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。
需要注意的是，新加坡ba项目有真人面试，会涉及很多专业课内容，对实习或项目的细节会问的较为深入。
新加坡国立大学 msba
新加坡国立大学与ibm合作于2013年成立了nus商业分析中心（nus business analytics centre ，简称bac），属于设置在商学院下的老牌项目，偏爱有工作经验的申请者。
新国立msba项目提供capstone，合作企业质量很高，有利于学生将实践与理论知识进行更好的融合，积累名企实习经验。
msba项目竞争十分激烈，建议今年的申请者gpa 高于85分、雅思7.0以上，同时拥有优异的gre/gmat 成绩。
2. 新加坡国立大学 marketing analytics & insights
可以理解为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。
3. 南洋理工大学 msba
南洋理工大学的msba是非常新的项目，刚刚开设不到两年的时间，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。
4. 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。
