新加坡国立大学统计学理学硕士课程让学生在一些感兴趣的主题中进行基础研究活动或解决公司和研究机构的实际问题。该硕士项目涵盖统计学、数据科学、大数据和分析的主要领域:数据科学的统计基础、应用回归、产品设计和过程改进的实验设计、非参数回归、质量控制和生产力改进分析、时间序列分析数据、多元数据分析、有限人口抽样、生存分析、分类数据分析、概率和随机过程、网络统计分析、空间统计、数据挖掘。与新引入的研究模块相辅相成,新加坡国立大学统计学理学硕士课程通过为学生提供解决工业和学术界实际问题的实用知识而脱颖而出。该项目非常适合希望从事统计相关工作的人。毕业生可以从事在以下行业:银行和金融、商业和营销、医疗和健康科学、制造和工程、研究和学术机构。
具有荣誉学士学位或4年制学士学位,需要数学、工程学、统计学、生物统计学、定量金融、计算机科学、物理学、经济学等背景
具有3年制学位或其他专业领域学位或资格的申请者在研究生院批准的情况下可根据具体情况被考虑
需要提交存款证明45,000新币
类型 | 总分要求 | 小分要求 |
雅思 | 6 | / |
托福 | 85 | / |
序号 | 课程介绍 | Curriculum |
1 | 数据科学统计基础 | Statistical Foundations of Data Science |
2 | 应用回归分析 | Applied Regression Analysis |
3 | 时间序列数据分析 | Analysis of Time Series Data |
4 | 有限总体抽样 | Sampling from Finite Populations |
5 | 统计研究项目 | Statistical Research Project |
6 | 产品设计与工艺改进的实验设计 | Design of Experiments for Product Design and Process Improvements |
7 | 非参数回归 | Nonparametric Regression |
8 | 质量控制与生产力改进的分析 | Analytics for Quality Control and Productivity Improvements |
9 | 多变量数据分析 | Multivariate Data Analysis |
10 | 生存分析 | Survival Analysis |
11 | 分类数据分析 II | Categorical Data Analysis II |
12 | 金融高级统计方法 | Advanced Statistical Methods in Finance |
13 | 概率论与随机过程 | Probability and Stochastic Processes |
14 | 网络统计分析 | Statistical Analysis of Networks |
15 | 空间统计学 | Spatial Statistics |
新加坡国立大学的统计学项目致力于培养具备坚实统计理论和数据科学原理知识的专业人才,以及能在广泛领域中运用专业技能的实践者。该项目帮助学生理解数据和证据驱动的决策,为他们在未来担任的职务中提供统计和数据科学方面的支持。
课程设置:学生必须通过五门核心课程(数据科学的统计基础、应用回归分析、时间序列数据分析、有限总体抽样、统计研究项目)和五门选修课程。在选择选修课时,学生可以选择部分其他专业开设的课程,但最多只能替代两门选修课程,且须经过申请并获得批准。毕业时,学生的最低平均绩点(GPA)需要达到3.00。
就业服务:该专业的毕业生可以在银行和金融、商业和营销、医疗和健康科学、制造和工程、研究和学术机构等多个领域从事相关工作。
招生特点:在申请新加坡国立大学的统计学项目时,具备数学统计背景的学生占56%,金融经济背景的学生占16%,工科和自然科学背景的学生占25%,其他学科背景的学生占3%。近两年来,该项目的招生人数均达到200人以上,所有申请成功的学生基本上都有过参加竞赛或进行科研的经历。此外,申请者最好能拥有与申请方向相关的实习经历。
班级概况:22fall班级整体人数在200人左右,其中基本都是中国学生,陆本学生占比很大。同学背景方面,有部分是清华大学、北京大学、复旦大学、上海交通大学等学校的学生。