上海随缘企业登记offer收割机留学独家解析：香港大学 ?C Master of Statistics，
该项目开设于港大理学院统计与精算系，项目开设历史悠久 。前身为1987年创建的Master of Social Sciences in Applied Statistics！项目开设已超过三十年，
致力于提供高级统计学理论与实践训练，培养强大的统计软件、统计方法、模型技术等实际应用技能。课程设置也比较灵活 ！可以根据自己的兴趣和研究方向 ，可以自己选课 。或是选择特定的专业方向进行选课 ！根据自己的兴趣 ，专业方向可选择风险管理（Risk Management）或数据分析（Data Analytics） 。
毕业生具备使用商业统计软件进行统计和风险分析的实践经验，并且能胜任需要高级计算技能的数据分析工作。
课程设置：需修满60学分 ，其中必修课两门12学分 。有风险管理（Risk Management）和数据分析（Data Analytics）两个分支！根据所选分支完成选修课24学分，其他公共选修课需修满18学分 。还有6学分的顶点课程！具体课程如下：，
Two compulsory courses (12 credits)，
Fundamentals of statistical inference (6 credits)，
Advanced statistical modelling (6 credits)，
如果已有先前背景可选择替换同一领域的其他高阶课程，如：
Research methods in statistics (6 credits) or，
Multivariate methods (6 credits)，
Any other course，
Theme-specific elective courses (24 Credits)，
Risk Management theme ，
Financial data analysis (6 credits)，
Advanced quantitative risk management and finance (6 credits)，
Operational risk and insurance analytics (6 credits) ，
Time series forecasting (6 credits)，
Statistical methods in economics and finance (6 credits) ，
Risk management and Basel Accords (6 credits)，
Actuarial statistics (6 credits)，
Data mining techniques (6 credits)，
Quantitative strategies and algorithmic trading (6 credits)，
Big data analytics (6 credits) ，
Data Analytics theme，
Computational statistics (6 credits) ，
Spatial data analysis (6 credits) ，
Multivariate methods (6 credits) ，
Categorical data analysis (6 credits)，
Programming for data science (6 credits)，
Time series forecasting (6 credits)，
Biostatistics (6 credits)，
Data mining techniques (6 credits)，
Marketing analytics (6 credits) ，
Big data analytics (6 credits) ，
Structural equation modelling (3 credits)，
Bayesian statistics (3 credits) ，
Statistical methods for network data (3 credits) ，
Other elective courses (18 credits)，
Research methods in statistics (6 credits) ，
Advanced probability (6 credits)，
Design and analysis of sample surveys (6 credits)，
Socio-economic statistics for business and public policies (3 credits)，
Workshop on spreadsheet modelling and database management (3 credits) ，
Career development and communication workshop (Non-credit bearing) ，
Current topics in statistics (3 credits)，
Capstone requirement (6 credits) ，
Project (6 credits) ，
Data mining techniques (6 credits)，
Practicum (6 credits) ，
Capstone Project (6 credits)，
Main Round: 2019.11.1-2019.12.15，
Clearing Round: 2019.12.16-2020.1.31 ，
申请和录取要求：招生对象为希望提高定量和分析技能 ，以数据为重点的职业发展。希望从事统计领域研究的同学！本科背景如：科学、社会科学、工程学、医学、信息系统、商业和金融等，虽说鼓励多元化的学生群体。但申请者也需满足一定条件！先修课：矩阵微积分、统计、线性模型知识 ，录取学生多为统计、经济统计、数学、金数等数学背景强的 。GPA建议3.5+！TOEFL 80 / IELTS 6(5.5)，GMAT/GRE非强制。但最好能提交GRE！有面试和笔试，笔试多为统计基本知识。
19Fall全日制招生36人，班级规模小申请难度和竞争非常激烈。录取要求高
就业情况：该项目就业前景很好 ，工作待遇很高 。可留在香港也可回内地发展！工作领域主要为政府统计部门、经济管理部门，银行、证券公司、保险公司等金融机构 。主要从事统计调查、统计信息管理、数据分析、数据开发、应用和管理工作 ！或者在教育、科研机构从事教学和研究工作，
offer收割机留学独家解析：香港大学 ?C Master of Data Science ，
该项目开设于港大理学院统计与精算系，与计算机科学系联合培养 。旨在跨学科的提升学生的计算机技术、运筹学、统计建模、模拟决策和解决问题的能力！可应用于所有私营或政府部门的机构、公司 ，
教学将统计和计算概念与方法均衡展开 ，为不仅仅限于业务或单个领域的应用提供支持。培养学生统计和计算机分析的夯实基础！可以从计算机科学、数学、统计学相关领域中选修课程 ，课程涵盖了时下最热门的主题 。培养强大的软件分析方法和实际操作能力！
课程设置：需修满72学分，其中必修课程36学分 。选修课程24学分 ！顶点课程12学分，具体课程设置如下：。
Compulsory Courses (36 credits) ，
Computational intelligence and machine learning (6 credits)，
Statistical inference for data science (6 credits)，
Advanced database systems (6 credits) ，
Deep learning (6 credits)，
Advanced statistical modelling (6 credits) ，
Time series forecasting (6 credits) ，
Disciplinary Electives (24 credits)* ，
with at least 12 credits from List A and 12 credits from List B，
Advanced topics in data science (6 credits) ，
Cluster and Cloud Computing (6 credits) ，
Multimedia technologies (6 credits) ，
Smart phone apps development (6 credits) ，
Visualization and visual analytics (6 credits)，
Introduction to cyber security (6 credits)，
Data science for business (6 credits) ，
Topics in applied discrete mathematics (6 credits) ，
Topics in mathematical programming and optimization (6 credits)，
Financial data analysis (6 credits)，
Advanced quantitative risk management and finance (6 credits) ，
Spatial data analysis (6 credits)，
Programming for data science (6 credits) ，
Data mining techniques (6 credits) ，
Marketing analytics (6 credits)，
Statistical methods for network data (3 credits)，
Natural language processing and text analysis (3 credits) ，
Capstone requirement (12 credits)，
Data Science Project (12 credits)，
Main Round: 2019.11.1-2019.12.15 ，
Clearing Round: 2019.12.16-2020.1.31，
申请和录取要求：招生对象为对大数据分析/人工智能技能感兴趣的 ，本科背景如：科学、社会科学、工程学、医学、信息系统、计算机、数据分析等领域想在数据科学领域继续深造的同学 。先修课：微积分、线性代数、计算机编程、统计！GPA建议3.5+，TOEFL 80 / IELTS 6(5.5)。无G全日制招生约45人左右 ！
就业前景：MDASC的毕业生将掌握数据科学家或相关岗位的基本技能 ，公共部门和私营部门的雇主对数据科学的需求巨大。该项目毕业生拥有很好的就业前景和丰厚的就业机会！由于对收集和评估大量数据的需求日益增长，对数据科学家和统计学家的需求也越来越高 。根据招聘和人力资源公司任仕达(Randstad)的数据！数据科学家尤其是数据分析师是香港十大最受欢迎的科技职位之一，金融科技、IT解决方案提供商、零售商、电信公司。以及商业领域的企业对这些人才有着很高的需求！
offer收割机留学解析：港科技-MSc in Big Data Technology，
大数据蓄势待发 ，它将改变企业运作和社会运作的方式 。并正在改变工程和科学领域的实施方式 ！该项目旨在教授学生有关大数据和与大数据有关的问题 ，希望学生熟悉大数据系统的工作流程 。以及大数据系统的对社会和社会影响的意义！项目由计算机科学与工程系和数学系联合提供 ，整合了不同学科内容 。使学生能够了解大数据的所需的重要技能！以及在现实环境中的应用方法 ，
将学习大数据的主要组成部分，包括基础架构、数据集成、存储、建模和管理、计算系统、分析和挖掘系统、安全性、策略和社会影响。以及各个领域（数据科学）中的人为因素和大数据应用 ！
毕业生将具备识别、解释和使用大数据基础架构的能力，解决大数据集成和存储问题。使用大数据管理和计算机技术执行各种数据分析任务 ！从大数据分析中获取有效信息和策略，将其应用于隐私保护和政策制定。以及调查大数据现有问题并进行原始大数据研究的能力！
课程设置：需完成30学分，必修课12学分+选修课18学分。
Core Courses 12 credits ，
Foundations of Data Analytics ，
Data Mining and Knowledge Discovery，
Big Data Computing，
Mathematical Methods for Data Analysis ，
Elective Courses 18 credits ，
Data Visualization ，
Quantitative Analysis of Financial Time Series，
Optimization and Matrix Computation，
Introduction to Social Computing ，
Parallel Programming
香港新加坡留学统计和数据科学专业介绍 ，高薪专业_随缘企登
。Image Processing and Analysis，
Advanced Statistics: Theory and Applications，
Machine Learning，
Statistical Prediction，
Independent Project，
Artificial Intelligence，
Round 1：2020.01.01，
Round 2：2020.03.01，
Round 3：2020.05.01 ，
申请和录取要求：本科为计算机工程、计算机科学、数学相关专业，具备很想的数学和计算机背景；若本科非以上3个学科 。则需要有在IT或数学领域工作经验！TOEFL 80 / IELTS 6.5(5.5) ，无G
offer收割机留学解析：香港中文大学(深圳) ?C MSc in Data Science，
该项目2019届招收第一届学生，由香港中文大学（深圳）理工学院与经管学院共同开设 。并与深圳市大数据研究院和深圳高等金融研究院合作 ！来自两所学院及研究院的师资将共同担任项目授课教师，
毕业生将活动尖端大数据处理技术，并接触支撑大数据技术的前沿理论与方法 。毕业前将参与一个实际研究课题项目来展示在商业、政府、安全、医疗、生物、自然科学、环境等领域中能够熟练运用数据科学的基本概念来设计创新的方法及应用 ！
为培养期望在数据科学领域深入学习的学生而设计 ，旨在使学生具备专业的知识和技能。用于解决大数据的采集、管理及分析等方面的问题 ！完成该专业的学习后，学生将掌握：。
大数据及商业分析方面的基础理论知识 ，
统计学、机器学习及数据挖掘的关键方法和工具 ，
各领域中大数据分析的解决方法与模型 ，
有效的沟通及人际技巧（写作及口语） ，
理解数据科学相关的职业道德要求 ，
项目分两个专业方向，两个专业方向的毕业学分要求一致 。可以选择最符合个人职业规划的方向进行学习；也可以不选择专业方向（如未选择方向 ！则不受特定方向修课要求的限制）：①大数据分析方向 ②商业分析方向 ，
课程设置：9月开学，需完成42学分（待定）。也可以在就读期间参与到业界实习、实验室科研、海外交换！亦或修读更多课程 ，学制延长至最多36个月 。
9-7月：毕业项目+4个选项（业界实习、在大学实验室或研究中心开展科研、海外交流/交换、修读课程），
Required Courses，
Python Programming (Provisional) ，
Theory of Statistics，
Database Principles and Development，
Time Series Analysis，
Machine Learning ，
Introduction to Data Mining，
Capstone project ，
Elective Courses，
● Applied Regression Analysis，
● Applied Multivariate Methods，
● Introduction to Bayesian Analysis ，
● Analysis of Numerical Algorithms，
● Artificial Intelligence，
● Introduction to Optimization，
● Information Theory and Coding，
● Image Processing and Computer Vision，
● Introduction to Distributed Systems，
● Applied Parallel Programming，
● Big Data Modeling and Management ，
● Web Analytics，
● Data-Driven Experimentation and Measurement，
● Data Visualization ，
● Operations Management and Analytics，
● Marketing Management and Analytics ，
● Financial Analytics ，
● Economic Analytics
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，● Design Thinking for Innovation ，
● Dynamic Programming
● Deep Learning and Their Applications，
● Optimization Theory and Algorithms，
● Microstructure and Algorithm Trading，
● Credit Risk Modeling and Products ，
● Corporate Governance and Social Responsibility in China ，
● Game Theory and Auction Theory ，
● Artificial Intelligence: Law and Policy，
● Big Data Marketing ，
● Derivatives and Risk Management Techniques ，
● Fintech Theory and Practice，
● Introduction of Reinforcement Learning ，
● Deep Learning，
● Stochastic Process ，
● Internet Finance ，
● Accounting Data Strategy and Visualization ，
● Credit Rating and Credit Risk Management ，
● Text Analytics in Financial Market，
● Cloud Computing，
Note: Above course list is subject to change. ，
申请和录取要求：理工和经济金融等专业的毕业生，并掌握扎实的数理及编程基础知识 。成绩B等（3.0/4.0或80/100分）！TOEFL79 / IELTS 6.5 / GMAT V21，无G每年招生约60人 。有笔试、面试 ！
就业前景：企业合作伙伴包括百度风投、晨星、CMCRC（悉尼）、大疆创新、恒生电子、华为、嘉实基金、金蝶软件、蚂蚁金服、Paraclete Fund(新加坡)、平安集团、商汤科技、深圳启元信息服务公司、腾讯、WeLab集团、衍盛资产、中兴力维、中国移动、中国工商银行、中国建设银行 ，学校就业指导中心将不定期提供职场咨询、就业指导、企业招聘、特色讲座等活动帮助学生就业 。
2019届毕业生于毕业前2个月实现100%就业 ，首次就业平均薪资为RMB27.44万/年。28%继续攻读博士！其中27%选择本校升学；72%毕业后直接就业，其中54%选择深圳就业 。26%选择上海就业 ！剩余23%区域主要集中于杭州、西安、新加坡等地 ，
offer收割机留学解析：港城市-MSc in Data Science ，
该项目于2019年开设 ，设置于城大数据科学学院 。该学院目前仅此一个授课型研究生项目！旨在培养具有数据分析和商业意识的毕业生，以满足对高级数据科学技能日益增长的需求 。并为毕业生在组织决策中应用数据科学技术进行知识储备和传播做好准备！也可以帮助现有的数据分析专业人员提高他们的技术管理和开发技能 ，并为学生提供一个坚实的道路 。从不同的领域迅速过渡到数据科学职业！
课程设置：需修满30学分 ，核心课程15学分5门+选修课程15学分5门。
Core Courses (15 credit units) ，
Exploratory Data Analysis and Visualization ，
Research Projects for Data Science，
Statistical Machine Learning I，
Statistical Machine Learning II ，
Storing and Retrieving Data，
Electives (15 credit units)，
Information Security for eCommerce，
Machine Learning: Principles and Practice，
Privacy-enhancing Technologies，
Natural Language Processing，
Bayesian Data Analysis ，
Data Analytics for Smart Cities ，
Dynamic Programming and Reinforcement Learning，
Experimental Design and Regression ，
Machine Learning at Scale，
Optimization for Data Science，
Time Series and Panel Data，
Topics in Financial Engineering and Technology ，
20Fall申请截止期：2020.05.31 ，滚动录取早申早录
申请和录取要求：要求申请人必须持有工程、科学或其他相关学科的学位 ，或同等学历TOEFL 79 / IELTS 6.5 / CET6 450。无G计划招生100人 ！
就业情况：随着全球就业市场对数据科学家和分析师的强烈需求 ，完成课程后学生具备以下能力：。
运用数据处理技能来处理各种格式和大小的数据；，
运用各学科的集成技术进行全面的数据分析，以在组织决策中提出解决方案；。
利用各种数据可视化技术来解释数据分析结果；，
展示出强大的量化能力以及沟通技巧；，
开发描述性、规定性和预测性分析解决方案，以解决当代问题中的新挑战。
数据科学专业的毕业生将服务于以下领域：金融和银行业、创新产业、信息技术、学术界、智慧城市与系统、零售和营销、医疗及医学研究、政府及公共机构等，
香港新加坡留学统计和数据科学专业介绍 。高薪专业_随缘企登
！新加坡国立大学-MSc in Statistics，
NUS统计学在QS 2020世界最佳统计与运筹研究（Statistics & Operational Research）排名中位列第11位，该项目设置于理学院Department of Statistics and Applied Probability统计与应用概率系（成立于1998年4月） 。分为Coursework Programme（课程导向）及Research Programme（研究导向） ！Coursework每个学年只有8月入学 ，项目内的教授背景十分优异。有取得北美和欧洲顶级大学PhD学位的教授！部分教授更在Duke-NUS Medical School任职，另外NUS也最新设立了Data Analytics Consulting Centre。让学生有机会参与到各个组织/企业的数据分析和咨询项目 ！
课程旨在使学生具备优秀的统计原理和统计方法知识 ，并注重发展应用统计学的技能。为持有相关专业学士学位及对统计学应用有兴趣的专业人士而设！
课程设置：Level 4000课程将在上午/上午进行教学 ，Level 5000课程将在晚上进行教学。
Track 1 (40MC programme，1-3年)：4年本科相关专业背景 。必须在高等微积分、线性代数和概率课程取得好的成绩！高等微积分、线性代数需要在成绩单上显示 ，共需完成10门课程。2门必修+8门选修（选修课程可从两个院系中选择） ！
Track 2 (80MC programme ，2-4年)：至少3年本科相关专业背景。必须在高等微积分、线性代数和概率课程取得好的成绩 ！高等微积分、线性代数需要在成绩单上显示，需首先完成40学分的Level 4000课程。包含6门课程(24 MC)+Project (16 MC)；然后完成40学分的Level 5000课程（跟Track 1要求相同）！
项目中涵盖了很多实用课程，如产品设计及流程改进实验设计、质量控制及生产率改进分析、人口抽样、统计咨询、健康科学统计方法等。让学生提前准备将统计工具应用在各个具体领域 ！另外学生可以选择Advanced Level的课程（PhD先修课） ，为进入学术道路做准备 。除了必修选修课程均需得到部门批准 ！
Compulsory Modules，
ST5201 Statistical Foundations of Data Science (4MC) ，
ST5202 Applied Regression Analysis (4MC) ，
Elective Modules ，
ST5198 Graduate Seminar Module (4MC)，
ST5199 Coursework Track II Project (16MC，Track2必修)。
ST5203 Design of Experiments for Product Design and Process Improvements (4MC) ，
ST5204 Experimental Design 2 (4MC) ，
ST5205 Probability Theory II (4MC)，
ST5206 Generalized Linear Models (4MC)，
ST5207 Nonparametric Regression (4MC) ，
ST5208 Analytics for Quality Control and Productivity Improvements (4MC) ，
ST5209 Analysis of Time Series Data (4MC) ，
ST5210 Multivariate Data Analysis (4MC)，
ST5211 Sampling From Finite Populations (4MC) ，
ST5212 Survival Analysis (4MC) ，
ST5213 Categorical Data Analysis II (4MC) ，
ST5214 Advanced Probability Theory (4MC)，
ST5215 Advanced Statistical Theory (4MC)，
ST5217 Statistical Methods for Genetic Analysis (4MC) ，
ST5218 Advanced Statistical Methods in Finance (4MC)，
ST5219 Bayesian Hierarchical Modelling (4MC)，
ST5220 Statistical Consulting (4MC) ，
ST5221 Probability and Stochastic Processes (4MC) ，
ST5222 Advanced Topics in Applied Statistics (4MC) ，
ST5223 Statistical Models: Theory/Applications (4MC)，
ST5224 Advanced Statistical Theory II (4MC)，
ST5225 Statistical Analysis of Networks (4MC)，
ST5226 Spatial Statistics (4MC) ，
ST5227 Applied Data Mining (4MC) ，
ST5241 Topics I (4MC)，
ST5242 Topics II (4MC) ，
ST5244 Topics in Data Science and Analytics (4MC)，
ST5318 Statistical Methods for Health Science (4MC)，
申请和录取要求：Track1：四年制，统计、数学、经济、金融等数理量化背景强的专业背景。先修课：高等微积分、线性代数和概率；Track2：三年制 ！先修课：高等微积分、线性代数和概率，GPA建议85+ 。IELTS 6 / TOEFL 85(W22)；！
从20Fall起 ，所有国际学生都必须提供GRE成绩 。新加坡本地大学毕业非强制（GRE is required starting academic year 2020/2021 admission; GRE is not compulsory for those candidates who graduated from Singapore local universities） ！不需要推荐信，申请后需要邮寄材料。该项目发录取时间比较晚 ！根据往年情况5月左右录取发放录取结果 ，每年招收160人左右。
①西财-数学与应用数学，GPA 3.54 。IELTS 7！GRE 328，银行+数据公司实习、美赛H 。
②西财-经济统计，GPA 3.9 。TOEFL 95！GRE 310 ，滑铁卢交换一年 。
就业情况：NUS统计专业学生就业去向包括政府部门、制造业、金融、医药业、IT、市场研究、咨询等 ，近年来NUS的毕业生有进入高盛分析师、慕尼黑保险精算师、亚马逊客户经理、国防科技局工程师、Singtel投标经理、Scoot收益分析师、人力部统计专家、美光数据科学工程师、Garena数据分析师、Sanofi-Aventis预测高管、风险管理研究所信用风险分析师等 。前景非常不错！
新加坡国立大学 ?C MSc in Data Science and Machine Learning，
该项目设立于NUS理学院数学系下 ，20Fall第一届招生 。由数学系、统计与统计与应用概率系、工程学院计算机系、Saw Swee Hock公共卫生学院联合培养 ！集合了四大系部资源优势，
为满足市场对于大数据专业人士的不断增长需求，帮助本科具有定量学科背景如数学、应用数学、统计、物理等专业背景同学转换到数据科学专业方向。课程涵盖了跨学科学习内容！包含计算机、数学、统计学相关内容；并且将数据分析和机器学习相结合 ，除了学习数据知识技能外。还将有机会整合探索金融、医疗保健、政府部门等行业部门所需要的机器学习与数据分析技能 ！
课程设置：8月开学 ，需修满40学分 。必修5门20学分+选修5门20学分 ！
Introduction to Big Data for Industry，
Optimisation for Large-Scale Data-Driven Inference ，
Foundations of Machine Learning ，
Cloud Computing ，
DSML Industry Consulting and Applications Project，
Elective Modules ，
可从7门Graduate Certificate (GC) Tracks和3门Clusters中选择，至少两门来自GC Tracks/Clusters中。
GC in Deep Learning for Data Scientists，
GC in Data Mining for Industry ，
GC in Big Data for Industry，
GC in Data Science in Computer Vision，
GC in Data Science in Quantitative Finance，
GC in Data Science in Internet of Things ，
GC in Health Informatics ，
Clusters in Mathematics，
Clusters in Statistics ，
Clusters in Computing ，
20Fall申请截止期：2019.12.1-2020.03.15，以后年的申请时间为10.15-次年1.31。
申请和录取要求：数学、应用数学、统计、物理学、工程学、计算机科学等具有量化科学相关专业背景，GPA建议3.5/85+。TOEFL 85(W22) / IELTS 6 ！无G（建议能提交），
以下几个录取者背景供大家参考（数据来源于网络）：，
①985-数学与应用数学，GPA 3.5+。TOEFL 90+ ！GRE 315+，美赛H几个科研+一个数据岗实习。
②985-微电子科学与工程+金融双学位，GPA 85+ 。IELTS 7 ！两个实习
③985-探测制导与控制技术 ，GPA 3.6。IELTS 6.5！GRE 319 ，
④211-职能运输工程，GPA 3.76/4.0 。TOEFL 110！GRE 323，
⑤985-材料科学与工程，GPA 83 。IELTS 6.5！GRE 322 ，有工作经验
⑥985-生物信息与统计 ，GPA 84。TOEFL 100+！GRE 320+，
南洋理工大学 ?C MSc in Analytics ，
该项目设置于NTU物理与数学学院，是一项跨学科课程。适用于寻求在各自领域中利用业务分析的专业人士！以及期望进入数据科学行业发展的毕业生 ，
分析学是一门寻找数据模式以帮助决策的科学学科，是基于应用数学的跨学科领域。在商业、金融和工业环境中应用广泛！现代企业正在寻求日趋复杂的分析方法 ，为消费者提供更好的购物建议 。瞄准以前被忽略的市场数据 ！并提高内部物流流程和工作流程的效率 ，该课程提供将尖端数据科学技术应用于现代经济业务中的技能和知识。
课程设置：三个学期 ，需修满30学分 。必修课11门24学分+选修课6学分；1个分析实习模块（自学实习）、分析软件工具特设研讨会、行业专家的临时研讨会！课程强调在现实环境中的数据分析应用技能，包含一门6学分的Practicum必修课程 。全日制学生在下列企业中找到实习机会完成此Practicum！包括：APL，BreadTalk 。Charles & Keith ！DHLExperian ，GrabUPSShopee 。Lazada！DBSUOBJohnson & Johnson，JR Group。Lenovo ！MSDPSAand PwC ，
COMPULSORY COURSES，
MH8101 Operations Research I (1.5AU) ，
MH8102 Operations Research II (1.5AU)，
MH8111 Analytics software I (1.5AU)，
M8112 Analytics Software II (1.5AU)，
MH8121 Analytics Workshop I (1.5AU) ，
MH8122 Analytics Workshop II (1.5AU)，
MH8131 Probability and Statistics (1.5AU) ，
MH8141 Time Series Analysis (1.5AU)，
MH6142 Database Systems (3AU) ，
MH6151 Data Mining (3AU)，
MH6191 Practicum I (6AU)，
ELECTIVE COURSES，
MH6301 Information Retrieval and Analysis (3AU)，
MH8311 Stochastic Processes for Data Science (1.5AU) ，
MH8321 Statistical Modelling and Data Analysis (1.5AU)，
MH8322 Uncertainty and Dependence (1.5AU) ，
MH8331 Financial and Risk Analytics I (1.5AU) ，
MH8332 Financial and Risk Analytics II (1.5AU) ，
MH8341 Data Management and Business Intelligence (1.5AU) ，
MH8351 Web Analytics (1.5AU)，
20Fall申请截止期：2019.11.01-2020.01.31，
申请和录取要求：每年招收40人 ，数学、统计学、工程学、计算机科学等具备良好量化学科专业背景 。GPA建议3.5+！TOEFL 92 / IELTS 6.5 ，GRE 315+ / GMAT 650+（新加坡本科免G）。
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