信息系统学院
硕士专业介绍
商业IT硕士（MITB）是一个旨在与行业相关，严格，整体和经验丰富的专业教育计划。我们的课程将技术置于商业环境中，并将其与领导，管理和沟通技巧相结合。 我们的学生有机会通过实习或顶峰项目来学习现实生活中的应用程序.MITB为毕业生和专业人士提供并赋予他们必要的分析能力，人工智能和金融技术技能，以改变当今和未来的世界。
硕士专业相关信息
| 专业名称 | 2026 Fall 申请时间 | 学费（当地货币） |
|---|---|---|
| 新加坡管理大学商业信息技术硕士 | S$51,840 (inclusive of GST) | |
| 语言要求 | 2025 Fall 申请时间 | 学制 |
| 托福雅思 | 1-2年 | |
| 更多内容 | GMAT/GRE 要求 | 关注 "Mastermate" 官方公众号（详见页面底部二维码）, 回复关键词【指导书】免费获取最新留学申请手册 | Gmat／Gre |
硕士课程内容
| 序号 | 课程中文名称 | 课程英文名称 |
|---|---|---|
| 1 | 企业及消费者 | Corporate & Consumer |
| 2 | 金融技术 | Financial Technology |
| 3 | 金融市场系统与技术 | Financial Markets Systems &Technology |
| 4 | 金融服务中的量子计算 | Quantum Computing in Financial Services |
| 5 | 数字银行及趋势 | Digital Banking & Trends |
| 6 | 数字支付与创新 | Digital Payments & Innovations |
| 7 | RiskTech & RegTech | RiskTech & RegTech |
| 8 | 金融服务中的数据科学 | Data Science in Financial Services |
| 9 | 金融科技创新与创业 | Fintech Innovations & Startups |
| 10 | 数字化的Web 3.0 | Web 3.0 in Digitalised |
| 11 | 货币和CBDCS | Currencies and CBDCS |
| 12 | 标记化资产和nft中的Web 3.0 | Web 3.0 in Tokenised Assets and NFTs |
| 13 | 数据管理 | Data Management |
| 14 | Python编程与数据分析 | Python Programming & Data Analysis |
| 15 | 《大数据:工具与技术 | Big Data: Tools & Techniques |
| 16 | 社交分析与应用 | Social Analytics & Applications |
| 17 | 商业数据科学 | Data Science for Business |
| 18 | 数据分析实验室 | Data Analytics Lab |
| 19 | 客户分析与应用(SMU-X) | Customer Analytics & Applications(SMU-X) |
| 20 | 可视化分析与应用 | Visual Analytics & Applications |
| 21 | 过程分析与应用 | Process Analytics & Applications |
| 22 | 查询处理和优化 | Query Processing and Optimisation |
| 23 | 应用统计分析与R | Applied Statistical Analysis with R |
| 24 | 运营分析与应用 | Operations Analytics & Applications |
| 25 | 文本分析与应用 | Text Analytics & Applications |
| 26 | 应用机器学习 | Applied Machine Learning |
| 27 | 应用医疗保健分析 | Applied Healthcare Analytics |
| 28 | 应用地理空间分析 | Applied Geospatial Analytics |
| 29 | 人工智能概论 | Introduction to Artificial Intelligence |
| 30 | 视觉识别的深度学习 | Deep Learning for Visual Recognition |
| 31 | 人工智能计划与决策 | Al Planning & Decision Making |
| 32 | 机器学习工程 | Machine Learning Engineering |
| 33 | 算法设计与实现 | Algorithm Design & Implementation |
| 34 | 智能助手的自然语言处理 | Natural Language Processing for Smart Assistants |
| 35 | 多代理系统 | Multi-Agent Systems |
| 36 | 强化学习简介 | Introduction to Reinforcement Learning |
| 37 | 应用机器学习 | Applied Machine Learning |
| 38 | 推荐系统 | Recommender Systems |
| 39 | 人工智能转化研究研讨会 | AI Translational Research Seminars |
| 40 | 人工智能系统评估 | Al System Evaluation |
| 41 | 数字化转型战略(SMU-X) | Digital TransformationStrategy (SMU-X) |
| 42 | (数字)产品管理 | (Digital) Product Management |
| 43 | 数字化企业架构 | Digital Enterprise Architecture |
| 44 | 数字化组织与变革管理 | Digital Organisation & Change Management |
| 45 | 实验学习与设计思维 | Experimental Learning & Design Thinking |
| 46 | 数字技术与可持续发展 | Digital Technologies and Sustainability |
| 47 | 敏捷和DevSecOps | Agile & DevSecOps |
| 48 | 数字治理与风险管理 | Digital Governance & Risk Management |
| 49 | 网络安全技术与应用 | Cybersecurity Technology & Applications |
| 50 | 技术和流程的全球采购 | Global Sourcing of Technology & Processes |
| 51 | 区块链技术 | Blockchain Technology |
| 52 | 决策的电子表格建模 | Spreadsheet Modelling for Decision Making |
| 53 | loT:技术与应用 | loT: Technology & Applications |
| 54 | IT项目和供应商管理 | IT Project & Vendor Management |
| 55 | 数字技术的商业应用 | Business Applications of Digital Technology |
| 56 | 实习 | Internship |
| 57 | Capstone项目 | Capstone Project |
