics for Business
Entrambe le specializzazioniWealth e asset management
Wealth Management & Family Office · Asset Finance: Infrastructure, Real Estate & Private Assets
Entrambe le specializzazioniData science e AI nella finanza
MLOps & Model Deployment · Generative AI I and II · Applied NLP: From Fine-Tuning to Production · Data Engineering & Cloud Infrastructure
Stipendi di ingresso tipici nella finanza
Retribuzione annua lorda di base, ruoli junior in Svizzera. Fasce indicative tratte da indagini salariali (dati 2023–2026).
Una community che vive di finanza
Ad Albert School la finanza va oltre l’aula. Gli studenti hanno creato community intorno alla finanza, e la scuola ne sostiene e valorizza le iniziative.
Albert Quant Trading Club
Studenti di Bachelor e di Master accomunati dall’interesse per la finanza di mercato, il trading algoritmico e la ricerca quantitativa. Il club organizza la preparazione ai colloqui, incontri con i recruiter e simulazioni di trading. La prima simulazione, realizzata con AmplifyME e Morgan Stanley, ha riunito 139 studenti, e il club ha una partnership con Jane Street.
Albert Capital
Un’associazione di finanza di mercato e investimenti, creata da Fadi Hassan nel campus di Ginevra.
Un diploma congiunto con Mines Paris – PSL
Mines Paris – PSL è una delle più antiche scuole di ingegneria di Francia e un membro fondatore dell’Université PSL, prima in Francia e 34ª al mondo nel QS World University Rankings 2027. Ottieni un diploma rilasciato congiuntamente da Mines Paris – PSL e Albert School.
Diploma congiunto, Mines Paris – PSL / Albert School
Un Master (Bac+5) in data science e management, pensato per rispondere alle sfide tecnologiche ed economiche che le aziende affrontano, con un focus sulla trasformazione digitale.
Grade de Master
Con decreto del 3 marzo 2026, pubblicato nel Journal officiel il 12 aprile 2026, Mines Paris – PSL, in partnership con Albert School, è autorizzata a conferire il grade de Master (il riconoscimento francese del livello Master) al proprio Master of Science. Rilasciato dal Ministero francese dell’Istruzione superiore e della Ricerca, estende il riconoscimento nazionale della partnership al livello Master.
Con il sostegno di protagonisti del mondo della finanza
“Oggi, anche in finanza, saper programmare in Python può valere più di un titolo di studio in matematica finanziaria. I dati sono una risorsa chiave per le aziende, e a vincere domani saranno coloro che uniscono competenze di business e di data.”
Sponsor: Ariane de Rothschild
Ariane de Rothschild, CEO di Edmond de Rothschild, è lo sponsor dell’MSc Data & AI for Quantitative and Corporate Finance. Edmond de Rothschild collabora con il programma anche sui Business Deep Dive, e alcuni studenti di Master hanno svolto uno stage all’interno del gruppo.
“La differenza tra la vita reale e ciò che si impara all’università è enorme, e la digitalizzazione l’ha resa ancora più grande. Trovo che Albert School risponda proprio a ciò che oggi dovrebbe fare un’università: preparare gli studenti e dotarli degli strumenti per entrare davvero nella vita professionale.”
Tre passaggi per entrare nel programma
Per candidarti ti serve un titolo di Bachelor o di Master. I voti contano, ma è nel colloquio che vediamo come ragioni, al di là di ciò che hai studiato.
Crea il tuo portale candidato per avviare la candidatura.
Carica i certificati dei voti, il CV e la lettera motivazionale.
GMAT, TAGE MAGE, CFA e altri documenti sono facoltativi ma vivamente consigliati.
Una valutazione della tua motivazione e della tua affinità con il programma, seguita da un quesito di logica che mette alla prova le tue capacità analitiche e di ragionamento sotto pressione.
Rette e finanziamenti
Scopri il costo completo del programma e le rateizzazioni e le opzioni di finanziamento per sostenerlo.
Vedi le rette →Domande frequenti — MSc Data & AI for Quantitative and Corporate Finance
Quali sbocchi professionali offre l’MSc Data & AI for Quantitative and Corporate Finance?
Il 94% degli studenti trova lavoro prima della fine del programma. I diplomati intraprendono carriere in investment banking e M&A, private equity, trading e structuring, analisi quantitativa, risk management, asset e wealth management, e ruoli di data e AI all’interno di istituzioni finanziarie.
Quali sono le due specializzazioni dell’MSc Data & AI for Quantitative and Corporate Finance?
Il 1° semestre è comune a tutti gli studenti. Dal 2° semestre si sceglie tra la specializzazione Mercati finanziari e quella in Finanza aziendale. I corsi di specializzazione si tengono in piccoli gruppi, con interventi di professionisti del settore.
Come scegliere tra Mercati finanziari e Finanza aziendale?
Scegli Finanza aziendale per M&A, LBO, private equity e ECM/DCM, con corsi come M&A Advisory, Business Valuation: From Mature to Distressed e LBO Modelling & Private Equity. Scegli Mercati finanziari per trading, structuring e ruoli quantitativi, con corsi come Commodity Trading, Structured Products & Pricing Strategies e AI for Algorithmic Trading. Se non hai ancora deciso, il 1° semestre è uguale per tutti: puoi candidarti subito e decidere insieme al nostro team ammissioni.
Il programma copre fusioni e acquisizioni (M&A) e private equity?
Sì. Corporate Financial Analysis & Value Creation fa parte del nucleo comune. La specializzazione in Finanza aziendale aggiunge M&A Advisory (30h) e Business Valuation: From Mature to Distressed (30h) nel 2° semestre, poi LBO Modelling & Private Equity (24h) e ECM/DCM Fundamentals nel 4° semestre.
Copre la finanza quantitativa e il trading algoritmico?
Sì. Fixed Income & Rates Markets e Derivatives: Foundations & Pricing fanno parte del nucleo comune. La specializzazione in Mercati finanziari aggiunge Commodity Trading, Structured Products & Pricing Strategies e AI for Algorithmic Trading, insieme a machine learning, analisi delle serie storiche e Python. Gli studenti possono anche entrare nell’Albert Quant Trading Club.
Il programma prevede uno stage?
Sì. Il 3° semestre è uno stage di fine studi da 3 a 9 mesi (30 ECTS). Gli stage possono svolgersi a Ginevra o in altri poli finanziari come Londra, New York o Singapore. Alcuni esempi tra gli studenti di Master: private equity presso B3 Partners, investor relations presso Naxicap Partners, modellazione del rischio di credito presso UniCredit e AI & data presso Edmond de Rothschild Systemic Regeneration.
Perché studiare finanza a Ginevra?
Ginevra è uno dei principali centri finanziari del mondo. I docenti lavorano in istituzioni di primo piano, gli studenti affrontano nei Business Deep Dive problemi finanziari reali, e la città è tra le migliori al mondo per qualità della vita.
Quanto è internazionale la classe?
A Ginevra la classe riunisce più di 13 nazionalità, dalla Svizzera, dalla Francia, dalla Spagna e dall’Italia fino al Marocco, all’Ucraina, agli Stati Uniti, all’Argentina, all’Iran e agli Emirati Arabi Uniti. Tutti i corsi si tengono in inglese.
Che differenza c’è tra l’MSc a tempo pieno e il formato in apprendistato?
Il formato a tempo pieno prevede più ore di lezione, quindi gli studenti approfondiscono di più e hanno una scelta più ampia di corsi. Dà inoltre accesso a stage estivi selettivi e prepara i profili più ricercati in investment banking, trading e private equity. Il formato in apprendistato è pensato per chi vuole alternare scuola e azienda.
Che cos’è un Business Deep Dive?
Un vero progetto proposto da un’azienda partner. I team di studenti lavorano sui suoi dati, poi presentano le loro raccomandazioni ai dirigenti che hanno posto il caso. È il momento in cui i concetti visti in aula incontrano la pratica, e in cui gli studenti iniziano a costruire una rete che può portare a stage e lavoro.
Quali aziende collaborano con il programma sui Business Deep Dive?
A Ginevra, tra le altre, Edmond de Rothschild, Crédit Agricole Indosuez e SwissBorg. Albert School collabora anche con banche e istituzioni finanziarie negli altri campus, tra cui Pictet, BNP Paribas e Société Générale.
Il diploma è riconosciuto?
Sì. L’MSc è un diploma congiunto di Mines Paris – PSL e Albert School ed è accreditato. Con decreto del 3 marzo 2026, pubblicato nel Journal officiel il 12 aprile 2026, Mines Paris – PSL è autorizzata a conferire il grade de Master (il riconoscimento francese del livello Master) a questo Master of Science, rilasciato dal Ministero francese dell’Istruzione superiore e della Ricerca.
Il programma si tiene in inglese?
Sì. Tutti i corsi si tengono in inglese, con un corpo docente internazionale di professionisti del settore, e anche la classe è internazionale.
Chi insegna nell’MSc?
I docenti provengono dal mondo delle aziende. A Ginevra insegnano più di 50 professionisti, tutti con un ruolo professionale accanto all’insegnamento, così la teoria arriva direttamente dall’esperienza sul campo. Ad esempio:
- Valery Varin, docente di data e coordinatore dei Business Deep Dive: ex Head of Data and AI di Uber ed ex Head of Africa di Twitter, MBA presso HEC Paris.
- Laure Petiteau, docente di strategia nel Bachelor: oltre 20 anni come senior finance executive in Procter & Gamble, Master presso ESCP Business School.
- Deia Markova, docente di asset finance: ex Head of Trade and Sustainable Commodity Finance di Société Générale, Università di San Gallo.
- Benjamin Forestier, docente di M&A: insegna anche a École Polytechnique, HEC Paris ed ESSEC.
Altri docenti di finanza lavorano attualmente in Edmond de Rothschild Asset Management, Mercuria, Citi Private Bank e BCGE. Conosci il nostro corpo docente →