新加坡沿用英联邦教育体制，对申请者本科背景同样十分看重，国本学生中偏爱985/211、两财一贸的学生。鉴于今年申请人数激增，建议申请者gpa在85分以上，并且准备gre/gmat以增加自身竞争力。 从往年录取结果来看，90%被录取学生的雅思成绩在6.5-7分以上，其中7分以上的人数占比33%；62%的录取者gpa成绩在85分以上，仅有3%的录取者gpa分数低于80分。
在新加坡，大公司分布密集，有很多国际巨头公司的分部、总部或亚太总部均坐落于新加坡，对同学们找实习或者毕业进入名企有着天然的地理优势。新国立与南洋理工两所top院校的ba/类ba项目难度相当高，课程设置十分硬核，偏向tech方向，毕业生也是每年各大名企争夺的目标。
新加坡国立大学 marketing analytics & insights
为marketing concentrate的msba项目。设置在商学院下，时长为12-15个月，整体录取难度低于新国立msba项目。此项目对转专业申请者很友好，申请者需要对商科理论和编程统计都有所了解。比如在面试中，如果是工科申请者，面试会侧重marketing理论；如果是商科申请者，面试会涉及编程等知识。
南洋理工大学 msba
南洋理工大学的msba是非常新的项目，刚刚开设一年时间，录取学生以fresh grauate为主，对零基础和对非编程出身的学生很友好，录取者中不乏本科专业为金融、会计、管理以及文科、社科专业的同学。项目开设在商学院下，主要分为ata scientist和business两个方向，可以选修ntu的scse（计算机科学与工程学院）和spms（物理与数学科学学院）学院的课程。ntu的msba项目偏向tech方向，面试会问到一些编程问题；基本所有课程都会用到python/r来做项目，难度不低，好处是毕业后可从事s方向工作。
南洋理工大学 msc in analytics
msc in analytics项目开设在spms（物理与数学科学学院）下，属于老牌项目，时长1年，偏爱本科背景为计算机/统计学专业的学生。课程设置非常硬核，偏tech方向，必修课中有6个学分专门用来学习数据分析软件，包括python, cplex, r, weka, libsvm, matlab, sas, rapi miner等，偏商的课程较少。
在每年的众多申请者中，analytics项目录取时更加看重学生拥有含金量高的竞赛或实习经历；今年新加坡申请者很多，建议提早申请。
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