NUO1数据分析与金融工程7.04-8.08
NUO2市场营销与营销管理7.04-8.08
NUO5教育与教学管理7.04-8.08
NUO6法学与公共*策7.05-8.09
以上四门课程报满截止，新报名的同学们可以选择8.15-9.19的时间
“开学了没”“什么时候返校”“还开学吗”无疑是最近大学生们讨论最多的事情，不论人是在家还是在学校，都不要忘记“学习”才是学生的本职工作哦。
为了让同学们在国内也能获得与世界顶尖高校和知名国际组织交流的机会，现全面推出在线学术、在线科研等远程项目，让同学们足不出户也能学遍世界！名校课程官方结业证书+名校教授推荐信+课程成绩单+优秀学员证明等你来拿！
新加坡国立大学（NUS），始创于年，是历史悠久的世界级名牌大学。NUS正致力于发展成为蜚声海内外的综合性教学和研究机构。NUS的教学和研究以具创业精神和环球视野为特征，为迈向环球知识型经济体注入活力。
◆QS年全球大学排名：世界第11，亚洲第1
◆泰晤士高等教育世界大学排名：第25
◆U.S.News世界大学排名：第34
项目涵盖新加坡国立大学课程、小组讨论、结业比赛等内容，最大程度的让学员在短时间体验新国立的学术特色、提升自身知识储备，本次将开展的课题如下：
课题方向
项目时间（6周）
数据分析与金融工程
07.04-08.08（报满截止）
08.15-09.19
市场营销与营销管理07.04-08.08（报满截止）
08.15-09.19
商业分析与优化
07.04-08.08
08.15-09.19
新闻传播与新媒体
07.05-08.09
教育与教学管理
07.04-08.08（报满截止）
08.15-09.19
法学与公共*策
07.05-08.09（报满截止）
08.16-09.20
医学与生命科学
07.05-08.09
08.16-09.20
人工智能与机器学习
07.05-08.09
08.16-09.20
课程结构
◆每周周中/周末上课
◆每周课程2.5-3小时
数据分析与金融工程
01
课程内容
本课程向对数据分析和金融工程感兴趣的学生介绍关键数值方法，主要课题包含：
?介绍有监督/无监督学习，包括核方法，支持向量机，K均值聚类，神经网络
?金融工程的数值方法，重点是蒙特卡洛方法的重要性抽样和各种方差衰减技术
在课程学习中，我们将讨论这些方法在数据分析和金融工程（例如期权定价）引起的实际问题中的应用。此外，这些方法还在各种科学领域中找到了许多应用，因此对科学计算感兴趣的学生也将从本课程中受益。
02
评分标准
学员最终成绩组成
出勤率：15%
个人作业：35%
小组汇报：50%
03
课表日程
第一周：项目导览欢迎致辞；在线课程：蒙特卡洛方法的介绍，及其在金融工程中的应用、发布小组结业题目
第二周：在线课程：蒙特卡洛方法/方差衰减技术（包括对等抽样，控制变量，分层抽样）；发布个人课程作业
第三周：在线课程：重要采样方法
第四周：在线课程：数据科学和机器学习概览：核方法/支持向量机、提交个人课程作业
第五周：在线课程：数据科学和机器学习概览：K均值聚类/神经网络
第六周：小组结业汇报展示；项目结业致辞
商业营销与营销管理
01
课程内容
营销分析是改变以成本为中心的观念的重要手段，以此为基础策划营销活动和预测活动效果是成功实现营销目标的关键。依靠数据科学和机器学习技术，学员将学习如何预测营销对客户行为的影响。
本课程将讨论市场营销流行的主题，如营销组合建模，客户倾向建模和市场篮子分析等。
02
评分标准
学员最终成绩组成
个人作业：25%
小组作业：25%
小组汇报：50%
03
课表日程
第一周：项目导览欢迎致辞、在线课程：大数据，大营销/市场分析：从模拟到预测；发布小组结业题目；发布个人课程作业
第二周：作业辅导；在线课程：用数据讲述故事；实践练习：创建计量指标仪表盘
第三周：作业辅导；在线课程：选择有效的营销渠道；实践练习：营销组合建模；发布个人课程作业
第四周：作业辅导；在线课程：客户流失预测；实践练习：预测客户流失
第五周：作业辅导；在线课程：消费者购买行为预测；实践练习：市场篮子分析
第六周：作业辅导；小组结业汇报展示；项目结业致辞
商业分析与优化
01
课程内容
大数据的发展为管理大量的信息和通过分析改进业务决策提供了基础，科学地利用数据工具能让企业在快速变化的环境中依然保持稳定的竞争力。本课程将介绍如何以分析和算法为手段达成业务需求，帮助参与者更好地使用各项数据工具。
课程目标：
?理解机器学习端到端工作流和业务应用程序
?使用基于图形用户界面(GraphicalUserInterface)的分析工具来进行数据清洗和准备
?开发机器学习建模，如分类、预测和聚类
?选择最合适的模型来解决特定的业务问题
02
评分标准
学员最终成绩组成
个人作业：25%
小组作业：25%
小组汇报：50%
03
课表日程
第一周：项目导览欢迎致辞；在线课程：什么是大数据？/大数据如何解决业务问题；发布小组结业题目；发布个人课程作业
第二周：作业辅导；在线课程：什么是数据分析过程？；实践练习：数据清理、准备和探索
第三周：作业辅导；在线课程：如何使用监督学习进行预测？；实践练习：价格预测；发布个人课程作业
第四周：作业辅导；在线课程：如何使用分类算法进行预测？实践练习：损耗预测
第五周：作业辅导；在线课程：如何使用聚类分析找到目标市场？实践练习：客户细分
第六周：作业辅导；小组结业汇报展示；项目结业致辞
新闻传播与新媒体
01
课程内容
本课程全面介绍了在当今不断变化的媒体环境下新闻研究和实践的发展，让学生从历史视角、国际视角全面了解新闻理论的发展过程
该课程的主要课题包含：
?新闻理论：新闻研究的历史与发展、中西新闻比较研究
?媒体写作：包括印刷媒体写作、广播新闻写作、互联网新闻写作
?数字时代的新闻业：人工智能与编辑室自动化
在课程学习中，学生可以从不同的理论视角评价新闻领域的发展；拓宽对亚洲与西方新闻领域的认知；了解数字时代下，成为一名优秀记者所需的工作技能等。
02
评分标准
学员最终成绩组成
平时作业：50%
（每个辅导作业各占比10%）
最终作业：50%
03
课表日程
第一周：项目导览欢迎致辞；在线课程：新闻理论：新闻研究的历史与发展、案例分析：20世纪50-年代新闻学者的主要著作；发布课程作业和最终评审作业；作业辅导
第二周：在线课程：中西新闻比较研究；案例分析：欧美新闻研究与新加坡和香港地区的比较研究；发布课程作业；作业辅导
第三周：在线课程：印刷媒体写作；案例分析：关于*府会议、演讲、天气、犯罪等事件的报道；发布课程作业；作业辅导
第四周：在线课程：广播新闻写作；案例分析：广播和电视新闻写作案例；发布课程作业；作业辅导
第五周：在线课程：网络新闻写作；案例分析：新闻网站/博客/社交媒体写作案例；发布课程作业；作业辅导
第六周：在线课程：数字时代的新闻业：人工智能与编辑自动化；案例分析：《纽约时报》/《华盛顿邮报》/美联社/彭博社/新华社等的新闻实践；项目结业致辞
教育与教学管理
01
课程内容
本课程的重点是教学技能和教学方法的培养，目的是通过科学的教学方式提高教学效果、促进教学对象学习的积极性。它包括主题讨论和简短的练习。课程内容包括建构主义教学法、主动学习、网上学习、教案、课程及评核设计、教育科技的应用等。课程结束时，学员将自行设计一份课程大纲或课程计划，并在最后一周提交。
课程目标：
?区分不同的学习和教学风格
?了解教学大纲设计、课程计划和搭建技术的过程
?设计课堂和在线活动，确保积极的体验式学习
02
评分标准
学员最终成绩组成
个人作业：30%
小组作业：50%
小组汇报：20%
03
课表日程
第一周：项目导览欢迎致辞；在线课程：学习与教学方法；发布小组结业题目
第二周：在线课程：设计教学大纲、教学活动和作业；发布个人课程作业
第三周：在线课程：培养自主体验式学习方式及演讲技巧
第四周：在线课程：教学技术使用
第五周：在线课程：高效的教学工具和管理技巧（针对课堂教学和网络教学）
第六周：小组结业汇报；项目结业致辞
法学与公共*策
01
课程内容
本课程从用于支持司法和社会福利的循证决策角度介绍了法律和公共*策领域相关内容。教师将通过丰富的中新真实案例对比，让学生在理论知识与实践中建立联系。
课程目标：
?增强对于公共*策的研究和分析能力
?培养法律研究的创新意识
?针对一些基本的法律和公共*策实际问题提出相应的解决方案
02
评分标准
学员最终成绩组成
个人作业：30%
小组汇报：20%
小组论文：50%
03
课表日程
第一周：项目导览欢迎致辞；在线课程：法学概论；发布小组结业题目
第二周：在线课程：法律程序与仲裁；发布个人课程作业
第三周：在线课程：公共*策
第四周：在线课程：公共*策周期
第五周：在线课程：*策评估
第六周：小组结业汇报；项目结业致辞
医学与生命科学
01
课程内容
本课程重点包括关于免疫系统处理病*、细菌和转化细胞等病原体相关原理的知识。此外，课程还将探讨微生物病原体和肿瘤细胞如何利用各种策略逃避宿主免疫系统的内容。根据相关原理，教师将提出关于预防和治疗传染病和癌症的治疗策略。
课程目标：
?了解关于免疫系统及病原体等相关理论知识
?针对实际问题提出相应的解决方案
02
评分标准
学员最终成绩组成
小组作业：%
03
课表日程
第一周：项目导览欢迎致辞；在线课程：免疫学原理与微生物感染；案例研究：新兴呼吸道病*病；案例研究指导
第二周：在线课程：宿主-病原相互作用与微生物免疫逃避策略；案例研究：人类免疫缺陷病*；案例研究指导
第三周：在线课程：疫苗开发；案例研究：微生物感染的免疫应答；案例研究指导
第四周：在线课程：抗肿瘤免疫；案例研究：肝癌；案例研究指导
第五周：在线课题：肿瘤免疫治疗：抗体治疗；案例研究：癌症免疫治疗I；案例研究指导
第六周：在线课题：癌症免疫治疗：过继疗法；案例研究：癌症免疫治疗II；案例研究指导；小组结业汇报展示；项目结业致辞
人工智能与机器学习
01
课程内容
本课程介绍人工智能(AI)和机器学习(ML)的最新技术。课程结束后，学生将掌握人工智能的基础知识，包括各种类型的机器学习算法。学生还将获得在以物联网为例的实际数据上应用人工智能和机器学习的技能和实践经验。
02
评分标准
学员最终成绩组成
个人作业1占比15%
个人作业2占比15%
期中测验占比30%
结业汇报占比40%
03
课表日程
第一周：项目导览欢迎致辞；在线课程：人工智能与大数据-人工智能与大数据介绍-人工智能和机器学习的应用-Python和开放源码ML工具简介；发布小组结业题目；发布个人课程作业1
第二周：在线课程：机器学习概览-机器学习入门-监督机器学习算法-更多机器学习工具与资料
第三周：在线课程：机器学习算法-机器学习入门-监督机器学习算法-使用机器学习工具与资料；发布个人课程作业2
第四周：在线课程：神经网络和深度学习-介绍神经网络-深度学习概览：使用机器学习工具与资料
第五周：在线课题：推进技术创新-颠覆性创新-知识产权-交流评估机器学习算法；期中测验
第六周：实用机器学习案例作业；小组结业汇报展示；项目结业致辞
学员将以小组为单位进行比赛，展示自己小组的方案。由主课教授及企业实训讲师担任结业比赛评委，进行评分，顺利完成在线学术项目的学员，将获得新加坡国立大学主办学院颁发的结业证书、学员推荐证明信、成绩评定报告（成绩单），优秀小组还将获得额外的表彰证明。
?结业证书
顺利完成课程的学员，将获得由新加坡国立大学主办学院颁发官方认证的结业证书，作为此次课程学习的证明，既是对学员项目顺利结业的认可，也是作为对此次在线课程学习的证明。
?成绩评定报告
根据学员的出勤率、课程作业和结业汇报的完成情况，教授将出具成绩报告单，成绩单中体现成绩等级、课程时间、课时长度等。
?学员推荐证明信
课程结束，授课教授根据学员的课堂表现和成绩报告，将为每位学员出具学员推荐证明信。
?优秀学员证明
课程结束，授课教授根据结业汇报各小组的完成情况，评选最佳小组，并为最佳小组成员颁发优秀学员证明。
为了让中国大学生有机会在世界一流名校学习，本次项目将为学生提供在世界知名学府——南洋理工大学在线学习的机会，课程由对应领域内专业教师授课，课程结束后颁发项目结业证书、成绩评定报告和学员推荐证明信，优秀学员可获得优秀学员证明
南洋理工大学(NanyangTechnologicalUniversity)，简称南大(NTU)，国际科技大学联盟发起成员、AACSB认证成员、国际事务专业学院协会(APSIA)成员，是新加坡一所科研密集型大学，在纳米材料、生物材料、功能性陶瓷和高分子材料等许多领域的研究享有世界盛名，为工科和商科并重的综合性大学。
◆QS年全球大学排名：世界第11，亚洲第1
◆泰晤士高等教育世界大学排名：第48
◆U.S.News世界大学排名：第43
项目涵盖南洋理工大学课程、小组讨论、在线辅导、结业汇报等内容，最大程度的让学员在短时间体验南大的学术特色、提升自身知识储备。
课题方向
项目时间（6周）
商业分析
07.04-08.08
08.15-09.19
人工智能
07.05-08.09
08.16-09.20
工业4.0与人工智能
07.05-08.09
08.16-09.20
机械工程方向-机器人编程与控制
07.05-08.09
08.16-09.20
课程结构
◆每周周中/周末上课
◆每周课程3-4小时
商业分析
01
课程内容
本课程面向对商业相关内容感兴趣的学生。
该课程的主要课题包含：
?确定可以通过预测技术有效解决的商业问题。
?应用选定的预测技术来解决商业问题。
?在商业问题中解释所选预测技术的结果。
?评估预测技术的性能。
?根据预测技术的结果提出商业解决方案。
课程结束后，每位学生均可获得结业证书和教授签发的学员推荐证明信。此外，结业汇报中的优胜小组还将获得优秀学员证明。
02
评分标准
学员最终成绩组成
出勤率：15%
个人作业：35%
小组汇报：50%
03
课表日程
第一周：项目导览欢迎致辞；在线课程：基本分析概念，数据探索，统计数据结构和可视化；发布小组结业题目
第二周：在线课程：在线课题：回归-回归分析；
第三周：在线课程：在线课题：商业分析I–决策树；发布个人课程作业
第四周：在线课程：在线课题：商业分析II-聚类分析；
第五周：个人课程作业反馈；在线课题：商业分析III-文本挖掘
第六周：小组结业汇报展示；项目结业致辞
人工智能
01
课程内容
本课程面向对人工智能相关内容感兴趣的学生。
该课程的主要课题包含：
?机器学习、数据分析和数据挖掘处理的基本概念和知识；
?帮助学生了解如何应用各种机器学习技术来解决现实问题；
课程结束后，每位学生均可获得结业证书和教授签发的学员推荐证明信。此外，结业汇报中的优胜小组还将获得优秀学员证明。
02
评分标准
学员最终成绩组成
出勤率：15%
个人作业：35%
小组汇报：50%
03
课表日程
第一周：项目导览欢迎致辞；在线课程：什么是人工智能；数据收集；大数据初步探索；发布小组结业题目
第二周：在线课程：决策树；基于规则的分类器
第三周：在线课程：贝叶斯分类器（朴素贝叶斯分类器）；KNN和K-means聚类；整体分类器；发布个人课程作业
第四周：在线课程：支持向量机（SVM）
第五周：在线课程：人工神经网络（ANN）和反向传播；深度学习和各种架构；个人课程作业反馈
第六周：小组结业汇报展示；项目结业致辞
商业分析会计事务所远程实习
01
课程内容
本课程面向对商科感兴趣的学生，在学习商业分析理论课程的基础上，学员将参与新加坡TSSGlobal会计师事务所的实习，通过完成实习任务，了解会计师事务所的运营流程，学习业务技能，提高职场竞争力。项目介绍经考核通过后，可获得南洋理大学主办学院颁发的课程结业证书、成绩评定报告和学员推荐证明信，同事可获得会计师事务所颁发的实习证明和学员推荐证明信。
02
评分标准
学员最终成绩组成
出勤率：15%
个人作业：35%
小组汇报：50%
03
课表日程
第一周：项目导览欢迎致辞，在线课程：数据分析-概率；假设检验；回归分析，发布小组结业题目
第二周：会计师事务所实习项目导览，会计师事务所实习辅导及任务布置，在线课程：数据库管理-数据管理；实体关系管理；SQL
第三周：会计师事务所实习任务点评，会计师事务所实习辅导及任务布置，在线课程：商业分析I-数据可视化；数据争用（提取转换和加载）；回归分析；决策树；文本分析；
第四周：会计师事务所实习任务点评，会计师事务所实习辅导及任务布置，在线课题：商业分析II-高级回归分析；高级决策树；神经网络；
第五周：会计师事务所实习任务点评，会计师事务所实习任务及任务布置，在线课题：商业分析项目-价格预测；人力资源分析；聊天机器人
第六周：会计师事务所实习任务点评，提交事务所实习报告，小组结业汇报展示，项目结业致辞
人工智能人工智能实验室科研
01
课程内容
本课程面向对人工智能及计算机领域感兴趣的学生，需要学习人工智能相关学术课程，包括：机器学习、人工智能、深度学习等；在课程学习的基础上，将参与人工智能实验室科研项目，由教授和助教指导开展科研，并完成科研报告撰写。通过此项目，学员将加深对人工智能领域的认识，提高科研能力。项目介绍经考核通过后，可获得南洋理大学主办学院颁发的学术课程结业证书、成绩评定报告、学员推荐证明信以及科研证明。
02
课表日程
第一周：项目导览欢迎致辞，在线课程：简单机器学习-回归分析；决策树；案例分析，发布小组结业题目
第二周：助理研究员科研辅导，课程：人工智能-神经网络；多层感知器
第三周：助理研究员科研辅导，在线课题：深度学习-递归神经网络；卷积神经网络；长短期记忆神经网络，发布个人课程作业
第四周：助理研究员科研辅导，在线课题：当代人工智能技术-生成性对抗神经网络；聊天机器人；机器人过程自动化；强化学习
第五周：助理研究员科研辅导，个人课程作业反馈，在线课题：人工智能-预测技术，聊天机器人，机器人过程自动化，文本分析
第六周：助理研究员科研辅导，提交科研报告，小组结业汇报展示
项目结业致辞
?结业证书和成绩评定报告
顺利完成课程的学员，将获得由南洋理工大学教授颁发的结业证书，作为此次课程学习的证明。根据学员的出勤率、课程作业和结业汇报的完成情况，教授将出具成绩报告单，成绩单中体现成绩等级、课程时间、课时长度等。
?学员推荐证明信和优秀学员证明
课程结束，授课教授根据学员的课堂表现和成绩报告，将为每位学员出具学员推荐证明信。同时，根据结业汇报各小组的完成情况，评选最佳小组，并为最佳小组成员颁发优秀学员证明。
项目总费用：RMB/RMB
（南洋理工第三、四门费用为RMB）
费用包含：
包含项目全部费用，包括课程费、行*费等等，无任何额外费用。
Q：什么阶段的学生可以报名？对英语语言有什么要求？
A：在校本科生和研究生可以报名，对英语语言成绩没有硬性要求，但全程英文授课和沟通，需要对英语有一定的基础，如英语不是很好，需要多花时间提前预习。
Q：科研就只是上课吗？
A：不是的，学术科研项目是基于学科课题的项目，更像是小型学术研讨，基于课题同学们要先阅读预习材料，课题期间与教授、助教和课题组同学共同展开学习及讨论，基于课题研讨产出一篇科研报告或者学术论文。世界名校教授都是非常看重互动的，需要学生在科研课题过程中积极思考和发言，这样才能锻炼批判性思维和创新能力，这两种能力是名校在筛选学生时非常看重的。
Q：申请流程是怎样呢？
A：填写申请表-缴纳定金-录取通知-缴纳全款-正式开课-结课
Q：专业不匹配适合报名吗？
A：在线项目感兴趣即可报名，对知识面的增加与背景提升也有一定作用。
Q：线上是怎么进行的？
A：线上是以周为单位，一个课题6周完成。上完课之后还会有后续辅导，与发布个人作业。南洋理工通过直播(Zoom平台)的进行，新国立则通过校园内部的学习管理平台LumiNUS。
Q：教授都是什么样的背景呢？
A：教授都是