數(shù)碼金融科技理學碩士
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MSc Digital Financial Technology
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項目簡介
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專業(yè)方向
金工金數(shù)
入學時間
8月
項目時長
1.5年
項目學費
47088新幣/年
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項目官網(wǎng)
https://www.comp.nus.edu.sg/programmes/pg/mdft/
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培養(yǎng)目標
<p>新加坡國立大學數(shù)碼金融科技理學碩士由亞洲數(shù)字金融學院（AIDF）、新加坡國立大學計算學院和新加坡國立大學商學院聯(lián)合提供。金融科技（Financial technology，簡稱FinTech），指的是旨在與傳統(tǒng)金融服務商業(yè)模式競爭的廣泛的技術與創(chuàng)新。由于云計算、數(shù)據(jù)分析和人工智能技術的進步，金融科技的應用在過去十年中爆發(fā)式增長。為了滿足新加坡和全球?qū)Ω咚刭|(zhì)金融科技人才不斷增長的需求，這個新的金融科技旗艦研究生課程旨在幫助學生在計算和金融方面打下堅實的基礎，并提供一系列選修模塊，這些模塊分為三個方向：計算技術、金融數(shù)據(jù)分析和情報，以及數(shù)字金融交易和風險管理。新加坡國立大學數(shù)碼金融科技理學碩士主要旨在幫助畢業(yè)生為人工智能軟件開發(fā)人員、數(shù)據(jù)科學家、金融科技安全專家、金融量化分析師和金融機構或金融科技公司的其他類似職業(yè)做好準備。</p><br />
<p>新加坡國立大學數(shù)碼金融科技理學碩士課程主要面向計劃在金融機構或金融科技公司工作的學生，他們可以是（AI）軟件開發(fā)人員、數(shù)據(jù)科學家、金融科技安全專家或金融定量分析師。除了幫助學生在計算機和金融領域打下堅實的基礎之外，課程還提供涵蓋深度計算機和金融專業(yè)知識的選修模塊，支持畢業(yè)生為金融科技領域的未來職業(yè)挑戰(zhàn)做好準備。</p>
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申請要求
具有計算機學士學位；或<br>
具有相關學科（如科學、技術、工程和數(shù)學（STEM）、金融、經(jīng)濟、統(tǒng)計學或商業(yè)）學士學位。<br>
相關學科學士學位持有者需要具備2年金融科技或信息技術行業(yè)經(jīng)驗<br>
有金融科技、人工智能或數(shù)據(jù)分析工作經(jīng)驗者優(yōu)先考慮（但不是必需的），非計算機專業(yè)的學生必須提供足夠的python編程知識和/或?qū)W習高級定量科目的證據(jù)。不符合上述要求的特殊學生仍可能被考慮。除上述學歷外，其他學歷的申請者可根據(jù)具體情況考慮錄取。<br>
偏好GRE320+（分析寫作3.5）或GMAT 700+的申請者（不強制要求）
語言要求
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總分要求
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聽力
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閱讀
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寫作
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口語
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小分要求
無要求
聽力
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閱讀
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寫作
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申請時間
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國際生
提前批次
：是在常規(guī)申請批次之前開放的申請批次。提前批未被錄取依舊可以走常規(guī)批次申請
進行中
：{{ per_time.children[per_time.active_tab_idx].endInfo }}
on hold
：申請量過大，相應的申請有延遲或者無法拿到offer的風險。
國際生
：本條是指國際生截止日期
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<p>nus數(shù)碼金融科技碩士于2021年8月首次招生，學制為1.5年，項目由亞洲數(shù)字金融研究所(AIDF)、新加坡國立大學計算學院和新加坡國立大學商學院聯(lián)合提供。作為研究所的旗艦課程。專業(yè)圍繞三個track: 計算技術、金融數(shù)據(jù)分析和智能、數(shù)字金融交易和風險管理進行課程安排。旨在幫助學生建立強大的計算和金融基礎，</p>
<p><b>就業(yè)服務</b>：課程目標是幫助畢業(yè)生為AI軟件開發(fā)人員、數(shù)據(jù)科學家、FinTech安全專家、金融定量分析師以及金融機構或FinTech公司的其他類似職業(yè)做好準備。金融科技行業(yè)從業(yè)者平均薪酬一直是處于行業(yè)領先的，且每年呈較快上漲趨勢。高薪+剛需，金融科技無疑是未來幾年的風口行業(yè)。</p>
<p><b>招生特點</b>：nus對于名校的偏好是眾所周知的，專業(yè)方面偏好計算機或者相關專業(yè)（如數(shù)學，金融，經(jīng)濟，工科等），軟背景方面需要有Python編程知識或在高級定量學科的學習基礎，如果是相關專業(yè)同學進行申請，則需要有兩年金融科技或信息技術的行業(yè)經(jīng)驗。所以在申請nus的時候，學校對于軟背景還是非?？粗氐?。 </p>
課程設置
項目分為2個學期+1個特殊學期。該項目的課程是一個 52 模塊學分 (MC) 課程的碩士學位課程，包括：核心模塊（28 個 MC），選修模塊（12 個 MC），Capstone 項目（12 個 MC）。課程安排方面也是非常的硬核，核心模塊包括了數(shù)據(jù)結構和算法，金融領域的機器學習，金融科技專業(yè)人士的金融建模等等，如果之前已經(jīng)學過BMD5301，IT5001或者IT5003，可以跟學校申請?zhí)鎿Q其他課程，也是比較人性化。選修模塊方面根據(jù)選擇的track進行修課。最后在Capstone項目學生可以選擇完成research project或者完成fintech的實習。
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