为了让中国大学生有机会在名校学习，本次项目将为学生提供在新加坡国立大学在线学习的机会，课程由对应领域内专业教师授课，项目涵盖专业课程、小组讨论、在线辅导、结业汇报等内容，*程度的让学员在短时间体验国大的学术特色、提升自身知识储备。课程结束后颁发结业证书、成绩单和推荐信，优秀学员可获得优秀学员证明。
QS 2020年全球大学排名：世界第11，亚洲第1；
2020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。 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、推荐信、学术报告（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；
成绩单
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。
推荐信
课程结束，授课教授根据学员的课堂表现和成绩报告，将为每位学员出具项目推荐信。同时，根据结业汇报各小组的完成情况，评选*小组，并为*小组成员颁发优秀学员证明。
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，将为每位学员出具项目推荐信。同时，根据结业汇报各小组的完成情况，评选*小组，并为*小组成员颁发优秀学员证明。 课程一：数据分析与金融工程
课程概览
本课程向对数据分析和金融工程感兴趣的学生介绍数值方法精要。该课程的主要课题*含：•介绍有监督/无监督学习，*括核方法（Kernel Methods）、支持向量机（Support Vector Machine），K均值聚类（K-means Clustering）及神经网络（Neural Networks）；•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。
评分标准
学员最终成绩将由以下部分组成：
出勤率占比15%
个人作业占比35%
小组结业汇报占比50%
报名须知
申请对象：数学及其他理科专业的本科生
申请条件：已学完本科层次的微积分、线性代数和概率论课程，具有良好的英语水平
授课形式：Zoom/Teams平台在线直播实时授课
课程二：市场营销与营销管理
课程概览
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。
评分标准
作业时间表第1至第3周：个人作业1
第4至第5周：个人作业2
第6周：小组作业汇报和评估
学员最终成绩将由以下部分组成
个人作业1占比25%个人作业2占比25%
小组汇报占比50%
报名须知
申请对象：数学、市场营销、管理等相关专业背景本科生和硕士研究生
申请条件：有较好的英文表达能力、对预测营销分析感兴趣
授课形式：Zoom/Teams平台在线直播实时授课
