新加坡国立大学企业商业分析技术硕士相关介绍-新东方前途出国

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留学顾问陈昌蓉

陈昌蓉

欧亚后期主管

重庆
  • 擅长方案：高端申请,考研留学齐规划,高考留学双保险
  • 擅长专业：商科,工科,人文社科,理科
  • 录取成果：新加坡国立大学,南洋理工大学,香港大学,代尔夫特,圣三一大学
从业年限
7-10年
帮助人数
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    新加坡国立大学企业商业分析技术硕士相关介绍

    发布者：
    陈昌蓉
    分类：
    专业介绍
    2025-05-28
    64
    浏览

     

    专业概况：

    新加坡国立大学企业商业分析技术硕士课程 （MTech EBAC） 经过精心设计，旨在满足行业对熟练数据科学和机器学习方面的迫切需求，并密切关注他们在通过数据和人工智能的力量推动企业发展中的作用。该计划是通往数据科学领域和领导职位的门户。企业商业分析技术硕士通过在数据科学和人工智能的关键方面提供全面培训而脱颖而出，从探索性数据分析和预测建模到自然语言处理、推荐系统和大数据工程。学生将具备必要的技术专业知识，以利用数据、机器学习和使能技术来开发和部署有效的数据驱动解决方案。这些解决方案不仅旨在增强决策流程，还旨在优化运营、提高盈利能力并提升企业内部的整体用户体验。

     

     

    该课程的毕业生将能够承担以下任务：

    • 从数据中发现洞察

    • 应用概念和技术解决主要业务问题

    • 通过高效定位设计和定制营销活动

    • 分析销售渠道

    • 优化其组织的营销组合

    • 改进决策以提高组织的投资回报

    • 预测其组织的未来盈利能力

    • 使用预测建模在制造过程中自动检测生产故障

    学习成果：

    • 帮助企业更加重视计算机工具以及统计和机器学习技术，以开发高性能分析能力

    • 将大量复杂的非结构化数据（例如文本）转化为洞察

    • 生成预测模型以解决各种业务职能和部门中的各种问题

    • 为制定更有效的业务战略和计划做出贡献，以实现可持续增长和竞争优势

    课程结构：

    2项基础课程+5项选修课程
    基础课：分析项目管理：商业统计 II；数据故事讲述；用于分析的数据管理；管理业务分析项目；商业分析实践：数据分析流程和实践 II；统计学训练营 II；预测分析 – 对趋势和违规行为的洞察；文本分析
    选修课：客户分析；大数据分析；实用语言处理；专业预测模型与预报；智能金融风险管理等

    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；
    熟练掌握英语（书面和口语）；
    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）；
    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）

    学制学费：

    1年；S$54,500

    申请时间：

    2025年10月1日至2026年4月15日

    招生画像：

    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。

    就业情况：

    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。

    陈昌蓉
    陈昌蓉 欧亚后期主管
    擅长申请：
    中学,本科,研究生
    擅长专业：
    商科,工科,人文社科,理科
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          陈昌蓉

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          学历背景：优秀院校毕业 录取力：新加坡国立大学,南洋理工大学,香港大学,代尔夫特,圣三一大学 客户评价：专业度高,精益求精

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          专业概况：

          新加坡国立大学企业商业分析技术硕士课程 （MTech EBAC） 经过精心设计，旨在满足行业对熟练数据科学和机器学习方面的迫切需求，并密切关注他们在通过数据和人工智能的力量推动企业发展中的作用。该计划是通往数据科学领域和领导职位的门户。企业商业分析技术硕士通过在数据科学和人工智能的关键方面提供全面培训而脱颖而出，从探索性数据分析和预测建模到自然语言处理、推荐系统和大数据工程。学生将具备必要的技术专业知识，以利用数据、机器学习和使能技术来开发和部署有效的数据驱动解决方案。这些解决方案不仅旨在增强决策流程，还旨在优化运营、提高盈利能力并提升企业内部的整体用户体验。

           

           

          该课程的毕业生将能够承担以下任务：

          • 从数据中发现洞察

          • 应用概念和技术解决主要业务问题

          • 通过高效定位设计和定制营销活动

          • 分析销售渠道

          • 优化其组织的营销组合

          • 改进决策以提高组织的投资回报

          • 预测其组织的未来盈利能力

          • 使用预测建模在制造过程中自动检测生产故障

          学习成果：

          • 帮助企业更加重视计算机工具以及统计和机器学习技术，以开发高性能分析能力

          • 将大量复杂的非结构化数据（例如文本）转化为洞察

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          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。

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