新加坡国立大学数码金融科技理学硕士研究生申请要求-排名-学费-就业-语言要求

新加坡国立大学数码金融科技理学硕士由亚洲数字金融学院（AIDF）、新加坡国立大学计算学院和新加坡国立大学商学院联合提供。金融科技（Financial technology，简称FinTech），指的是旨在与传统金融服务商业模式竞争的广泛的技术与创新。由于云计算、数据分析和人工智能技术的进步，金融科技的应用在过去十年中爆发式增长。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，这个新的金融科技旗舰研究生课程旨在帮助学生在计算和金融方面打下坚实的基础，并提供一系列选修模块，这些模块分为三个方向：计算技术、金融数据分析和情报，以及数字金融交易和风险管理。新加坡国立大学数码金融科技理学硕士主要旨在帮助毕业生为人工智能软件开发人员、数据科学家、金融科技安全专家、金融量化分析师和金融机构或金融科技公司的其他类似职业做好准备。 新加坡国立大学数码金融科技理学硕士课程主要面向计划在金融机构或金融科技公司工作的学生，他们可以是（AI）软件开发人员、数据科学家、金融科技安全专家或金融定量分析师。除了帮助学生在计算机和金融领域打下坚实的基础之外，课程还提供涵盖深度计算机和金融专业知识的选修模块，支持毕业生为金融科技领域的未来职业挑战做好准备。

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申请要求

具有计算机学士学位；或 具有相关学科（如科学、技术、工程和数学（STEM）、金融、经济、统计学或商业）学士学位。 相关学科学士学位持有者需要具备2年金融科技或信息技术行业经验 技能/经验：python编程知识和/或高级定量科目学习 偏好GRE320+（分析写作3.5）或GMAT 700+的申请者（不强制要求）

语言要求

雅思

总分要求

托福

总分要求

GMAT

总分要求

700

GRE

总分要求

320

申请时间

{{ `${per_time.year}年${per_time.enroll_time}季入学${per_time.children.length == 1 && per_time.children[0].head == 1 ? '（提前批）' : per_time.children.length == 1 && per_time.children[0].head == 2 ? '（夏令营）' : ''}` }}

on hold

国际生

夏令营

提前批次

进行中

on hold

申请量过大，相应的申请有延迟或者无法拿到offer的风险。

国际生

本条是指国际生截止日期

课程设置

面向消费者的金融科技创新

Fintech Innovations for Consumers

金融机构数字化转型

Digital Transformation at Financial Institutions

区块链创新

Blockchain Innovations

区块链应用编程

Programming for Blockchain Applications

金融机器学习

Machine Learning for Finance

金融建模

Financial Modelling

金融概论

Introduction of Finance

软件开发基础

Software Development Fundamentals

数据结构与算法

Data Structures and Algorithms

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顾问解析

nus数码金融科技硕士于2021年8月首次招生，学制为1.5年，项目由亚洲数字金融研究所(AIDF)、新加坡国立大学计算学院和新加坡国立大学商学院联合提供。作为研究所的旗舰课程。专业围绕三个track: 计算技术、金融数据分析和智能、数字金融交易和风险管理进行课程安排。旨在帮助学生建立强大的计算和金融基础， 就业服务：课程目标是帮助毕业生为AI软件开发人员、数据科学家、FinTech安全专家、金融定量分析师以及金融机构或FinTech公司的其他类似职业做好准备。金融科技行业从业者平均薪酬一直是处于行业领先的，且每年呈较快上涨趋势。高薪+刚需，金融科技无疑是未来几年的风口行业。 招生特点：nus对于名校的偏好是众所周知的，专业方面偏好计算机或者相关专业（如数学，金融，经济，工科等），软背景方面需要有Python编程知识或在高级定量学科的学习基础，如果是相关专业同学进行申请，则需要有两年金融科技或信息技术的行业经验。所以在申请nus的时候，学校对于软背景还是非常看重的。

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录取报告

录取指南|该方向录取高度集中于985/211背景，典型录取者GPA集中在85分以上，雅思中位数为7.0。建议985/211背景申请者将GPA目标设定在85+、雅思7.0+，并重点提升量化课程成绩与相关实习经历。普通本科背景申请者录取率显著偏低，需通过高含金量科研、顶级实习或高分GRE/GMAT来弥补院校背景劣势，且需接受录取不确定性较高的风险。录取者本科专业高度集中于金融、金工金数、经济等商科与数理交叉领域，这些专业背景的申请者具有明显优势。建议申请者优先选择与自身本科专业高度匹配的子项目，以最大化课程衔接度与竞争力。跨专业申请者，尤其是来自纯文科或非量化背景的学生，必须通过补充数学、统计、编程等先修课程，并积累量化研究或金融工程相关项目经历，来证明其学习能力与专业适配性。从历史数据来看，该方向整体竞争激烈，建议申请者在9月至11月的早期轮次完成投递，以争取更充裕的审理时间和名额。申请者应提前准备好成绩单、语言成绩、文书及推荐信等核心材料，确保在开放申请后尽早提交。延迟投递至次年1月之后，可能面临剩余名额减少、审理周期延长等风险，从而降低录取概率。