NUS系统分析研究生开放申请 迎接数字化未来

2022/10/12   •   6809阅
想掌握数字技能,转型IT行业?NUS系统科学院GDipSA课程为资讯科技及非专业人士量身打造,提供实践性学习、业界经验和丰富的课程内容。通过行业相关课程、经验化学习和顶尖师资,助您在数字经济中取得成功。了解更多,预备迎接数字化未来!

当创新与各种业务相遇,转化为数字业务时,您是否设想过科技能以什么方式助益你的工作?NUS系统科学院推出的GDipSA课程专为资讯科技专业及非专业人士设计,帮助大家掌握数字技能,快来了解一下吧~

新加坡国立大学系统科学院

(NUS-ISS)

新加坡国立大学系统科学院(NUS-ISS)创立于1981年,通过一系列研究生教育课程、专业发展课程、咨询、应用研究及就业辅导等项目,为有关行业领域培养数字人才。国大系统科学院在行业革新、未来行业及未来技能方面的贡献与成就广受认可。作为数字经济主力军,不断提升,持续领先。

国大系统科学院独特的教育含括多样学习途径,提供各大关键行业相关学科,如:软件开发、数据科学、人工智能、网络安全、智能保健、数字政务及数字创新。

迄今,有超过162,500位资讯通信及商务专业人员、8,000位业界客户机构及7,170位研究生课程校友获益于国大系统科学院所提供的服务。国大系统科学院教学团队人均业界经验超过20年。

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ISS,来源:NUS-ISS

一年转型之旅

预备迎接数字化未来

系统分析研究生文凭课程 (The Graduate Diploma in Systems Analysis programme) 是为期一年的全日制课程,旨在培养实际工作领域的IT专家和领导者,以确保学生获得全面的就业能力。许多学生通过学习该课程如愿转行至前途璀璨的IT行业,并在IT相关专业继续深造。这一年的课程注重于实践的学习,并提供5个月带薪实习,可获得实际工作经验的机会。

自1981年以来,系统科学院已培养超过50届系统分析研究生文凭课程的学生。毕业生取得巨大的职业成功,包含在银行与金融,信息通信技术,物流,制造及运输等行业内的公共部门,在跨国企业及本地企业中成为首席信息官,IT部门主管,IT架构师,项目经理,IT顾问,系统设计师和编程师等不计其数。GDipSA课程的校友遍布多家知名国际公司,如:埃森哲、中国银行、TikTock、Infineon、Oracle、Siemens Healthcare等。

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ISS LOGO,来源:ISS youtube

三大课程优势

来源:youtube NUS-ISS

行业相关课程

通过讲座、案例研究、讲习班、现场演示及项目实践来学习行业相关内容,体验真实工作环境。

经验化学习

通过为期7个月的密集培训以及为期5个月的实习获得在公司工作的经验。

享誉盛名的师资队伍

从具有全球行业经验的教授那里获得最前沿的IT知识。

课程内容

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CS1010,来源:NUSMODS

基础课程

编写.NET平台数字解决方案:

掌握基本编程及C#面向对象程序设计

熟练掌握C#数据结构与算法

使用ASP.NET、Core、微服务及实体框架构建网络应用程序

研究文凭(顺序随机)

设计商务环境IT解决方案:

通过用户体验设计及灵活实践执行用户要求的能力

分析并设计解决业务问题的软件方案

设计用以支持与整合商业智能的软件方案

设计物联网、云架构、微服务、容器化 的软件构架

灵活实践项目管理,并就项目进行产品发布

熟练运用CI(持续集成)/CD(持续交付部署)和 DevOps敏捷工具与方法

使用JAVA作为开发平台,设计基于网络的解决方案:

使用JAVA平台实施并测试端到端企业级全栈应用程序

使用最新的Spring框架开发响应式网络设计技术、模型-视图-控制器、基于流的WebFlux、灵活的服务分层、持久性、 RESTful 网络服务和消息传递工具

使用JPA存储库、Hibernate和Spring 数字框架构建多语言持久层。学习通过SQL、JQL和NoSQL 进行连接

使用React.JS或Angular.JS等有效的客户端框架来管理边缘设备的事件架构 和用户界面

使用安卓、HTML 和 CSS设计移动解决方案:

使用Android Studio开发和打包安卓应用程序

构建动态和可重用的用户界面组件

将应用程序数据存储在Android设备中

使用手机的摄像头捕捉照片和视频、使用麦克风捕捉音频、使用安卓多媒体库播放音频(mp3)和视频 (mp4)文件

构建线程并与线程通信

将安卓应用程序与服务器端功能集成以实现全栈开发

使用 Python 开发机器学习应用程序:

使用Python、Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn进行数据分析

使用Python将服务发布为REST API

了解流行的机器学习模型,例如k-近邻、逻辑回归、k-均朴素贝叶斯、 人工神经网络和时间序列建模

使用Python构建和评估机器学习模型的性能

特征工程技术(使用皮尔逊相关)和降维技术(使用主成分分析)

CNN(卷积神经网络)的介绍与应用

毕业项目和实习

通过实践获取经验,参与设计和构建集成IT 解决方案,解决端到端业务需求。参与项目工作,培养解决问题、项目管理、团队合作和领导技能,为工业实习做好准备。

为期五个月的实习是课程的重要组成部分。学生可以在多种行业公司的IT部门进行实习,包括银行、金融、医疗保健、电信和政府部门等。将IT知识转化为业务用例,并在参与实习的公司为数字化转型做出贡献。

直升MTech硕士课程

GDipSA 校友将能够通过以下途径进入 NUS-ISS 技术硕士课程(MTech):

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直升MTech,来源:NUS-ISS

校友风采

“虽然只是百年新国大匆匆过客,但却是我一生最绚烂的一抹光。感谢这个给我带来由内而外蜕变的地方。”

潘俊恒,中国,2009级,现职:商业分析师,花旗银行, 新加坡。

本科:工商管理。

“从做项目中给我带来更多自信,以前对写代码这件事有恐惧感,来到这边后,不停地做项目,也把对编程的热爱给练出来了。”

郑烨琳,中国,2016级,商业计划经理,微软,新加坡。

本科:计算机科学与技术。

“这个课程非常高效地帮助我实现了职业转换,进入IT这一行。而且学的不是比较空泛的理论知识,而是实实在在的技能,这一点跟其他类似的课程有所区别。”

郑婕,中国,2017级,软件工程师,高盛,新加坡。

本科:德语

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Alumni,来源:NUS-ISS

入学标准与申请时间

入学标准:

1. 经认可大学的学士学位(任何专业)

2. 雅思6.0或托福85(接受家考)

3. 通过笔面试

申请时间:

2022年7月1日 - 10月15日,2023年2月初开学。

学费:

37866.46新元

(以官网 www.iss.nus.edu.sg 为准)

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