15/09/2026
ชอบ “คณิต + Coding + การเงิน” ต้องรู้จักหลักสูตรนี้ 📈💻
วิศวกรรมการเงิน KMITL-NIDA เรียนอะไร? จบไปเป็น Quant ได้ไหม?
สำหรับน้อง ๆ ที่สนใจโลก FinTech, Algorithmic Trading, Risk Model และ Quantitative Finance หนึ่งในหลักสูตรที่น่าสนใจคือ
🎓 วิศวกรรมศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาวิศวกรรมการเงิน (หลักสูตรนานาชาติ)
ความร่วมมือระหว่าง สจล. (KMITL) และ NIDA
🧠 เรียนอะไรบ้าง?
หลักสูตรผสม 3 ศาสตร์เข้าด้วยกัน
1. Engineering & Computer Science
• Python / R / C++
• Data Science
• Machine Learning / AI
• Web Application
2. Finance & Economics
• เศรษฐศาสตร์
• Corporate Finance
• Derivatives
• Risk Management
• Portfolio / ESG
3. Mathematics & Quantitative Tools
• Calculus
• Linear Algebra
• Probability & Statistics
• Stochastic Processes
• Financial Modeling
เรียกง่าย ๆ ว่า
“เอาวิศวะ + คณิต + Coding ไปแก้โจทย์การเงิน”📚 4 ปีเรียนประมาณไหน?.
ปี 1 ปู Calculus, Programming และ Economics
ปี 2 เจาะ Statistics, Differential Equations, Finance และ Machine Learning
ปี 3 ลงลึก Quant, Derivatives, Portfolio และ Financial Modeling
ปี 4 ทำ Financial Engineering Project และเลือกวิชาเฉพาะทาง
เนื่องจากเป็นหลักสูตรนานาชาติ น้องต้องพร้อมใช้ภาษาอังกฤษควบคู่กับคณิตศาสตร์และการเขียนโปรแกรมค่อนข้างหนักครับ
🎯 เหมาะกับใคร?
✅ ชอบคณิตศาสตร์และสถิติ
✅ สนุกกับการแก้โจทย์เชิงตรรกะ
✅ พร้อมเรียน Coding
✅ สนใจตลาดทุนและการเงิน
✅ อยากทำงานสาย Data / Quant / FinTech
ถ้าไม่ชอบตัวเลขเลย หรือไม่อยากแตะ Programming อาจต้องคิดให้ดีก่อน เพราะนี่ไม่ใช่ BBA Finance ที่เน้นบริหารเพียงอย่างเดียวครับ
📝 สมัครยังไง?
หลักสูตรมีช่องทางรับสมัครตามประกาศของสถาบัน โดยอาจพิจารณาคะแนน เช่น
• SAT / GSAT / ACT
• A-Level Math 1 หรือผลการเรียนคณิต
• IELTS / TOEFL / CU-TEP / KMITL-TEP หรือคะแนนภาษาอังกฤษอื่นที่กำหนด
📌 เกณฑ์ขั้นต่ำและรูปแบบ TCAS ของแต่ละรอบอาจเปลี่ยนได้ จึงต้องเช็กประกาศของ KMITL-NIDA ในปีที่สมัครอีกครั้ง
💰 ค่าเล่าเรียนที่ระบุสำหรับหลักสูตร: ประมาณ 120,000 บาท/ภาคการศึกษา
💼 เรียนจบไปทำอะไร?
• Quantitative Analyst / Quant Developer
• Financial Engineer
• Risk Analyst / Risk Manager
• Algorithmic Trader
• FinTech Developer
• Fund / Portfolio Management
• Corporate Finance / Investment Banking
อ่านบทความฉบับเต็ม ใน คอมเมนต์
สรุปคือ ถ้าน้องอยากทำงานตรงจุดตัดของ
Finance × Math × Data × Technology
วิศวกรรมการเงินคืออีกเส้นทางที่น่าเอาไปเทียบกับ Data Science, Computer Science, Economics และ Finance ก่อนตัดสินใจเลือกคณะครับ 📊
#วิศวกรรมการเงิน