新加坡国立大学（NUS）——计算机学院
1975年在南洋大学理学院设立了计算机科学系
2010年信息系统系迁至COM2大楼。
商业分析理学士（荣誉学士*)
作为一名商业分析学生的生活
今天的企业在数据上运行。从网络分析和会计到市场研究和人口统计，我们以信息为中心的世界年复一年地产生了无数兆字节的数据。数据分析员扮演着越来越重要的角色，使所有这些数据变得有意义。
作为一名商业分析的学生，你将在统计和分析方法方面获得坚实的基础，这些方法构成了数据科学的骨干力量。你将学会使用电子表格，汇总数据，评估统计意义，并确定统计趋势。
有了商业分析的背景，你几乎可以在任何行业找到自己的位置。从IT咨询公司到网络营销机构，从政府机构内部到领先的初创企业，到处都可以看到数据分析师的身影。
新加坡国立大学的教育为计算机的各个领域提供了坚实的技术基础，这意味着你的商业分析培训将得到强大的通用计算机技能的支持。因此，新加坡国立大学的商业分析学位将为您提供所需的技能和专业知识，以便在当今发展最快和最令人振奋的职业中建立事业。
学习大数据和数据挖掘技术
用分析法预测客户行为
用智能洞察力解决商业问题
使用人工智能来模拟商业结果
通过专业课程建立专业知识
我们的商业分析课程提供三个专业，让学生有机会为关键工作领域建立专业知识。
金融分析专业
获得在投资、银行、金融、交易、兼并和收购以及基金管理领域从事利基工作的技术技能。学习有效地使用最新的工具和系统进行金融数据建模和衡量。对预算控制、投资组合和欺诈检测进行深入分析。在量化交易的统计建模和方法方面建立坚实的理解。通过这个专业，你将能够模拟和自动交易，以及分析投资的风险回报权衡。
基于机器学习的分析
基于机器学习的分析专业是新开设的，目前正在审批过程中
在基于机器学习的分析和技术方面获得深厚的基础知识和专业知识。通过本专业的学习，您将进一步发展和磨练您的机器学习（ML）（人工智能或AI的一个子领域）技能和知识，从而为设计和开发涉及ML分析和技术的复杂商业分析解决方案做好准备，并在商业/数据分析领域从事AI/ML工程师、AI专家和AI应用研究员的工作。
营销分析专业
学习有效地使用最新的工具和技术来分析营销数据，并对企业的4Ps（定价、促销、产品、地点）和3Cs（客户、公司、竞争对手）创建智能洞察力。培养使用尖端技术建立营销数据模型和创建战略营销活动和促销的技能。学习如何使用分析工具来了解客户的情况和购买模式。具备在各行各业，从营销、客户关系、市场研究，到投资和产品开发的职业道路的能力。
通过双主修或辅修课程拓宽你的眼界
学生还可以申请做双主修（如经济学）或辅修（如经济学、金融数学、信息安全、房地产或统计学）。
部分就业岗位和方向：
AC尼尔森的网络分析师
新加坡花旗银行IT业务分析师
星展银行的机器学习工程师
Facebook的货币化分析师
赛门铁克的数据挖掘专家
新加坡电信市场研究分析师
德勤分析的业务分析师
新加坡报业控股的数据科学家
亚历山德拉卫生系统邱德拔医院医疗分析员
课程设置：
简介
理学士（商业分析）学位课程是一个跨学科的本科学位课程，由计算机学院提供，商学院、工程学院、理学院以及艺术和社会科学学院参与。这是一个四年制的直接荣誉课程，提供了一个共同的两年制宽基础跨学科课程，所有学生将阅读数学、统计学、经济学、会计学、市场营销、决策科学、工业和系统工程、计算机科学和信息系统等模块。第三和第四年学习的学生可以从两份清单中选择选修模块，即功能或方法学选修模块。功能性选修模块涵盖了商业功能或营销、零售、物流、医疗保健等部门。方法学选修模块包括那些与大数据技术、统计学、文本挖掘、数据挖掘、社会网络分析、计量经济学、预测学、运筹学等相关的模块。总之，这些选修模块跨越了当今行业中最令人兴奋和最具挑战性的商业分析实践领域。
CAP为4.00或更高的学生可以选择用BT4101学士论文代替行业经验要求。旨在获得荣誉（最高荣誉）的学生必须通过BT4101。在完成学位课程的MC要求的至少70%（即112个MC）后，CAP为4.00或更高的学生可以选择用BT4101（12个MC）代替IS4010行业实习计划。
请注意，BT4101项目的选择过程要比学生开始学习BT4101的学期提前一个学期进行。因此，学生可以暂时选择BT4101项目；但必须满足 "在完成学位课程要求的至少70%（112个MC）后，CAP达到4.00或更高 "的条件，才能开始用BT4101代替IS4010。
新加坡国立大学海外学院（NOC）- 商业分析
参加NOC课程的学生可以。
将TR3201/N创业实践（8个MCs）部分计入BT4101理学士论文（12个MCs中的4个），并取代3000级的一个商业分析课程选修课（4个MCs）。
将TR3202/N创业实习课程（12个学分）计入行业经验要求（即IS4010行业实习课程）。
将TR3203/N创业案例研究与分析（8个学分）部分计入BT4101理学士毕业论文（12个学分中的8个）。
理学士（商业分析）学位要求摘要模块
模块子项总数
共同课程要求（备注1） 40
大学水平要求。6个大学支柱 24
数字素养 --- CS1010S 编程方法学 4
批评和表达 --- GEX% 4
文化和联系 --- GEC% 4
数据素养 --- BT1101商业分析简介 4
新加坡研究 --- GES% 4
社区和参与 --- GEN% 4
计算机伦理 4
IS1108 数字伦理和数据隐私4
跨学科与交叉学科教育
包括跨学科（ID）模块和跨学科（CD）模块
学生需要从上述模块中选取12个MCs，其中至少有两个ID模块和不超过一个CD模块来满足本组的12个MCs要求。12
课程要求80
核心模块60
MA1311矩阵代数，或MA2001线性代数I （备注2） 4
MA1521计算微积分，或MA2002微积分（备注2） 4
BT2101 商业分析的计量经济学模型4
BT2102 数据管理与可视化4
CS2030 程序设计方法论II4
CS2040 数据结构和算法 4
IS2101 商业和技术交流 （备注3） 4
ST2334概率和统计学 （备注4） 4
BT3103 商业分析的应用系统开发4
IS3103 信息系统领导力和沟通 4
BT4103商业分析顶点项目8
BT4101 学士学位论文或行业经验要求 （备注5） 12
课程选修课（PE）
完成5个商业分析课程选修模块，其中至少有3个模块达到4000级，至少有3个必须是BT编码的模块。
20
商业应用
DBA3712 动态定价和收入管理
IE3120 制造业物流
IS3240 数字平台战略和架构
BT4013 资本市场交易与投资分析
BT4016 金融服务的风险分析
BT4211 数据驱动的市场营销
BT4212 搜索引擎优化与分析
DBA4811 咨询的分析工具
IS4241 社会媒体网络分析
IS4242 智能系统和技术
IS4250信息技术驱动的医疗解决方案
IS4262数字产品管理
MKT4812 市场分析
分析方法
BT3017 机器学习的特征工程
BT3102 商业分析的计算方法
BT3104 商业分析的优化方法
IE2110 运筹学 I （备注6） 或 DBA3701 优化简介
CS3243 人工智能简介
CS3244机器学习
DBA3803 商业中的预测性分析
BSE4711 商业计量经济学II
BT4012 欺诈分析
BT4015 地理空间分析
BT4221 大数据技术与工艺
BT4222 挖掘网络数据的商业洞察力
BT4240 预测数据分析的机器学习
IS4241 社会媒体网络分析
IE4210运筹学II
ST3131 回归分析
ST4245 金融统计方法
技术实施
IS3107 数据工程
IS3221 带有分析解决方案的ERP系统
IS3261 企业的移动应用开发
BT4014 适应性系统的分析驱动设计
BT4301 商业分析解决方案的开发和部署
IS4226 系统性交易策略和系统
IS4228 金融服务中的信息技术
IS4234 合规和监管技术
IS4246 智能系统和人工智能治理
IS4302 区块链和分布式账本技术
所有模块都是4个MCs模块。
不受限制的选修课40
总数160
备注：
1：学生可以参考：https://www.nus.edu.sg/registrar/academic-information-policies/undergraduate-students/general-education/for-students-admitted-from-AY2021-22，了解大学水平要求。有两个课程要求用于满足新的大学水平要求，具体来说，BT1101将满足数据知识的支柱，CS1010S将满足数字知识的支柱。
2：如果学生希望对所涉及的主题进行更严格的处理，我们鼓励他们选择这些硕士模块。
3：由英语语言交流中心教授。
4：对于选修统计学第二专业的学生，他们可以用ST2131代替ST2334来满足第一专业的要求。对于选修第二专业数学的学生，他们可以用ST2131和ST2132代替ST2334来满足第一专业的要求。ST2132的MCs来自于UE。对于选修数学辅修专业的学生，他们可以用ST2131代替ST2334，并将ST2132作为非限制性选修课来满足第一专业的要求。
5: 学生可以参加任何至少12个MCs和至少连续6个月的实习课程（如IS4010行业实习课程，CP3880高级技术实习课程，新加坡国立大学海外学院）来满足行业经验要求。CAP为4.00或更高的学生可以选择用BT4101理学学士学位论文代替行业经验要求。旨在获得荣誉（最高荣誉）的学生必须通过BT4101。在完成学位课程的MC要求的至少70%（即112个MC）后，CAP达到4.00或更高的学生可以选择用BT4101（12个MC）来代替行业经验要求。
6: 如果学生希望选择IE4210作为选修模块，我们鼓励他们学习IE2110。
商业分析专业
学生可以选择学修一个或多个商业分析学士课程的专业。 如果这些专业之间有共同的模块，重复计算的范围应该不超过8个专业的MC。
有些模块需要本清单以外的先决条件。学生必须具备这些先决条件才能学习。
(A) 金融分析专业
要获得金融分析专业资格，学生必须满足以下20个MCs的要求。
第一组（选择任何2个模块）*。
BT4013 资本市场交易与投资分析
BT4016 金融服务的风险分析
IS4228 金融服务中的信息技术
第二组（选择任何3个模块）。
BT4012 欺诈分析
BT4221 大数据技术与工艺
BT4222 挖掘网络数据以获得商业洞察力
IS3107 数据工程
IS4226 系统性交易策略和系统
IS4234 合规和监管技术
IS4302 区块链和分布式账本技术
学生可以选择从第一组中学习所有三个模块，并将其中一个模块计入第二组，以满足专业课的模块要求。
(B) 营销分析专业
要获得营销分析专业的资格，学生必须满足以下20个MCs的要求。
第一组（选择任何2个模块）*。
BT4211 数据驱动的市场营销
BT4212 搜索引擎优化与分析
BT4222 为商业洞察力挖掘网络数据
第二组（选择任何3个模块）。
BT3017 机器学习的特征工程
BT4014 适应性系统的分析驱动设计
BT4015 地理空间分析
BT4221 大数据技术和工艺
IS3107数据工程
IS3240 数字平台战略和架构
IS4234 合规和监管技术
IS4241 社会媒体网络分析
* 学生可以选择从第一组中的所有三个模块，并将其中一个模块计入第二组，以满足专业课的模块要求。
(C) 基于机器学习的分析专业(新)
要获得基于机器学习的分析专业，学生必须满足以下20个模块的要求。
第一组（选择任何2个模块）*。
BT3017 机器学习的特征工程
BT4222 为商业洞察力挖掘网络数据
IS4242智能系统和技术
第二组（选择任何3个模块）。
BT4012 欺诈分析
BT4221 大数据技术与工艺
BT4240 预测性数据分析的机器学习
BT4301 商业分析解决方案的开发和部署
CS3243 人工智能简介
CS3244机器学习
IS3107数据工程
IS4246智能系统和人工智能治理
* 学生可以选择从第一组中选取所有三个模块，并将其中一个模块计入第二组，以满足专业课的模块要求。
此文章摘自学校官网：NUS Computing - Business Analytics Course – Learn Data Science Skills for the Business Future