對正在評估海外研究所的人來說,選校不只是「排名好不好看」,也是幾個更現實的問題:
讀完能不能銜接國際職涯?
一年花下去的時間與學費,回報值不值得?
課程是偏理論,還是能真的用在工作?
畢業後留在新加坡工作的可能性如何?
在亞洲金融與專業服務版圖中,新加坡長期被視為核心區域。而在新加坡眾多大學中,新加坡管理大學(SMU)因為其高度職涯導向、密集互動式教學,以及與金融、政策、科技產業的緊密連結,成為許多經濟、金融、數據背景學生的重點選項。
SMU 成立於 2000 年,是新加坡第三所公立大學,辦學定位明確:以商業、經濟、社會科學為核心,強調 seminar-style 小班互動與實務導向,教學模式與美國商學院相近。更是全球認可的財經類大學 —— 位列 2024 年全球大學 QS 排名中專業性大學第 15 位。
SMU 經濟學院(SOE)在應用經濟學、計量經濟學與政策分析領域具備國際能見度,師資研究常見於Econometrica、American EconomicReview 等期刊,並長期被外界視為亞洲計量經濟研究的重要據點之一,並在 Tilburg University 的 Economics Schools Research Ranking(2020–2024 貢獻)中,計量經濟研究排名亞洲第 1、全球第 14。
學程名稱:Master of Data Science in Economics (MDSE)
學校 / 學院:新加坡管理大學|SMU 經濟學院
核心定位:數據科學 × 經濟分析 × 商業/政策應用
修業年限:全日制 18 個月;非全日制 30 個月
2026 學費:S$54,500(約 130 萬新台幣)
入學時間:每年 1 月、8 月
適合族群:想走 Data / Analytics 的人
MDSE 是由 SMU 經濟學院主導的跨領域碩士學位。官方對它的定位非常明確:在新加坡這個高度數據化、政策與產業緊密連動的環境下,SMU 明顯希望培養的是:能在政府、金融、顧問、科技公司之間流動的「分析型決策人才」。
學程名稱:Master of Data Science in Economics (MDSE)
全日制:18 個月(最快可能在 12 個月內完成)
非全日制:30 個月(最快可能在 24 個月內完成)
學費:約 SGD 54,500(約 130 萬新台幣)
MDSE 可選修 3 門課程,可靈活組合 3 門公開科目,如實習課程、法學院課程及會計學院課程。
MDSE 是新加坡首個且唯一一個融合數據科學與經濟學的碩士項目,將於 2026 年 8 月首次開班招生。學程因應近年因應 AI 與數據科學需求而設立的新學程,整合一套應用導向訓練,緊密對接行業發展需求,專注培養具備高級數據技能和深厚經濟學知識的數據科學家。課程有三大亮點:
數據科學與技術工具,跨學科課程體系:將經濟學、計量經濟學與先進數據科學融合
Python、R、SQL
機器學習、AI 應用
大數據處理(如 Apache Spark、NoSQL 架構)
經濟與計量方法,融合理論與實務導向專案
應用計量經濟
因果推論(causal inference)
以經濟理論輔助模型解釋
與真實數據、真實問題接軌
靈活的學習模式
提供全日制與非全日制學習方式,滿足在職專業人士以及應屆畢業生的不同需求
公開科目包含 10 周~ 6 個月的帶薪實習
想成為數據科學家、經濟分析師、量化研究員、金融數據專才及政策顧問的同學
希望未來在亞洲(特別是新加坡)發展
基本申請要求
學士學位(無需相關學術背景)
英文能力證明(以官方公告為準)
雅思 IELTS: 均分 6.5 及以上
托福 TOEFL: 90 分及以上
履歷(CV)
個人陳述 / Personal Statement
推薦信(通常 1–2 封)
GMAT/GRE 或 SMU 內測
MDSE 優秀學生獎學金
MDSE 多元化獎學金
MDSE 行業卓越獎學金
MDSE 女性領導力獎學金
MDSE DSA 傑出校友獎學金
新大東盟碩士獎學金(僅限東盟國家學生)
在評估新加坡留學時,許多人的重點考量原因是「留下來工作的可行性」。
以官方與留學生常見經驗估算,新加坡留學生一年生活成本約落在 S$18,000–30,000,主要來自住宿(占比最高)、飲食與交通。
與此同時,新加坡也具備兩個現實優勢:
全英文、高薪市場:新加坡是亞洲少數「英語即工作語言」的國家之一
學歷 → 工作簽證 → 長期發展的制度路徑相對清楚
這也是為什麼,許多台灣與華語學生會把新加坡視為「留學與職涯高度接軌」的選項。
想留在新加坡工作,核心門檻在於 Employment Pass(EP)。近年新加坡由新加坡人力部(MOM)推出 COMPASS(Complementarity Assessment Framework),用「積分制」來評估外籍專業人才是否符合市場需求。
回到 SMU MDSE 的設計初衷,你會發現它其實與 COMPASS 的邏輯高度對齊:
數據科學 × 經濟分析:對應新加坡金融、科技、政策分析需求,系新加坡緊缺人才。
實務導向訓練:有利於直接銜接工作,而非純學術
SMU 強大的當地就業網絡:對求職、實習與內推相對友善,位列 A 類頂級學府之一。
這也是為什麼,對不少申請者來說,MDSE 不只是「一個碩士學位」,而是一條 「留學 → 就業 → 長期發展」的絕佳選擇。