新加坡国立大学可持续发展数据科学硕士
新加坡国立大学可持续发展数据科学理学硕士（MSc in Data Science for Sustainability）课程是统计和数据科学系、基于自然的气候解决方案中心与生物科学系合作的一项合作项目。该项目旨在培训数据科学家，使他们能够将自己的知识和技能与对可持续发展问题的理解结合起来。
世界目前面临着重大的可持续发展挑战，包括气候变化、生物多样性丧失、水资源短缺与污染等。数据科学通过从复杂的经济、环境和社会系统中揭示有价值的见解，已成为支持解决这些问题的关键参与者。对拥有强大数据科学和可持续发展领域技能的专业人员的需求正在迅速增长。
课程设置
本项目一共10门课程，其中5门核心课程，5门选修课程。
核心课程（5门）
DSS5101可持续性原则
DSS5102高级回归和时间序列分析
DSS5103地理空间数据分析
DSS5104机器学习和预测建模
DSS5105数据科学实践项目
选修课程（任选5门）
DSS5201数据可视化
DSS5202可持续系统分析
DSS5210研究/行业项目 I
DSS5211研究/行业项目 II
ST5218 高级金融统计方法
ST5225 网络统计分析
BL5102 环境科学
BL5313 食品安全与可持续性
SPH5201传染病控制
SPH5205城市疫情管理
DBA5107银行业数据分析
DBA5109定量风险管理
申请要求
学术背景要求
数学、工程、统计学、计算机科学、物理学或经济学等定量学科背景。
或者相关非定量学科（如环境科学、生命科学等），但是进行定量学科的辅修或第二专业学习，具备很强的分析能力。
标化分数要求
☑ GRE：不要求提供
其他申请要求
经济资助证明文件（至少45,000 新元或同等金额的银行存款证明）
就业前景
新加坡国立大学（NUS）的可持续发展数据科学硕士项目，作为一个跨学科的创新教育项目，其毕业生在就业市场上的前景十分广阔。该项目结合了数据科学与可持续发展的两大领域，培养出既具备数据科学技能，又深刻理解可持续发展原则的专业人才。在就业市场上拥有极高的竞争力和广泛的职业选择。
无论是投身于政府机构、企业、非营利组织，还是选择创业或科研道路，都能凭借专业知识和技能，为实现全球可持续发展目标贡献力量。以下是该专业毕业生可能的就业方向和发展前景分析：
1. 政府与非政府组织
·环境政策分析：在政府部门工作，利用数据科学技能分析环境政策的效果，推动更加科学的决策制定。
·气候变化研究：加入国际组织或研究机构，专注于气候变化模型的建立与分析，为全球气候变化应对提供数据支持。
2. 企业与咨询
·可持续发展顾问：为公司提供可持续发展战略建议，利用数据分析帮助企业减少环境影响，提升社会责任形象。
·企业社会责任（CSR）分析：在企业内部，负责监测和分析公司的环境、社会和治理（ESG）表现，推动企业可持续发展目标的实现。
3. 科技与创新
·智能能源系统开发：在能源行业，参与智能电网、可再生能源系统的设计与优化，推动能源行业的数字化转型。
·环保技术创业：利用所学知识和技术，创立专注于环保科技的初创企业，如废物回收、污染控制等领域的创新解决方案。
4. 金融与投资
·绿色金融分析师：在银行、投资公司或资产管理机构，专注于绿色债券、可持续发展基金等绿色金融产品的分析与投资。
· ESG评级与分析：为投资者提供ESG评级，评估企业的环境、社会和治理风险，引导资本流向可持续发展的项目。
5. 教育与研究
·可持续发展教育者：在高等教育机构，教授可持续发展与数据科学的课程，培养下一代的可持续发展专业人才。
·科研人员：加入研究机构，进行与可持续发展相关的数据科学研究，为政策制定和行业实践提供科学依据。
新生画像
01毕业院校
02生源分布
03专业类别
作为跨学科的热门项目，新生专业背景也涵盖广泛，包括了：
数学、统计、数据科学、金融工程、金融数学等量化背景
经济、金融、投资、精算等专业
电子工程、电气与电子工程、环境工程、土木工程等
计算机、信息科学等
自然科学含生命科学、农业科学
04年龄分布
新生中60%的学生是介于22岁-24岁之间的大学本科应届毕业生，同时有10%以上的同学是超过30岁后重返校园的。最年轻的同学入学时仅有20岁。
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