企业商业分析科技硕士
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Master of Technology in Enterprise Business Analytics
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所属院校
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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
54566新币/年
面试形式
笔试/机面（kira）/真人单面
项目官网
https://www.iss.nus.edu.sg/graduate-programmes/programme/detail/master-of-technology-in-enterprise-business-analytics
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培养目标
<p>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。</p>
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申请要求
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、科学或工程背景），平均成绩不低于B；<br>
熟练掌握英语（书面和口语）；<br>
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）；<br>
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）；<br>
学费为54,565.40-59,405新币
语言要求
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总分要求
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听力
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阅读
/
写作
/
口语
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小分要求
无要求
听力
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阅读
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写作
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口语
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小分要求
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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>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。</p>
<p><b>就业服务</b>：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。</p>
<p><b>招生特点</b>：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。 </p>
<p><b>班级概况</b>：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。</p>
课程设置
MTech EBAC学生必须成功完成以下课程组成部分才能获得学位：基础课程 - 完成2个研究生证书，专业课程 - 完成5个研究生证书中的2个，学生还将参加为期5个月的顶点项目&实习。
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面试经验
新加坡国立大学科技硕士企业商业分析方向项目的面试中，根据指南者留学历届学员的反馈，除了常规问题外，面试官比较关注学员的实习经历或论文情况，会针对实习经历以及论文中使用的模型进行针对性提问，同时会询问学员对目前数据趋势的看法。
视频面试，面试于2023-10-26
面试内容
1. 解释集中趋势；
2. 陈述逻辑回归可以/不可以解决的问题；
3. 陈述数据分析无法解决的问题；
4. 设想入读后会遇到的挑战及解决方案；
5. 择校原因；
6. 一名优秀的数据科学家应该具备的素质；
7. 对这个项目哪个专业方向最感兴趣？为什么？
8. 介绍实习经历及成果因素
成功案例
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