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项目简介
专业方向
商业分析
入学时间
8月
项目时长
1年
项目学费
85000新币/年
面试形式
真人单面
项目官网
https://msba.nus.edu.sg/
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培养目标
<p>新加坡国立大学商业分析理学硕士课程旨在培养具有业务分析技能的专业人士,以满足希望通过数据分析改善运营情况的公司日益增长的需求,旨在通过平衡知识的学术严谨和实际应用促进体验式学习。参加新加坡国立大学商业分析科学硕士课程的学生将具备机器学习等技能,在金融、零售、信息技术、供应链和医疗保健等不同行业的数据分析领域脱颖而出。位于新加坡的商业分析理学硕士学位课程与各行各业的商业数据分析领域的行业合作伙伴有着密切的联系。攻读或毕业于新加坡国立大学商业分析理学硕士课程的学生可以与该社区的领导者互动并向他们学习,以提高他们在商业分析领域的职业前景和能力。完成该课程后,毕业生将能够使用相关的数据驱动技术和工具来理解和解决复杂的业务分析问题,这是一项本地和国际不同行业中备受追捧的技能。</p>
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申请要求
具有良好的学士学位,偏好商业、计算、经济学、工程学、数学、科学或统计学背景,并获得良好的荣誉学位等级;或具备至少2年相关工作经验<br> (强烈建议)GRE/GMAT定量成绩优秀<br> 需要扎实的数学基础<br> 需要提供能够覆盖学费与生活费金额的存款证明(FAQ:107,350新币)
语言要求
不要求提交英语语言成绩(如雅思/托福)
申请提交时需要雅思在有效期内
{{ per_lang.name == '托福(新版)' ? '托福' : per_lang.name }} (新版) {{ per_lang.ename }}
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总分要求
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申请时间

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on hold
国际生
提前批次
:是在常规申请批次之前开放的申请批次。提前批未被录取依旧可以走常规批次申请
进行中
:{{ per_time.children[per_time.active_tab_idx].endInfo }}
on hold
:申请量过大,相应的申请有延迟或者无法拿到offer的风险。
国际生
:本条是指国际生截止日期
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顾问解析
<p>新加坡国立大学商业分析项目排名亚洲第一,由成立于2013年的新加坡国立大学商业分析中心开设。完成项目学习后,学生能够使用相关数据科学技术和工具来解决金融、零售、信息技术、供应链、医疗保健等各行业的复杂业务分析问题。</p> <p><b>就业服务</b>:项目与100+行业合作伙伴紧密合作,例如金融、保险、信息技术、医疗卫生、电商、供应链、物流、制造、政府等领域合作伙伴,运用大数据、分析、AI技术开展行业转型。新加坡国立大学商业分析中心则给学生提供了一个绝佳的平台,学生可以与该项目行业合作伙伴互动、与专业人士分析建立联系、与潜在雇主会面。</p> <p><b>招生特点</b>:该项目full time学生比例约占四分之三,60%有工作经验。在院校背景方面偏好海本和Top 985的学生,专业偏好有计算机、数学等背景的。该专业设有面试,面试会涉及到数据课程、编程语言等,可见对其能力的看重。 </p>
课程设置

学生必须完成44学分的课程,包括8门课程(5门必修课程、3门选修课程)和1个顶点项目,专业咨询顶点课程为期一年,包括顶点课程、行业分析研讨会和一个3-6个月的全日制顶点项目。

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招生官说
该项目具备多方面核心优势,一方面通过与行业伙伴的深度协作,为所有学生提供Capstone Internship机会,助力学生解决真实商业问题;另一方面,项目拥有超1000人、涵盖33个不同国家和地区的校友网络,形成多元且广泛的人脉资源,学生可从中获取行业洞察,部分已成为行业领袖的校友也能借此建立人才储备渠道,甚至直接招聘。<br /> 此外,项目由NUS商学院与计算学院联合开设,还整合了公共卫生学院、理学院等其他学院资源,并邀请行业从业者参与课程开发,确保课程内容贴合最新行业趋势与需求。<br /> 在申录数据方面,2025fall招生人数为145人。申请要求上,能力方面需具备扎实的数理基础和编程能力;语言方面无需雅思或托福,但强烈建议提交G。<br /> 奖学金方面,设有面向所有国际学生的NUS BAC Global Scholarship,申请需先提交项目申请,再单独申请该奖学金,奖学金截止日期为2025年12月15日;PS撰写建议突出学术表现、数据相关经验(如实习、工作中处理数据的经历)、个人独特优势(如国际赛事参与、特殊技能、体育或艺术成就等),项目采用“整体评估”模式,重视申请人的多样性与潜力。
留学资讯
面试经验
新加坡国立大学商业分析项目的面试中,根据指南者留学历届学员的反馈,面试官比较关注学员数据分析的实习、工作或项目经历,比较关注学员的成绩,如果学员有科目成绩不好或标化成绩不好的话,会询问对应的原因,同时会根据学员的过往经历提出一些主观性问题。
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视频面试,面试于2024-01-19
面试内容
1. 首先寒暄我去过德国的那些城市,感觉他对德国很了解。问我喜不喜欢慕尼黑的生活。 我回答得中规中矩。 2. 问了我academi背景,特别关注我数学和统计,问了数学是学的什么内容。 3. 然后说我的推荐信有很多,我是怎样认识这些推荐人的。我选了一位来介绍描述。 4. 然后是我自己的提问环节,我问了capstone project。教授很开心我问这个,给了很详细的回复 5. 然后他问我,我介绍了一段科研经历 6. 有什么要问的问题
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