理学院
硕士专业介绍
数学硕士课程旨在提供数学科学方面的高级培训，让学生获取现代数学的高阶知识，包括纯数学和应用数学，以及其他跨学科领域，并为学生打下坚实的数学基础，以满足行业内日益增长的人才需求。
硕士专业相关信息
| 专业名称 | 2025 Fall 申请时间 | 学费（当地货币） |
|---|---|---|
| 新加坡国立大学数学硕士 | 24年10月1日—25年3月15日 | S$45,000/80000 |
| 语言要求 | 2024 Fall 申请时间 | 学制 |
| 托福85（写作22）雅思6 | 常规批：23年10月1日—24年3月15日 | 1-2年/2-3年 |
| 更多内容 | GMAT/GRE 要求 | 关注 "Mastermate" 官方公众号（详见页面底部二维码）, 回复关键词【指导书】免费获取最新留学申请手册 | 不需要 |
硕士课程内容
| 序号 | 课程中文名称 | 课程英文名称 |
|---|---|---|
| 1 | 基本数据分析工具:数据可视化 | Discrete Structures |
| 2 | 基本数据分析工具:数值计算 | Essential Data Analytics Tools: Numerical Computation |
| 3 | 实践中的数据科学 | Introduction to Big Data for Industry |
| 4 | 基本数据分析工具:凸优化 | Foundations of Machine Learning |
| 5 | 高维统计分析dsap人员 | Optimization Algorithms for Data Modelling |
| 6 | 大型统计推理的优化 | Principles of Data Management and Retrieval |
| 7 | 机器学习基础 | Principles of Machine Learning |
| 8 | 可视化数据处理和解释 | DSML Industry Consulting and Applications Project |
| 9 | 深度学习与应用 | Advanced Topics in Machine Learning |
| 10 | 定量金融中的数据科学 | Visual Data Processing and Interpretation |
| 11 | 新生研讨会:计算机科学是科学吗? | Deep Learning and Applications |
| 12 | 新生研讨会:科学、技术与社会的数学 | Data Science in Quantitative Finance |
| 13 | 新生研讨会:无限的数学 | Advanced Topics in Data Science |
| 14 | 新生专题讨论:数学基本成绩之评鉴 | Digital Currencies |
| 15 | 新生专题:数学中的类比与直觉 | Data Science in FinTech |
| 16 | 新生研讨会:数学是科学吗? | |
| 17 | 新生研讨会:数学与电脑科学 | |
| 18 | 新生专题讲座:空间、时间与宇宙 |
