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新加坡国立大学人文与科学学院(CHS)

统计学的理科（荣誉）学士学位

理学院核心教育理念

科学教育是多学科的，培养的学生能够满足未来日益复杂的需求。新国立的学位课程不断得到审查和修订，以确保学生所接受的教育始终具有相关性。课程内容只是所提供教育的一小部分。新国立更加强调培养和磨练学生的分析和创造性思维能力、演讲技巧、计算机知识和解决问题的技巧。这些都是生活技能，使理科毕业生多才多艺、善于表达和精通信息技术。

学校提供的教育具有包容性，能够满足学生广泛的兴趣、性向和能力，发展和最大限度地发挥每个人的潜力。在本科教学方面，学院采用了专门的教学模式，旨在培养更深入的学习方法。我们还针对不同的学生群体开设了各种精品课程，以扩展和丰富尽可能多的学生的教育经验。

主修统计学的理科（荣誉）学士学位

本系的教授通过教授学生如何收集、分析和展示数据，为这个四年制直接荣誉课程的学生做好准备。学生学习如何从调查、数据库和精心设计的实验中提取信息，以获得对基本现象的理解，或决定合适的行动方案。他们学习编程、解决问题和数据可视化技能，并对手头的应用变得敏感。

专业化

学生可以选择在数据科学或/和金融和商业统计方面进行专业学习。数据科学侧重于管理大量数据的收集、存储和分析的计算概念和技能，而金融和商业统计则侧重于统计在投资和金融分析、保险、营销研究和管理领域的应用。你可以在统计学专业的基础上，从规定的清单中再读五个选修模块，从而达到专业要求。

职业选择

世界正变得更加注重量化和数据。许多专业、组织和企业在面对不确定因素时依靠数字测量来做出决定。因此，统计学毕业生可以期待在政府机构、医疗和制药业、制造和工程公司、银行和金融机构、研究和开发以及教育机构中担任统计员。此外，还有许多工作没有 "统计员 "这个词，但将大大依赖于从学习统计学中获得的知识和技能。这些工作包括商业、风险和金融分析师、质量保证或制药工程师、营销人员、银行和电信主管、精算师和数据科学家等等。更有企业家精神的毕业生还建立了自己的商业企业。

有意从事教学工作的统计学毕业生可以参考www.moe.gov.sg/careers/teach/how-to-apply/teaching-schemes/degree-holders，了解更多关于在小学或中学/初级学院（JC）教学的信息。新加坡国立大学统计学毕业生可以在中学/JCs教授数学。需要注意的是，教育部（MOE）一般要求申请人在中学/JC有两个教学科目。

统计学专业课程要求：(适用于2021/2022学年及以后的学生)

级别 主要要求

1000级(4个MCs) 通过

- ST1131 统计和统计计算简介 1 4

2000级(24个MCs)合格

-ST2131/MA2116/MA2216 Probability

-ST2132数学统计学

-ST2137 统计计算和编程

-MA2001线性代数I

-MA2002微积分

-MA2311 高级微积分的技术

或 MA2104 多变量微积分

3000级(16个MCs)通过

-ST3131 回归分析

-ST32xx（ST328*除外）或ST42xx（ST4288除外）模块中的三个模块

第4000级(16 MCs) 选择选项A或选项B 选项A

-从ST42xx（ST4288除外）中选择四个模块 选项B

-从ST42xx中选择两个模块

-ST4288 统计学的荣誉项目

1 ST1131将用于满足人文与科学学院的数据知识要求。

* UROPS模块ST3288和ST3289不计入专业，而是作为非限制性选修模块。

要想在统计学专业毕业，学生必须阅读并通过以下至少一项。

(1) ST3288

(2) ST4288

(3) 任何UPIP/FASSIP模块

ST3248统计学习I

CS3243 人工智能简介^ CS3244 机器学习^

ST4248 统计学习II

ST4250 多变量统计分析

DS 2

ST3247 仿真

CS3210 平行计算^

MA3252线性网络优化 ST4234贝叶斯统计学

CS4231并行和分布式算法^ DSA4211高维统计分析

DSA4212 大规模数据驱动推理的优化 MA4268 视觉数据处理的数学^

DSE4211 / QF4211 数字货币^ DSE4212 / QF4212 金融科技的数据科学^

(B) 要获得金融和商业统计专业的学位，必须从以下两个列表中通过（至少）20个MCs，其中每个列表中至少有8个MCs（FBS 1，FBS 2）。

FBS 1

ST3234精算统计学

ST3246 精算的统计模型 ST4245 金融的统计方法 ST4253 应用时间序列分析

QF4103 金融衍生品的数学模型^ DSE4211 / QF4211 数字货币^

DSE4212 / QF4212 金融科技的数据科学^

FBS 2

ST3232 实验的设计与分析 ST3236 随机过程 I

ST3239 调查方法 ST3244 人口统计方法 ST4238 随机过程 II ST4252 应用生存分析

^ 希望阅读这些模块的学生必须阅读额外的先修模块，并应就其学习计划咨询学院/系的学术建议。

此文章摘自学校官网：Programme Structure - Department of Statistics & Data Science | Department of Statistics & Data Science (nus.edu.sg)

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