超热门的新加坡国立大学2022 Fall提前批招生已经开始啦!清流君第一时间为各位同学整理了三大热门专业的详细资料,让我们一睹为快。
新国立提前批录取6月1日已经开放,提前批将于7月31日截止申请。审核采用滚动录取,录取结果将于七月中旬至八月发布。
NUS定量金融项目由理学院数学系开设,课程内容主要是分析金融模型和金融产品以规避风险,适合具有扎实的数学基础和定量金融背景的学生申请。学制一年,学费51,000新币。
课程设置上主要包括数学、编程、金融三个方面的知识,因此学生需要在课前掌握一定的编程知识,不然学起来还是会觉得比较吃力的。
总的来说,这个项目的师资力量还是不错的, 很多课程会邀请该行业的专业人士进行授课,学生可以了解到很多最新的行业信息。
课程设置:
standard academic calendar(上课日程表)
19fall新开了一门实习课,就读学生如果可以自己找到实习就可以选修这门课。据反馈,QF专业的学生在新加坡当地找实习还是比较容易的,学校的毕业中心也会定期推送相关的实习信息。
从往年的录取数据来看,这个项目录取的主要是985/211院校的学生,其中大部分为商科和数理统计类背景,GPA在85分左右居多。语言上要求雅思6分或托福85分,有G无G都可以拿到录取。
另外需要注意这个专业是有笔面试的,且多为线下面试,着重考察学生的数学基础,笔试结果对申请结果的影响还是很大的;面试的难度相对不大。
申请tips:
1. 本科学位,有量化背景如数学,统计,经济,金融,计算机科学,工程,物理或其他相关学位;
2. 如母语不是英语,需提供TOEFL最低85分,IELTS最低6分的语言成绩;
3. 无GRE/GMAT要求;
4. 无工作经验要求;
5. 有面试
申请材料:
1. 护照照片页扫描
2. 中英文成绩单+在读证明 )无需邮寄
3. 语言成绩单
4. 银行存款证明
5. CV
6. Motivation 等网申内小essay
7. 在线申请表https://inetapps.nus.edu.sg/GDA2/Home.aspx
提前批录取6月1日已经开放,提前批将于7月31日截止申请。审核采用滚动录取,录取结果将于七月中旬至八月发布。
这个是新加坡国立大学一个跨学科的研究生学位项目,旨在培养下一代数据科学领导者。该项目是由数学系,统计系,计算机系等系所联合开办的为期一至两年的硕士生项目。
数据科学与机器学习专业旨在提升定量科学类专业(比如数学、应用数学、统计学和物理学)毕业生的实操能力,以满足市场对大数据劳动力日益增长的需求。
该专业进行跨学科学习,其课程涉及计算机科学、数学和统计学,并整合了数据分析与机器学习的相关知识。
学生在这里除了获取知识外,亦可体验将机器学习和数据分析综合应用于金融行业、医疗、政府和社会。
课程设置 :
在课程安排方面,这个项目会有 20 个学分的课程,5 门核心课程,包括:
申请tips:
1. 量化科学 (例如数学、应用数学、统计学和物理学) 或工程学、计算机科学专业的荣誉学士学位;
2. 雅思6分及以上,或托福85分及以上(针对大学授课语言非英语者)
申请材料:
1.护照照片页扫描
2.中英文成绩单+在读证明 )无需邮寄
3.语言成绩单
4.银行存款证明
5.CV
6.Motivation 等网申内小essay
7.在线申请表https://inetapps.nus.edu.sg/GDA2/Home.aspx
提前批录取6月1日已经开放,提前批将于7月31日截止申请。审核采用滚动录取,录取结果将于七月中旬至八月发布。
该项目涵盖统计、数据科学、大数据和分析的主要领域,与新引入的研究模块相辅相成,该项目通过为学生提供解决行业和学术界实际问题的实用知识而脱颖而出。
在该项目中学到的知识和技能将在工作环境中运用,对于那些将进一步学习的学生也将提供帮助。我们相信,该项目对于希望从事统计学相关工作的学生来说是理想的选择。
毕业生通常受到以下行业的追捧:银行与金融,商业与营销,医学与健康科学,制造与工程,研究与学术机构。
学生必须完成任意五个模块(共20个MC)。经两个院系的批准,最多可以选择其他院系的5000级模块替换两个选修模块(8个MC)。
申请tips:
1. 量化本科学位(例如数学、应用数学、工程、统计学、生物统计、量化金融、计算机科学和物理学) ,其他学位则case by case;
2. 这三个模块的成绩不错:Multivariate Calculus, Linear Algebra and Probability
3. 雅思6分及以上,或托福85分及以上(针对大学授课语言非英语者)
申请材料:
1.护照照片页扫描
2.中英文成绩单+在读证明 )无需邮寄
3.语言成绩单
4.至少一份推荐信
5.CV
6.Motivation 等网申内小essay
7.在线申请表https://inetapps.nus.edu.sg/GDA2/Home.aspx
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