专业方向	商业分析	项目类别		入学时间		项目时长
项目学费		项目规模		平均成绩		国际学生
男女比例		就业比例		平均起薪

新加坡国立大学企业商业分析方向科技硕士项目用于满足行业对数据科学家的需求，他们可以通过数据洞察力帮助组织实现更好的业务成果。它最适合寻求专注于以下领域的专业人士：有条理的数据探索和可视化、诊断分析、使用统计和机器学习技术的预测建模、文本分析、推荐系统和大数据工程等。新加坡国立大学企业商业分析方向科技硕士项目让学生为企业业务分析中的专家、专家和领导角色做好准备，通过战略性地使用数据、分析、模型和一线工具来创造商业价值。通过促进更有效地利用和管理数据分析，可以帮助企业专注于重大决策，从而获得更好的预测能力，从而转化为更高的利润。帮助企业建立更好、更有效的模型将带来更好的结果，例如更具吸引力的定价、更高水平的客户服务、更好的市场细分、高效的库存管理和利润最大化。

具有学士学位（偏好数学、统计学、计量经济学、管理科学、运筹学、科学或工程专业的），平均成绩不低于B； 熟练掌握英语（书面和口语）； 海外申请者需要提交GRE（建议GRE总分不低于320，写作不低于3.5，具有与预期研究领域相关的重要工作经验的申请者即使未达到GRE建议分数要求也可能被考虑录取，但学校项目、实习和补充课程不算作工作经验）； 偏好具有2年相关工作经验的申请者（信息技术、工程和科学专业人士是合适的候选者；具有数学、统计学、计量经济学、管理科学、运筹学或类似专业的高度相关学士学位，且学习成绩一直良好的候选者可能获得工作经验豁免）； 学费为53,417-57,240新币

语言要求 类型 总分要求 小分要求 雅思和托福语言考试分为阅读、听力、口语、写作4个部分，除总分以外，每个部分会有单独的小分。部分专业除对雅思和托福有总分要求外，会有单独的小分要求。其中L代表听力，R代表阅读，W代表写作，S代表口语。 雅思 6 / 托福 85 / GRE 320 /

顾问解析 该项目设置在新加坡国立大学系统科学研究所，为满足行业对数据科学家的需求而设计。它最适合致力于以下领域的专业人士：系统化的数据探索和可视化、诊断分析、使用统计和机器学习技术的预测建模、文本分析、推荐系统和大数据工程等。 课程设置：学生需完成基础课程和专业课程，基础课程涉及分析项目管理和交付、核心分析技能，专业课程涉及消费者分析、大数据处理、实际语言处理、高级预测建模技术。同时，该项目还有在公司为期5个月的毕业项目，也可以团队合作形式的实习展开。 就业服务：学生有为期三个月的实习项目，如果实习期间内表现很好，是很有可能在实习期结束后直接拿到工作offer的。该项目学生实习过的公司有埃森哲、IBM、华侨银行等。毕业生入职的公司主要有埃森哲、星展银行、华侨银行、IBM等。NUS-ISS职业服务办公室帮助学生根据他们的技能和经验匹配工作，并且每两年举办一次招聘会。 招生特点：2020/21学年录取了207人。该项目设有笔面试，笔试通过之后才会收到面试，笔试主要考察数学知识和专业知识，面试会问general问题以及专业/技术领域问题。偏好有工作经验的申请者，录取难度比NUS BA简单。 班级概况：22fall班级整体人数在70人左右，其中90%左右是中国学生。同学背景方面，有陆本也有海本，陆本基本都是985和211的学生，例如中山大学、北京航空航天大学、南开大学、南京农业大学等学校。专业背景方面，计算机专业比较多，还有工商管理、数学、软件工程、数据分析等专业，商科专业较少。 展开全部 展开全部

课程设置 序号 课程介绍 Curriculum 1 数据分析学与最佳实践 Data Analytics Process and Best Practices 2 数据叙事 Data Story Telling 3 数据管理与保护 Data Governance & Protection 4 商业分析项目管理 Managing Business Analytics Projects 5 活动分析学 Campaign Analytics 6 统计训练营 Statistics Boot Camp 7 预测分析——趋势与不寻常现象解读 Predictive Analytics–insights of Trends and Irregularities 8 文本分析学 Text Analytics 9 推荐系统 Recommender Systems 10 消费者分析学 Customer Analytics 11 高级消费者分析学 Advanced Customer Analytics