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可持续发展数据科学理学硕士

QS:10THE:17

MSc in Data Science for Sustainability

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National University of Singapore

入学时间2027-08
项目时长1-2年
项目学费276218人民币/每年
专业介绍
世界正面临着气候变化、生物多样性丧失、水资源短缺和污染等严峻的可持续性挑战。数据科学通过从经济、环境和社会数据中揭示洞见,在理解这些复杂问题方面发挥着关键作用。为应对这些问题,统计与数据科学系、基于自然的气候解决方案中心以及生物科学系联合开设了可持续性数据科学理学硕士课程。该课程旨在培养学生成为精通数据科学且深刻理解可持续发展的专业人才。 目前,社会对兼具数据科学与可持续发展专业知识的人才需求迅速增长,由此催生了广泛而令人期待的职业机会。本课程旨在为毕业生提供必要的技术技能和分析知识,以满足这一需求,并为可持续发展作出实质性贡献。
申请要求
申请者须持有四年制本科学位,专业应为数学、工程、统计、计算机科学、物理、经济学等定量学科;若本科为环境科学、生命科学等非定量相关专业,则需辅修或双修定量学科,以证明具备扎实的分析能力。持有三年制学士学位或四年制非定量专业学位的优秀申请者,若具备相关工作经验,可个案审核,须经研究生项目委员会批准。中国申请者需注意:部分非定量专业背景者若无定量辅修/双学位,可能不满足基本要求,建议优先确保定量课程背景。
语言要求
雅思
总分要求6
听力-
阅读-
写作-
口语-
托福(旧版)
总分要求85
听力-
阅读-
写作-
口语-

专业录取人群画像

本科背景

申请成功案例 本科学校 类型分布

50.00%985
28.57%211
14.29%中国港澳及海外院校
7.14%双一流
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申请日期

2027年开学季
2025-08开学2025-07-15申请截止
2026-08开学2026-01-31申请截止
2026-08开学2025-07-15申请截止
2027-08开学2026-07-15申请截止

核心课程(20学分): - DSS5101 可持续发展原理 - DSS5102 高级回归与时间序列分析 - DSS5103 地理空间数据分析 - DSS5104 机器学习与预测建模 - DSS5201 数据可视化 选修课程(20学分): 须修读5门选修课,其中至少2门须从以下三门中选择: - DSS5202 可持续系统分析 - DSS5203 ESG数据在可持续金融与投资中的应用 - BL5102 环境科学 其余选修课可从以下范围内任选(满足学分要求即可): - 数据科学项目 - 研究/产业实践项目 - 统计学相关课程 - 商业分析学院开设的课程 - 公共卫生相关课程 该课程体系强调可持续发展与数据科学的交叉融合,兼顾理论基础、技术方法(如机器学习、时空分析、可视化)及实际应用(如ESG投资、环境系统分析),并提供跨学科选修空间,支持学生根据职业或研究方向灵活定制学习路径。

DSS5101 可持续发展原理

DSS5101 Principles of Sustainability

必修
DSS5102 高级回归与时间序列分析

DSS5102 Advanced Regression and Time Series Analysis

必修
DSS5201 数据可视化

DSS5201 Data Visualisation

必修
DSS5103 地理空间数据分析

DSS5103 Geospatial Data Analysis

必修
DSS5104 机器学习与预测建模

DSS5104 Machine Learning and Predictive Modelling

必修
新加坡新加坡国立大学可持续发展数据科学理学硕士就业报告

MSc in Data Science for Sustainability

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