新加坡国立大学（NUS）王牌商科项目“会计学硕士” 正式升级更名为
会计与财务分析硕士
Master of Science in Accounting and Financial Analytics（MSc AFA）
从名字就能看出，这个项目现在更强调数据分析与会计专业的结合。
项目升级
不是噱头，是精准强化
很多同学可能会问：改名是不是只是噱头？课程会不会大改？
其实这次升级属于“精准优化”
核心课程框架没变，还是原来经过市场验证的优质内容，但有个关键调整：
把原来的选修课 “分析与数据管理” 升级成了核心课程。
这门升级后的核心课到底学什么？
简单说，就是教你用最前沿的工具处理会计和财务数据。
课程里会涉及机器学习工具的实际应用，比如怎么根据不同的业务问题选择合适的统计分析方法，怎么处理动辄几十万条记录的大型数据集。最实用的是，课程会重点训练Python编程能力，教你如何把公司内部的财务报表数据和外部的市场数据结合起来，解决实际业务问题。
其实NUS的会计硕士一直很重视数据分析，只是这次改名后把这个优势“摆到了台面上”。现在的MSc AFA毕业生，既能扎实掌握会计准则、审计流程等硬核会计知识，又能熟练用数据工具挖掘财务数据背后的规律，正好匹配当下企业对“懂会计 + 会分析”人才的迫切需求。
就业方向大拓展：不止四大
项目升级后，毕业生的就业路径也更宽了。原来的会计硕士毕业生大多进入四大会计师事务所、企业财务部等传统岗位，现在则能轻松对接更多高薪领域：
- 投行/券商
- 咨询公司
- 科技公司财务部门
- FinTech领域
从NUS近年的就业报告来看，会计相关硕士毕业生的平均起薪在新加坡商科硕士里一直靠前，就业率是100%，平均起薪4300新币。
不难想象，懂数据分析的毕业生，起薪肯定比传统会计岗位要高一截。
申请时间提前！
9月1日开放
打算申请的同学要特别注意：
今年的申请时间提前了！
原本计划10月1日开放，现在提前到9月1日启动，很可能是为了应对香港三大（港大、港中文、港科技）和新加坡南洋理工大学商学院提前批的竞争压力。
开放时间：2025年9月1日
首轮截止：2025年11月15日
最终轮截止：2026年2月15日
这里要提醒大家，申请时一定要认准新名称 “Master of Science in Accounting and Financial Analytics”，别因为名字变化错过了重要信息。
另外，NUS商科项目采用 “滚动录取”，简单说就是先到先审，早提交申请的同学更容易拿到offer，尤其是背景优秀的学生，很可能在首轮就收到录取通知，所以建议大家尽早准备材料。
不限专业，但这些 “硬条件” 要满足
很多同学关心：这个项目不限专业背景，那跨专业申请难不难？下面就把申请要求和注意事项一次性说清楚。
基本申请门槛
虽然官方说“不限专业”，但实际申请中，跨专业的难度并不小。
根据往年录取案例，商科、经济、金融相关背景更具优势，尤其推荐具备量化分析能力的同学。
如果本科是文科或理工科的同学，如果在实习中参与过财务数据整理、负责过数据分析项目，或者在Coursera等在线平台修过 “财务会计原理”“商业数据分析” 等相关课程，积累了一定的商科或数据分析基础，同样有竞争力。
注意：如果是纯文科或纯理工科，既没修过会计、财务相关课程，也没有任何金融 / 数据分析经历，申请成功率会很低，大概率会被拒！
学术成绩：GPA 要达标
NUS非常看重本科成绩，不同背景的同学可以参考这个分数：
- 985/211高校：建议均分85+；
- 双非高校：建议均分88+。
如果均分略低，但有特别突出的实习也可以尝试，但最好在文书中说明成绩背后的原因。
除了硬成绩，软实力也很关键
NUS的商科项目都很实际，大部分是就业导向型，对职业规划的清晰度格外看重。
所以，文书千万不能套模板！而是要融入你对 “会计与财务分析” 领域的理解，以及这个项目如何帮你实现目标，具体来说：
- 你需要认真梳理自己的职业规划：未来想在哪个细分领域发展？
- 短期和长期目标分别是什么？
- 同时还要想清楚，为什么选择在新加坡或亚洲市场深耕？
这些思考必须紧密结合自身经历 —— 比如实习中接触过的亚洲企业财务案例、课堂上研究过的东南亚金融市场特点等。
只有这样，写出的文书才会是真正贴合个人背景的 “私人订制”，而不是千篇一律的套路化内容，也才能让招生官感受到你的诚意与规划的合理性。
如果材料通过初筛，会收到面试通知
形式可能是机面（kira）或真人面试。面试问题主要围绕你的材料展开：
课程相关：比如“你本科修过的‘统计学’课程对你有什么帮助？”；
实习 / 项目：比如“你在实习中做数据分析时，遇到过什么困难？怎么解决的？”；
职业规划：比如“你说想做财务分析，为什么不选纯数据分析硕士，而选这个项目？”；
案例分析：可能会给一个简单的商业场景（比如 “某公司利润下降，用什么数据指标分析原因？”），考察你的分析逻辑。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
