入學(xué)時間 | 項目時長 | 項目學(xué)費 |
1/8月 | 12-24月 | 52320新幣 |
類型 | 總分要求 | 小分要求 |
雅思 | 6.5 | / |
托福 | 90 | / |
新加坡管理大學(xué)商業(yè)IT碩士依托數(shù)據(jù)分析,技術(shù)平臺和業(yè)務(wù)戰(zhàn)略等領(lǐng)域的思想領(lǐng)導(dǎo)力,分為三個專業(yè)方向:商業(yè)分析,人工智能與金融科技分析。
序號 | 課程介紹 | Curriculum |
1 | 數(shù)字化銀行和金融科技 | Digital Banking & FinTech |
2 | 金融服務(wù)分析 | Analytics in Financial Services |
3 | 企業(yè)銀行和區(qū)塊鏈 | Corporate Banking & Blockchain |
4 | 零售銀行技術(shù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型 | Digital Transformation in Retail Banking Technology |
5 | 金融市場系統(tǒng)與技術(shù) | Financial Markets Systems & Technology |
6 | 數(shù)字支付與創(chuàng)新 | Digital Payments & Innovations |
序號 | 課程介紹 | Curriculum |
1 | 分析框架和商業(yè)環(huán)境 | Analytics Framework & Business Context |
2 | 數(shù)據(jù)管理 | Data Management |
3 | 數(shù)據(jù)分析實驗 | Data Analytics Lab |
4 | 應(yīng)用統(tǒng)計分析與R語言 | Applied Statistical Analysis with R |
5 | Python和數(shù)據(jù)學(xué) | Python for Data Science |
6 | 消費者分析與應(yīng)用 | Customer Analytics & Applications |
7 | 運營分析與應(yīng)用 | Operations Analytics & Applications |
8 | 大數(shù)據(jù):工具與技術(shù) | Big Data: Tools & Techniques |
9 | 可視化分析與應(yīng)用 | Visual Analytics & Applications |
10 | 文本分析和應(yīng)用程序 | Text Analytics & Applications |
11 | 社會分析與應(yīng)用 | Social Analytics & Applications |
12 | 過程分析模擬 | Process Analytics using Simulation |
13 | 機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用 | Applied Machine Learning |
序號 | 課程介紹 | Curriculum |
1 | 人工智能入門 | Introduction to Artificial Intelligence |
2 | 算法設(shè)計與實施 | Algorithm Design & Implementation |
3 | 應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí) | Applied Machine Learning |
4 | 視覺識別的深度學(xué)習(xí) | Deep Learning for Visual Recognition |
5 | 神經(jīng)語言處理的智能助理 | Smart Assistants for Natural Language Processing |
6 | 人工智能規(guī)劃與決策 | AI Planning & Decision Making |
幾何留學(xué)APP
2403個學(xué)校
10398個專業(yè)
3162個錄取案例
8697份錄取報告