招生信息 | 新加坡国立大学数码金融科技硕士

新加坡国立大学（NUS）数码金融科技硕士（MSc DFinTech）由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提供。

入学时间
2023年8月
申请时间
2022年11月1日-2023年1月31日
*注：本文发布于2022年10月29日，请参阅官网查看项目最新信息。
金融科技（简称FinTech）泛指用于改进并自动化金融服务交付的技术与创新。随着云计算、数据分析和人工智能 (AI) 领域的进步，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不断增长的需求，新加坡国立大学数码金融科技硕士课程旨在帮助学生在计算机与金融方面打下坚实的基础，并提供一系列选修课程，分为三个垂直领域：计算机技术、金融数据分析，以及数字金融交易和风险管理。
新国大数码金融科技硕士是一个业界导向的项目，希望培养学生胜任三类角色：金融科技软件开发者、金融科技数据科学家/分析师，以及具备更多技术或/和数据科学知识的金融工程量化分析师。一些具体的目标岗位例如：

金融科技软件开发人员（系统/网络/应用）
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，或者后端运营工程师
金融科技量化分析师-机器学习
金融科技企业家

为什么选择它

计算机学院与商学院共同授课
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，这两所学院在各自学科领域均名列前茅*。
*参见2022年QS世界大学学科排名
灵活的课程组合
通过灵活的课程组合优化学习。从三个选修课垂直领域择其一进行学习，或者根据个性化需求选择选修课，并开展适合自己的毕业项目。
应对快速发展
沉浸于新加坡卓越的金融科技环境，面对快速发展的金融科技领域做好职业准备。
申请资格

新加坡国立大学数码金融科技硕士项目的录取是在竞争的基础上进行的。招生委员会会根据申请材料，对申请人进行整体评估，申请人至少应具备以下条件：
学历
计算机学士学位（例如CS/IS/CEG)，STEM或金融相关学科学士学位（例如金融、经济学或商科、理学、科技、工程、数学）
注：具有上述以外学历的申请人可根据具体情况予以考虑，但须经学院批准。
技能/经验
没有编程背景的学生需要证明其具有进入编程课程的能力。
项目将对申请人进行整体评估，包括其毕业大学的声誉、CAP/GPA和专业、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人也可能被录取，但是有数年相关工作经验的申请人具有优势。
英语
大学教学语言不完全是英语的申请人：
托福网考最低分数90，或雅思学术类考试总分最低6.0。
注：托福/雅思成绩自考试之日起两年内有效，请注意过期分数不可用于申请。
其他
对于国际申请人：GRE最低分数320（文字推理和数量推理）和3.5（分析性写作），或GMAT最低分数700。
*建议提交GRE/GMAT成绩，但这不是必须的。
注：GRE成绩自考试之日起五年内有效，请注意过期分数不可用于申请。
请注意
申请人有责任确保申请信息及所有证明文件真实、正确。作为申请的一部分，新加坡国立大学保留核实申请人所提供的信息的权利。大学有权拒绝录取、撤销录取和/或开除申请中有虚假或误导性信息（包括但不限于考试成绩、简历、证书、成绩单等）的申请人/学生。
课程框架

数码金融科技硕士课程共52学分（MC），包括28学分核心/基本课程，12学分选修课程，以及12学分的毕业项目。

核心/基本课程
学生必须完成28学分，包括：
FT5001 面向消费者的金融科技创新 2学分
FT5002 金融机构数字化转型 2学分
FT5003 区块链创新 2学分
FT5004 用于区块链应用的编程 2学分
FT5005 面向金融的机器学习 4学分
*BMD5301 金融科技专业人士金融导论 4学分
BMD5302 金融科技专业人士金融建模 4学分
*IT5001 软件开发基础 4学分
*IT5003 数据结构和算法 4学分
* 计算机或金融背景学生，完成过一门或多门类似于BMD5301、IT5001和/或IT5003的学生可以提交申请，经批准后修读替代课程，例如：
IT5004 企业系统架构基础
IT5005 人工智能
IT5006 数据分析基础

选修课程
建议学生从三个垂直领域中选择一个（但不是必须），选修其中的12学分课程：
1、计算机技术
CS5224 云计算 4学分
CS5231 系统安全 4学分
CS5321 网络安全 4学分
CS5331 网络（Web）安全 4学分
CS5421 数据库应用程序设计和调优 4学分
CS5439 软件安全 4学分
IS4234 合规与监管技术 4学分
IS5008 技术风险和网络弹性 4学分
IS5009 金融科技解决方案专题 4学分
FT5008 区块链应用当代专题 2学分

2、金融数据分析
CS5242 神经网络和深度学习 4学分
CS5246 网络（Web）上的文本处理 4学分
CS5339 机器学习理论与算法 4学分
CS5344 大数据分析技术 4学分
CS5446 人工智能规划和决策 4学分
IS5006 智能系统部署 4学分
IS5126 应用分析实践 4学分
IS5152 数据驱动的决策 4学分
FT5009 金融数据分析当代专题 2学分

3、数字金融交易和风险管理
BMF5342 金融和数据分析中的技术颠覆 4学分
BMF5346 风险投资和私募股权 4学分
BMF5353 应用投资策略 4学分
BMF5354 数字时代的金融监管 4学分
BMF5355 金融机构、市场、系统和技术 4学分
BMF5358 金融科技创业 4学分
BT4013 资本市场交易和投资分析 4学分
BT4016 金融服务风险分析 4学分
CS5233 仿真和建模技术 4学分
FE5103 权益型产品及其衍生品 4学分
FE5224 应用风险管理前沿主题 2学分
FE5227 商品基本面和建模 2学分

毕业项目
FT5007 金融科技毕业项目 12学分
毕业项目大约持续5个月。学生可在教授指导下进行学术研究项目，或投入企业实习积累实际工作经验（软件开发、数据分析、量化金融相关岗位实习）。
注意：上述课程列表仅供参考，具体提供课程可能有所变化，如有调整恕不另行通知。更多信息请关注项目官网更新，并访问NUSMODS查询

学制

全日制：18个月
非全日制：30个月
*请注意：国际申请人必须被新加坡认可的全日制课程录取才能申请学生准证(Student’s Pass)。如需更多信息，请参阅新加坡移民与关卡局(ICA)网站

学费

费用为61,000新元（消费税另计）
注：新加坡国立大学校友可获得15%学费折扣。学费详情请查阅官网。