指南者研究院

依托于指南者留学的海量申请数据与丰富准备经验，呈现多维度的留学数据报告与趋势洞察，致力于成为留学领域的先进数据研究平台。

作为公认的亚洲排名第一的学府，外加全球对数字化人才的需求，NUS的量化项目自然是趋之若鹜。

指南者研究院结合指南者留学23Fall申请数据及学校官方数据，出具了录取分析报告。一起来看看，23FallNUS 7个热门量化项目的申请、录取、拒录情况究竟如何。

量化项目汇总

量化类项目的共同特点是强调数学统计、数据建模、计算机编程等技能在各领域的应用。

新加坡国立大学共有7个量化类硕士项目，它们对定量及编程能力的要求大致可以分为三档。数据科学与机器学习和数字金融科技为第一档，要求相对更高；统计学、金融工程、定量金融为第二档；第三档为企业商业分析和商业分析；二档和三档之间差异并不大。

（上下滑动查看所有项目）

量化硕士职业发展

量化类硕士职业发展分3类：金融领域、工商业领域、金融领域的量化类就业，最主要的去向为银行和其他金融机构，包括各商业银行，以及投行等卖方机构，基金、资管、保险等买方机构。

以新加坡国立大学金融工程硕士项目为例，其往届毕业生有约66%进入银行及各类金融机构。

工商业领域就业领域广泛，常见的职位主要包括数据分析师（DataAnalyst），数据科学家（DataScientist），以及数据工程师（DataEngineer）。

这三类数据驱动类岗位，在数据资源丰富的领域，都有丰富的就业机会。以新加坡国立大学商业分析硕士项目为例，下图为项目的部分合作伙伴与校友公司列表。

抓住提前批录取机会

开设于理学院的三个项目（数据科学与机器学习、定量金融、统计学）以及金融工程，都设有提前批录取，分别在5月开放，7月截止。

该批次录取机会相对较大，有意向的同学建议尽早准备，安排在提前批递交申请，争取整个申请季的主动权。

常规批次申请各专业有不同的时间安排，具体汇总如下图。

截至2023年3月23日，指南者留学在上述新加坡国立大学7个量化类项目的23Fall申请中，共递交有效申请213份，收获录取43枚，该阶段录取成功率暂为20.2%。由于部分专业尚未截止申请，部分专业仍在申请审理过程中，后续数据将会有所变动。

申请数量较大的是定量金融硕士、统计学硕士、企业商业分析科技硕士三个项目。录取率方面，统计学专业暂居第一位，目前成功率超27%。数字金融科技硕士以及商业分析硕士两个项目出结果时间相对较晚。

申请Tips

新加坡国立大学在录取过程中，对本科学校背景确实相对看重。目前已获录取同学的本科学校背景，集中在985学校（如清北华五，北京航空航天大学，吉林大学等）、211学校（如上海财经大学，北京工业大学等），以及海外本科（如多伦多大学，加州大学欧文分校，香港城市大学，澳门大学等）。

专业背景覆盖广泛，包括了数学/统计/计算机相关，金工/金数/大数据相关，金融学/经济学等相关专业。另外也有少数较大跨度的转专业申请，如建筑学跨申统计学，自动化跨申数学科学与机器学习，行政管理跨申企业商业分析等。

未经允许不得转载： 考研资料网 » 复旦大学研究院(复旦大学研究院院长是谁)