新加坡国立大学（NUS）数字金融科技硕士（MSc）由亚洲数字金融研究所（AIDF）、新加坡国立大学计算机学院和新加坡国立大学商学院联合开设。

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入场时间

2023 年 8 月

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申请时间

2022 年 11 月 1 日 - 2023 年 1 月 31 日

*注：项目最新信息请以官网为准。

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项目描述

（简称）泛指用于改进和自动化金融服务交付的技术和创新。 随着云计算、数据分析和人工智能 (AI) 的进步，金融科技行业在过去十年中呈爆炸式增长。

为了满足新加坡和全球对高素质金融科技人才日益增长的需求，新加坡国立大学数字金融科技硕士课程旨在为学生提供坚实的计算和金融基础，并提供一系列分为三个垂直领域的选修课程：计算机技术、金融数据分析，以及数字金融交易和风险管理。

NUS of 是一项面向行业的课程，旨在让学生为三种角色做好准备： 软件开发人员、 数据科学家/分析师，以及具有更多技术或/和数据科学知识的金融工程师和量化分析师。 一些具体的目标位置如：

金融科技软件开发商（系统/网络/应用程序）

金融科技产品支持工程师

金融数据分析师和数据科学家（银行、保险、金融科技、外汇、投资公司、共同/对冲基金）

区块链（加密货币、智能合约、数字资产）开发人员、支持工程师或后端运营工程师

金融科技量化分析师-机器学习

金融科技企业家

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为什么选择它？

一、计算机学院与商学院联合教学

这些课程由新加坡国立大学计算机学院和商学院提供，为学生在金融科技领域打下坚实的基础。 在全球范围内，这两所学校在各自的学科领域都名列前茅。

2.灵活的课程组合

通过灵活的课程组合优化学习。 从三个选修方向中选择一门进行学习，或根据个人需求选择选修课，开展适合自己的毕业设计。

3、应对快速发展

让自己沉浸在新加坡卓越的金融科技环境中，为在快速发展的金融科技领域的职业生涯做好准备。

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请愿书

新加坡国立大学数字金融科技硕士课程的录取是在竞争的基础上进行的。 招生委员会将根据申请材料对申请者进行综合评估，申请者至少应满足以下条件：

一、学历

计算机学士学位（例如 CS/IS/CEG）、STEM 或金融相关学科的学士学位（例如金融、经济或商业、科学、技术、工程、数学）

注意：具有上述学历以外的学历的申请人可以根据具体情况考虑，但须经学院批准。

2. 技能/经验

没有编程背景的学生需要展示进入编程课程的能力。

该项目将对申请者进行综合评估，包括研究生院校声誉、CAP/GPA及专业、相关工作经历、相关项目经历、推荐信等。

没有工作经验的申请者也可以被录取，但有多年相关工作经验的申请者更有优势。

3.英语

大学教学语言不完全是英语的申请人：

最低 TOEFL iBT 分数为 90，或最低总 IELTS 学术分数为 6.0。

注意：托福/雅思成绩自考试之日起两年内有效，请注意过期的成绩不能用于申请。

4.其他

对于国际申请者：

GRE 最低分数为 320（口头推理和定量推理）和 3.5（分析性写作），或 GMAT 最低分数为 700。

*建议使用 GRE/GMAT 成绩，但不是必需的。

注意：GRE 成绩自考试之日起五年内有效，请注意过期成绩不能用于申请。

五、请注意

申请人有责任确保申请信息和所有证明文件的真实性和正确性。 新加坡国立大学保留核实申请人在申请中提供的信息的权利。 大学保留拒绝录取、取消录取和/或开除申请中包含虚假或误导性信息（包括但不限于考试成绩、简历、证书、成绩单等）的申请人/学生的权利。

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常见问题

常见问题解答请访问亚洲数字金融研究所（AIDF）官网：

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课程框架

数字金融科技硕士项目共计52学分（MC）新加坡硕士研究生申请条件，其中核心/基础课程28学分，选修课程12学分新加坡硕士研究生申请条件，毕业设计12学分。

1.核心/基础课程

学生必须完成 28 个学分，包括：

面向消费者的金融科技创新 2 学分

金融机构数字化转型 2 学分

区块链创新 2 学分

2 个区块链应用编程学分

金融机器学习 4 学分

* 4 学分金融科技专业人士金融概论

金融科技专业人士的金融建模 4 学分

* 软件开发基础4学分

* 数据结构与算法 4学分

*具有计算或金融背景的学生已完成一门或多门类似课程，和/或可以在批准后提交申请参加替代课程，例如：

企业系统架构基础

人工智能

数据分析基础

2. 选修课

建议（但不要求）学生从三个垂直领域之一学习 12 学分的课程：

1.计算机技术

云计算 4 学分

系统安全 4 学分

网络安全 4 学分

网络（Web）安全 4 学分

数据库应用程序设计和调优 4 学分

软件安全 4 学分

合规与监管技术 4 学分

技术风险和网络弹性 4 学分

金融技术解决方案主题 4 学分

区块链应用中的当代话题 2 个学分

2、财务数据分析

神经网络和深度学习 4 学分

Web 上的文本处理 4 学分

机器学习理论与算法 4 学分

大数据分析技术 4学分

人工智能规划与决策4学分

智能系统部署 4 学分

应用分析实践 4 学分

数据驱动决策 4 学分

金融数据分析的当代话题 2 学分

3. 数字金融交易与风险管理

金融和数据分析中的技术颠覆 4 学分

风险投资和私募股权 4 学分

应用投资策略 4 学分

数字时代的金融监管 4 学分

金融机构、市场、系统和技术 4 学分

金融科技创业 4 学分

资本市场交易与投资分析 4学分

金融服务风险分析 4 学分

仿真与建模技术 4 学分

股票产品及其衍生品 4学分

应用风险管理前沿课题 2 学分

商品基本面和建模 2 学分

三、毕业设计

金融科技研究生课程 12 学分

研究生项目持续约 5 个月。 学生可在教授的指导下进行学术研究项目，或投资企业实习积累实际工作经验（软件开发、数据分析、量化金融相关实习）。

注：以上课程列表仅供参考，具体开设课程如有变动，恕不另行通知。更多信息请关注项目官网更新，登陆查询

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项目工期

全日制：18个月

兼职：30个月

*请注意：国际申请者必须注册新加坡认可的全日制课程才能申请学生准证。 欲了解更多信息，请参阅新加坡移民与关卡局 (ICA) 网站：

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学费

费用为 58,000 新元（不含消费税）

注：国大校友可获得15%的学费折扣。 学费详情请参考官网。