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新加坡国立大学ebac对比ntu分析学/新国立统计专业申请

来源: 留求艺 更新时间:2024-10-13 04:58

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新加坡国立大学ebac专业这几年申请越来越热门,不少考生都纷纷报考这个专业。新国立ebac是新加坡国立大学的系统科学和工业工程专业下的一个硕士专业,名称是企业商业分析(Enterprise Business Analytics and Computing)的缩写。其课程侧重数据分析,为学生提供丰富的实习机会。相比新国立统计专业侧重理论,ntu分析学侧重编程,ebac更加实用且就业前景比较好。本文将从几个维度详细分析三个专业的区别,供报考新国立大学的考生参考。

新加坡国立大学ebac对比ntu分析学/新国立统计专业申请

新国立统计专业侧重理论,EBAC专业侧重实践应用

从课程设置来看,新国立大学统计专业更加侧重理论方面的学习。统计专业的课程包括概率论、统计理论、数理统计等统计学基础理论课程。这些课程能够帮助学生奠定稳固的理论基础。但是统计专业较少设置数据挖掘、机器学习等应用方面的课程。相比之下,EBAC专业更加注重实践应用能力的培养。EBAC专业设置了数据可视化、预测建模、文本分析、客户分析等一系列应用课程。这些课程能够帮助学生掌握数据处理、模型建立、结果分析和可视化呈现全流程。同时,EBAC专业还设置了3-5个月的强制带薪实习,让学生在实际工作中锻炼技能。因此,从专业定位上来看,统计专业更加关注理论构建,而EBAC专业更加关注实践能力的培养,这是两者的主要区别。

新国立EBAC专业有3-5个月强制带薪实习

新国立大学EBAC专业最大的特色就是设置了3-5个月的强制带薪实习。这一设置使EBAC与其他专业有明显区别。实习时长达到3-5个月,时间比较充裕,可以让学生参与企业的实际数据分析项目,积累丰富的工作经验。同时,实习是带薪的,一定程度上可以弥补学费的开支。EBAC专业的毕业生入职公司后,由于已经在相关领域有过实际操作经验,较快适应工作环境和要求。相比之下,新国立统计专业并没有设置类似的强制实习项目,更多侧重理论学习。ntu分析专业虽也有实习项目,但时长只有3个月,相对较短。因此,EBAC专业设置的3-5个月强制带薪实习是其最大的优势之一,这为毕业生就业提供了有力保障,也是选择EBAC专业的重要考量因素。

新国立EBAC专业编程课程比例较大

相比传统的统计学专业,EBAC专业更加强调应用能力的培养,因此在课程设置上增设了大量编程类课程。EBAC的课程包含Python编程、R编程、数据库管理、机器学习算法、深度学习等计算机科学与技术类课程。这些课程所占比例较高。而统计专业主要是概率论、数理统计、回归分析等理论课程。ntu分析专业也有数据库、编程语言类课程,但主要集中在第一学期,之后以统计学课程为主。可以看出,EBAC专业在编程能力培养上的重视程度更高,毕业生可胜任使用编程语言进行数据获取、分析、模型搭建等工作。这与数据科学员工的技能要求相符。因此,希望从事数据分析方向工作的同学可以优先考虑报考EBAC专业。

ntu分析学采取晚上课程,侧重数据科学动手能力

南洋理工大学分析学专业采用晚上课程的授课形式,主要面向在职人员学习。这种教学设置使其在培养数据科学动手能力上具有独特优势。晚上上课时间较为灵活,可以保证学生白天时间工作,课下进行项目实践。分析学专业的课程设置也非常注重技能培养,包含数据库管理、编程语言、探索性数据分析、统计学习方法、数据挖掘等。与新国立统计专业相比,分析学专业减少了理论课程的比重,增加了技能类课程的比重。这样可以帮助学员通过实际动手操作来掌握数据处理到模型搭建的全过程,培养出符合业界需求的应用型人才。当然,分析学专业的学制只有1年,较为紧凑,主要面向有统计或计算机科学背景的在职人员。但从应用能力培养来看,分析学专业具有独特优势。

EBAC专业毕业生实习就业前景较好

从实习与就业前景来看,EBAC专业也具备明显优势。EBAC专业强制设置3-5个月实习,实习单位包括IBM、裕廊港、新加坡电信、新加坡中央医院等知名企业,实习经历对于毕业后就业非常有帮助。同时,EBAC专业毕业生具有数据处理、建模、编程等综合能力,较容易找到相关职位。新国立统计专业侧重理论,实习机会相对较少。ntu分析学专业虽也提供实习,但多数为学生自己联系。此外,许多公司更青睐有实战经验的应用型人才。因此,从实习与就业前景考量,EBAC专业毕业生由于早期实习积累,以及应用技能的培养,总体而言更具竞争力,前景较好。当然,如果希望从事研究型工作,统计专业的理论基础也非常重要。

新国立EBAC专业课程内容更符合数据科学发展方向

从数据科学发展的大方向来看,EBAC专业的课程设置更加贴合行业需求。数据科学是一个讲求实际应用能力的交叉学科。它需要统计学、计算机等多学科知识的支撑。同时,编程能力、数据挖掘、机器学习等技能也是数据科学员必须掌握的。EBAC专业中的预测建模、客户分析等课程就是对这些能力的培养。而过于理论化的统计学知识,在实际工作中应用价值稍差。因此,相比统计专业,EBAC专业在课程内容上更加符合数据科学实际工作中的知识和技能要求。其强调应用能力的培养思路,使学生毕业后能够较快适应数据科学职位的要求。这也是为什么在数据科学领域,EBAC专业逐渐受到欢迎的重要原因。综合来看,EBAC专业是培养数据科学应用型人才的较好选择。

综上所述,新加坡国立大学EBAC专业相比统计专业和ntu分析学专业,更加侧重实际操作与项目经验。其设置3-5个月的强制带薪实习,使学生毕业时具备丰富的工作经验。同时编程和机器学习课程占比高,培养学生数据挖掘和分析的能力。尤其是相比侧重理论的新国立统计专业,EBAC专业毕业生更容易找到工作。因此,对想在新加坡发展数据分析相关职业的考生来说,EBAC专业是不错的选择。当然,如果希望从事统计方向的研究工作,新国立统计专业依然占有优势。

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