本课程专为数据科学家而开设，他们需要通过数据洞察来帮助公司实现商业效果提升。它最适合专注于追求以下场景的专业人士，如：有条不紊地进行数据探索和可视化、诊断分析，使用统计和机器学习技术，文本分析、推荐系统和大数据工程来预测建模等。

课程带来的数据分析能力，可以帮助企业聚焦重大决策，获得更好的前瞻效果，从而转化为更高的利润。比如通过建模来获取更有吸引力的定价，更好的用户体验，更准确的市场细分和高效的库存管理，从而获得利润最大化。掌握了这些能力，学生将能够胜任专家、领导等岗位。

本专业在几乎所有正在快速实现数字化转型的行业中都有机会，如果在新加坡，毕业后可以从事如：业务分析经理、数据科学家和架构师、业务分析师、优化策略顾问、商业智能和绩效管理顾问、企业智能经理、市场情报分析师、CRM数据分析师、风险分析师、市场分析师、大数据分析师。

本专业的校友常供职于以下公司：埃森哲、星展银行、国防科技局、惠普新加坡、新加坡资讯通信发展局、新加坡税务局、华侨银行、新加坡电信等。

最好是数学、统计学、计量经济学、管理科学、运筹学、科学或工程学士学位，平均成绩至少为B级；

需提交GRE成绩，建议 GRE 成绩至少达到 320 分（文字推理和数量推理）和 3.5 分（分析性写作）；

两年以上相关工作经验优先：
IT、工程和科学专业人员将成为理想的候选人；
在数学、统计学、计量经济学、管理科学、运筹学或类似方面具有高度相关学位且具有良好学术成绩的候选人可以获得工作经验豁免；

必修课程：

分析项目管理和交付方向，包含4门课程

商业统计 II

数据评估

数据治理与保护

业务分析项目管理

核心分析技术方向，包含4门课程

数据分析流程和最佳操作

统计训练营 II

预测分析 – 洞察趋势和异常情况

文本分析

选修课程（完成2个方向的课程）

（1）客户分析方向

客户分析

高级客户分析

活动分析

（2）大数据处理方向

分析大数据工程

推荐系统

为分析处理大数据

（3）实用语言处理方向

文本分析

新媒体与情感挖掘

使用机器学习进行文本处理

对话式用户界面

（4）高级预测建模技术方向

复杂的预测建模和预测

产品和定价分析

健康分析

学习这个专业的学生需要在企业进行为期3个月的实习，老师教的内容也更偏向实操，纯理论的偏少，比如某个算法，某个大数据组件可以在什么实际场景下面使用。在完成课程结束时老师都会布置一个团队合作任务，至于怎么组队，有的老师是指定，有的老师让自愿组合，在团队写作完成课题时，留学的体验感很强，毕竟以前基本都是单打独斗的学习，但是现在就更加注重沟通和学习产生对解决问题的效果。然后课程的学习强度还是比较大，不过收获也大。