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南洋理工大学 · 数据科学 4 个项目

Nanyang Technological University｜数据科学（Data Science）。 下面列出的是该校该方向真实开设的项目：学制、学费、入学时间、语言要求与课程均来自该校该项目本身，不同学校同一方向并不相同。
QS 2027 · 第 12 位QS 学科 数据科学与人工智能 · 第 4 位
南洋理工大学在本站收录 101 个具体项目　·　其中「数据科学」方向 4 个　·　本站 86 条该方向录取案例

🏫 本校开设的项目（4 个）

同一专业方向在不同院校会拆成不同项目（MPS / MS / MSc / 一年制 / 两年制），下列参数逐项目不同，来源为各校项目公开信息。

分析学理学硕士

MSc Analytics
硕士理科
学制1年
学费64842新币/年
入学时间8月
语言要求雅思 6 · 托福（新版） 4.5
就业方向科技公司、互联网企业、金融科技、咨询公司、研究机构
岗位分布软件工程师、数据工程师、系统架构师、算法工程师、产品经理
📚 课程设置（23 门，必修课程 11 / 选修课程 12）
必修课程11 门
  • MH6142数据库系统Database Systems
  • MH6151数据挖掘Data Mining
  • MH6191实习Practicum
  • MH6201运筹学 IOperations Research I
  • MH6202运筹学 IIOperations Research II
  • MH6211分析软件 IAnalytics Software I
  • MH6212分析软件 IIAnalytics Software II
  • MH6221分析学工作坊 IAnalytics Workshop I
  • MH6222分析学工作坊 IIAnalytics Workshop II
  • MH6231概率与统计Probability and Statistics
  • MH6241时间序列分析Time Series Analysis
选修课程12 门
  • MH6301信息检索与分析Information Retrieval and Analysis
  • MH6311数据科学的随机过程Stochastic Processes for Data Science
  • MH6321统计建模与数据分析Statistical Modelling and Data Analysis
  • MH6322管理不确定性与依赖性：从数据到决策Managing Uncertainty & Dependence: From Data to Decisions
  • MH6331财务与风险分析 IFinancial and Risk Analytics I
  • MH6332财务与风险分析 IIFinancial and Risk Analytics II
  • MH6333智慧城市运营中的分析Analytics in Smart City Operations
  • MH6341数据管理与商业智能Data Management and Business Intelligence
  • MH6351网络分析Web Analytics
  • MH6812基于深度学习的高级自然语言处理Advanced Natural Language Processing with Deep Learning
  • MH6813区块链系统 I：概念与原理Blockchain Systems I: Concepts and Principles
  • MH6814区块链系统 II：开发与工程Blockchain Systems II: Development and Engineering

建模与仿真理学硕士

MSc Modelling and Simulation
硕士理科
学制1年
学费56680新币/年
入学时间8月
语言要求雅思 6 · 托福（新版） 4.5
就业方向科技公司、互联网企业、金融科技、咨询公司、研究机构
岗位分布软件工程师、数据工程师、系统架构师、算法工程师、产品经理
📚 课程设置（18 门，必修课程 5 / 选修课程 13）
必修课程5 门
  • MH6501建模与仿真基础Fundamentals of Modelling and Simulation
  • MH6502数值线性代数与微分方程Numerical Linear Algebra and Differential Equations
  • MH6503随机建模与仿真Stochastic Modelling and Simulation
  • MH6504数学规划与优化Mathematical Programming and Optimisation
  • MH6505机器学习与人工智能：原理与技术Machine Learning and Artificial Intelligence: Principles and Techniques
选修课程13 门
  • MH6545计算成像：方法与应用Computational Imaging: Methods and Applications
  • MH6548材料科学与工程中的建模与仿真Modelling and Simulation in Materials Science and Engineering
  • MH6547物理、生物与化学系统模拟Simulation of Physical, Biological, and Chemical Systems
  • MH6549医学与医疗保健中的建模与仿真Modelling and Simulation in Medicine and Healthcare
  • MH6543高性能计算与仿真：MPI、OpenMP与CUDAHigh-Performance Computing and Simulation: MPI, OpenMP, and CUDA
  • MH6550经济学与金融学中的建模与仿真Modelling and Simulation in Economics and Finance
  • MH6541离散数学、算法与应用Discrete Mathematics, Algorithms, and Applications
  • MH6542编程语言与软件开发Programming Languages and Software Development
  • MH6544贝叶斯建模与统计学习Bayesian Modelling and Statistical Learning
  • MH6546时间序列分析与信号处理Time Series Analysis and Signal Processing
  • MH6551数据科学与计算工程中的建模与仿真Modelling and Simulation in Data Science and Computing Engineering
  • MH6591研究生研究实习Graduate Research Practicum
  • MH6592研究生专业实习Graduate Professional Internship Practicum

数据科学理学硕士

MSc Data Science
硕士理科
学制1年
学费65749新币/年
入学时间1/8月
语言要求雅思 6.5 · 托福 100 · 托福（新版） 5
就业方向制造业、医疗机构、电商平台、互联网科技公司
岗位分布算法工程师、数据工程师、商业智能分析师、数据产品经理、数据科学家
📚 课程设置（19 门，核心课程 4 / 选修课程 14 / 衔接课程 1）
核心课程4 门
  • SD6101数据科学思维Data Science Thinking
  • AI6102机器学习方法与应用Machine Learning Methodologies and Applications
  • SD6103数据系统Data Systems
  • SD6104数据准备Data Preparation
选修课程14 门
  • AI6120Python编程Python Programming
  • AI6104人工智能数学Mathematics for Artificial Intelligence
  • SD6106顶点项目Capstone Project
  • SD6124数据科学概率与统计Probability and Statistics for Data Science
  • SD6128经济学概论Introduction to Economics
  • SD6129心理学概论Introduction to Psychology
  • AI6122文本数据管理Text Data Management
  • SD6123数据科学中的数据隐私Data Privacy in Data Science
  • AI6123时间序列与预测Time Series and Prediction
  • AI6103深度学习与应用Deep Learning and Applications
  • SD6122数据科学现代硬件Modern Hardware for Data Science
  • SD6125数据挖掘Data Mining
  • SD6126可扩展数据系统Scalable Data Systems
  • SD6127网络科学Network Science
衔接课程1 门
  • SD6105数据可视化Data Visualisation

生物医学数据科学理学硕士

MSc Biomedical Data Science
硕士工科
学制1年
学费63595新币/年
入学时间8月
语言要求雅思 6 · 托福 85 · 托福（新版） 4.5
就业方向金融机构、政府机构、高校/研究机构、互联网/科技公司、金融
岗位分布金融分析师、投资经理、风险管理师、政策分析师、项目官员
📚 课程设置（17 门，核心课程 5 / 项目课程 1 / 研究方向课程 9 / 规定选修课程 2）
核心课程5 门
  • BS6200生物医学科学的基本机器学习Essential Machine Learning for Biomedical Science
  • BS6201生物医学科学的基本编程Essential Programming for Biomedical Science
  • BS6202生物医学数据挖掘技术Techniques in Biomedical Data Mining
  • BS6203用图形与可视化来讲述故事Story-telling with Graphics and Visualizations
  • BS6204生物医学科学的深度学习Deep Learning for Biomedical Science
项目课程1 门
  • BS6211实习Practicum
研究方向课程9 门
  • BS6206体验式数据科学Experiential Data Science
  • BS6207用于生物医学成像信息学与临床诊断的高级人工智能Advanced Artificial Intelligence for Biomedical Imaging Informatics & Clinical Diagnosis
  • BS6208生物大数据Biological Big Data
  • BS6213反思型科学家The Reflective Scientist
  • BS6214生物学中的计算方法Computational Approaches in Biology
  • BS6215生物网络的计算建模Computational Modeling of Biological Networks
  • BS6216现代生物制药的研究与发展Research and Development of Modern Biopharmaceutics
  • BS6217高级合成生物学Advanced Synthetic Biology
  • BS6218高级细胞成像与图像分析Advanced Cell Imaging and Image Analysis
规定选修课程2 门
  • BS6205基础生物统计学与生物数学Essential Bio-statistics and Bio-mathematics
  • BS6219组学应用的生物统计学与数据分析Biostatistics & Data Analytics for Omics Applications

📊 南洋理工大学 · 数据科学 录取案例（86 条）

以下为被该校该方向真实录取的申请人背景（本科院校 / 专业 / GPA / 语言），可用来判断自己的匹配度
GPA百分制中位 84.6（45 条）；4 分制中位 3.34（38 条）
语言雅思中位 6.5（78 条）；六级中位 500（8 条）
本科层次985院校 69% · 普通本科 15% · 211院校 10% · 海外本科 6%
中位数按同制式分别统计（不同 GPA 制式不可合并），样本少于 5 条时只报数量不报中位
本科院校来源：东南大学（7）、上海交通大学（6）、复旦大学（5）、南京大学（5）、西交利物浦大学（4）、浙江大学（4）
南洋理工大学南洋理工大学生物医学数据科学理学
中国海洋大学 · 生物技术
985院校GPA 87.3/100雅思 6 · 六级 427
南洋理工大学南洋理工大学生物医学数据科学理学
香港中文大学（深圳） · 药学
普通本科GPA 3.56/4.0雅思 7
南洋理工大学南洋理工大学数据科学理学
上海交通大学 · 计算机科学与技术
985院校GPA 3.3/4.0雅思 6.5
南洋理工大学南洋理工大学数据科学理学
湖南大学 · 信息管理与信息系统
985院校GPA 3.61/4.0雅思 7
南洋理工大学南洋理工大学生物医学数据科学理学
浙江中医药大学 · 生物技术
普通本科GPA 3.43/4.0雅思 6
南洋理工大学南洋理工大学数据科学理学
University of Minnesota · Computer Science
海外本科GPA 3.5/4.0
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🧩 该校其他方向的项目（未归入本站方向分类，共 6 个）

这些项目的名称不属于站内现有的专业方向分类（如跨学科、政策类项目），单独列出以便了解该校项目全貌；已抓到学制 / 学费 / 课程的项目可直接点开看该项目本身的完整参数
医学中医药理学硕士（1年）详情 ›
文学文化研究创意写作与出版文学硕士（1年）详情 ›
文化产业管理博物馆研究与策展实践文学硕士（1年）详情 ›
工程管理工程管理理学硕士（1年）详情 ›
交通运输海事研究理学硕士（1年）详情 ›
工程管理项目管理理学硕士（1年）详情 ›

🏅 本校该方向的学科名次

QS 学科（2026）数据科学与人工智能 第 4 位
QS 综合排名QS 2027 · 第 12 位
USNews 世界排名未收录
该校上榜学科39 个
数据科学与人工智能在该校的学科页 › 该学科全部院校 ›

🏫 同方向的其他院校

按 QS 学科名次排列，可横向对比不同学校同一方向的项目设置与学费
QS 学科院校国家 / 地区
第 1 位 麻省理工学院Massachusetts Institute of Technology 美国
第 2 位 斯坦福大学Stanford University 美国
第 3 位 新加坡国立大学National University of Singapore 新加坡
第 5 位 卡内基梅隆大学Carnegie Mellon University 美国
并列第 6 位 加州大学伯克利分校University of California, Berkeley 美国
并列第 6 位 牛津大学University of Oxford 英国
第 8 位 哈佛大学Harvard University 美国
第 9 位 剑桥大学University of Cambridge 英国
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学制 / 学费 / 语言要求 / 申请节奏为按国家（地区）通行区间整理的参考值，各校每年均可能调整，最终以院校官网公布为准；本站不提供中介服务。 排名数据：QS 名次来自 QS 官方榜单整理，U.S. News 名次整理自 Ranking Radar 公开数据集（CC-BY-4.0），原始榜单 © U.S. News & World Report。