项目介绍 | 新加坡国立大学NUS-商业分析硕士-凭什么配得上学校亚洲NO.1的名头
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疫情不仅影响了留学市场的变化,也影响了多数人和家庭的收入。于是有学生就问:老师,有没有那种学校名气大、地理位置佳、治安环境好、学习花费少,同时又不水的项目我可以申请的。今天,智友君就带你看看这样一个项目,NUS的商业分析硕士!
在2013年,NUS的商学院和计算机学院与IBM合作,成立了商业分析中心(BAC),培养商业分析专业人才。然后经过5年的积累,开设了MSBA项目,所以相对于其他多数学校,这个项目成熟很多,有很多开设已久的课程。到目前为止,项目的学生已经完成了300多个行业分析项目,也与60多家组织建立了良好的合作关系。
下面,让我们具体来了解一下这个项目!
/学制学费/
项目的full-time学制是13个月(从7月到次年8月),44学分。项目的正式开始是在8月,只不过在此之前要参加为期2周的bootcamp。
官网最新的学费是S$53,000,虽然每年也会增加一点(智友君上个月看的时候还是5万整),但总体还是比美国便宜很多。新加坡的硕士项目学费普遍是20-30万人民币,而美国的学费多是50-60万人民币。
/课程设置/
就读的学生统一反馈是课程很tech。“NUS的商业分析侧重机器学习,在这一个学期里,基本上每天都被程序、算法包围”。“对于数学和计算机不好的同学来说,学习难度比较大,因为几乎所有的课都需要编程”。“初看课程介绍以为比较多是商科与编程结合,读了之后才发现完全可以归到计算机学院下”。
先说一下课程的结构:5门必修,3门选修,一个capstone project。7月有2周Boot Camp,8-1月是第一学期,1-5月是第二学期,capstone classes贯穿这两个学期,5-8月是全职的Capstone Project,即实习。
必修课学习内容:
Analytics in Managerial Economics,会学习价格形成、不完全竞争市场中的经济现象、博弈论、信息经济学、实证模型等。“经济学本身是偏理论的,但教授很擅长将其应用到实际”。
Data Management and Warehousing,主要学习SQL、XML、NoSQL等数据库相关知识,比较抽象。
Operations Research and Analytics,学习内容有线性规划、整数规划、最优化等,会用到软件APML、Excel里的高级算法。“教授是中国人,对中国学生来说讲得很清晰”。
Foundations of Business Analytics,学习很实用的分析思路及数据分析方法,如linear/ logistics regression,cross validation,ridge regression等,同时会学习用R、Python建模分析。
Advanced Analytics and Machine Learning,学习各种算法,包括decision tree,text mining,ensemble learning,random forest等等,以及各种Package,属于ML的入门课程,理论不多重实践。这门课很重要,因为到下学期很多选修是在机器学习基础上的,capstone面试也可能被问到。
选修涉及到5个方向:
大数据分析技术、消费者数据分析、金融与风险分析、健康分析、统计建模。学生可以根据自己未来的职业方向选择符合自己兴趣的。
顺带一提,学习环境也是非常不错的。
/招生要求/
项目对院校和专业背景没有特定的要求,理论上适合各种背景的学生申请。但是看到项目的课程那么tech,所以同学们还是最好在本科打好数学和编程方面的基础。
申请材料:
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Transcripts
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Passport
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Resume/CV
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PS
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Two letters of recommendation
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GMAT/GRE scores
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TOEFL or IELTS scores
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Financial Documents
截止时间:
2020-10-12开始,2021-1-31截止
智友说,只有一轮,早申晚申一般都是3月通知面试,所以现在还没出成绩的学生不用着急,好好安排考试,好好准备文书。
/录取情况/
先来看看官网公布的Student Profile:
据说项目第一年只招40人左右,而到2019年,入读人数就超过了160人,全日制100人左右,中国学生20多,基本都是浙大、上交、人大这种层次的学校,所以这也可以回答“985/211、双一流的名头真的那么重要吗?”这个问题。
/就业信息/
虽然学校没有公布就业信息,但是有良好的就业服务、企业合作关系在,加上学校的名头和地理位置,找工作还是很容易的。
Capstone Classes贯穿2个学期,每周会请各大企业做关于data的宣讲会,让同学们了解数据分析可以应用的行业和业务范围;学院老师会讲不同主题的project,如system artchiture,comsumer analytics,mapreduce等,并且需要完成小组作业。第二学期开始找实习。还有一个必须的小组challenge project,非常锻炼学生的能力。
/智友案例/
对外经贸L同学
金融专业,有藤校交换经历,GPA87,TOEFL105+,GMAT700,工行、研究所、投行部共三段实习
纽大H同学
数学,GPA3.6,GRE324,互联网公司数据分析,一年多分析相关的咨询工作
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