新加坡南洋理工大学信息系统硕士学位留学指南
新加坡南洋理工大学信息系统理学硕士（MSIS）课程将理论与实践相结合，为学生提供设计、开发、维护和管理信息系统所需的前沿知识，以提供更好的用户体验。新加坡南洋理工大学信息系统硕士课程涵盖信息系统专业人员在以下领域应具备的广泛技术专长和软技能：软件开发和基础设施：为学生提供设计、开发和维护信息系统所需的核心知识。
人机交互：为学生提供从最终用户的角度设计有用和可用的信息系统的知识。
系统和服务管理：为学生提供管理信息系统项目、信息系统人员和资源所需的软技能。
信息管理：为学生提供存储、组织、坚持和管理信息所需的技能，使其能够可靠、及时和准确地使用。
以下重点介绍了MSIS方案的主要特点：
来自经验丰富的多学科教师和行业从业者的信息系统教育的广泛视角
通过基于理论和实践的体验式学习，大力强调用户和管理
为希望在行业中立足的职业中期专业人士提供坚实的基础
入学要求
要申请信息系统理学硕士（MSIS）课程，您需要满足以下最低要求：
计算机科学、信息系统、信息技术等领域的学士学位，或
具有很强的信息技术相关成分的学士学位，如工程或科学，或
学士学位及相关工作经验
学位类别二等以下/荣誉（优异）及以上或同等学历
*：实习不计入工作经验，建议申请人在相关领域至少有一年的全职工作经验。
对于非英语授课大学授予的本科学位或由英语授课大学授予但教学语言不是英语的本科学位，您必须满足英语语言能力要求（ELPR）。
课程结构和持续时间
该课程于每年八月初开始，提供全日制和兼读制。学生必须在申请期内完成30个学术单元才能获得学位。
学生有两种学习选择：
课程作业和论文
在这个选项中，学生选修8门选修课和一个个人项目，学生必须提交论文。为了完成论文，学生需要累积平均绩点（CGPA）为4.00及以上。学生可能需要额外的学期来完成他们的项目。
课程作业仅在这个选项中，学生参加9门选修课和批判性探究（小组项目）。
每门课程有3个学术单元，学位论文有6个学术单元。学生可以在完成任一学习的课程要求后毕业。
课程设置
并非课程中列出的所有课程都将在一个学期内提供。提供的课程取决于教师和资源的可用性。
以下课程涵盖信息系统领域的各种领域，从面向技术到面向管理。MSIS学生根据个人学习目标和职业目标选择它们。
IN6202信息架构与设计
本课程探讨信息架构作为信息系统设计的一种方法。将涵盖与用户交互界面设计、用户、可用性和评估相关的问题，学生将学习将这些技术应用于网络。
IN6203软件工程
通过本课程，学生将了解软件过程模型和传统的软件工程方法。它还涵盖了面向对象编程的基础知识，以及面向对象的分析和设计概念和技术。学生将获得设计模式和面向对象框架的实践经验，并尝试软件测试。
IN6204软件项目管理
本课程是对软件项目管理概念和管理的介绍。将研究的核心问题包括项目沟通和留档；风险管理；和最佳实践。学生将研究项目管理中的案例研究，以更好地掌握软件项目管理的各个领域。
IN6205数据库系统
本课程将着眼于关系数据库模型、数据库设计和数据建模，作为数据库系统的介绍。学生将学习管理数据库环境、数据库管理、事务处理、客户端-服务器处理和安全性等过程。
IN6206互联网编程
本课程涉及基本的网络概念和互联网通信协议的处理，如TCP/IP、HTTP、FTP、RTP等。学生还将学习使用JavaScript进行高级网页开发，以及服务器端开发技术，如JSP和Javaservlet。还将探索包括威胁识别、安全策略、加密和身份验证在内的安全问题。
IN6207人机交互-用户、任务和设计
在本课程中，学生将了解一般设计和可用性问题，涉及关键的认知和物理人类能力及其与可用和有用系统设计的关系。该课程还将从文化、伦理和法律三个角度审视国际设计启发式和指南，并将设计和可用性方法与更广泛的系统开发过程联系起来。
IN6208信息专业人员的研究方法和数据分析
本课程探讨与信息专业人员研究相关的概念、问题和技术。将涵盖问题定义、研究设计、数据采集方法和程序以及数据分析等主题。将考虑定性和定量方法。学生还将回顾与信息专业人员在系统开发和用户评估等领域相关的研究文献。
IN6220可用性工程
本课程介绍了一系列以用户为中心的工具、方法和技术，用于构建可用和有用的交互式系统，以补充其他软件开发方法。学生将学习创造性设计辅助和可用性评估辅助，以及涉及定性和定量方法的实验评估方法。
IN6221信息可视化
本课程将研究改进信息可视化的概念、模型和示例的研究。学生将学习表示和解释数据，以及不同形式的文档可视化，如TileBars、星系、主题逃逸和Kohonen地图。
IN6222移动和无处不在的应用程序
在当今以技术为中心的社会中，数据通信和网络概念已经兴起，因此本课程将讨论这些移动和无处不在的应用程序。本课程将着眼于无线网络、移动设备应用程序的开发、无线网络编程和消息传递以及GPS等基于位置的无线应用程序等技术。
IN6225企业应用开发
在本课程中，学生将学习通过EJB、CORBA和Microsoft.NET等企业组件技术设计和实现企业应用系统。课程内容还着眼于网络服务和网络服务器管理。学生将学习企业应用系统的关键示例，即信息和知识门户以及数字图书馆。
IN6226信息检索与分析
本课程将为学生提供关于表示、存储和访问非常大的数字文档集合以及信息检索模型的相关知识。索引和检索技术以及信息检索系统的评估也是将涵盖的关键技能。此外，学生将学习智能信息提取和集成中的文本和网络挖掘。
IN6227数据挖掘
本课程围绕数据挖掘的知识发现过程展开。学生将学习相关的统计技术，并亲自处理数据挖掘软件和工具。他们还将开始将数据挖掘应用于复杂的数据类型。
IN6228管理信息系统
本课程从组织和管理的角度探讨基本的信息系统概念。学生将研究信息系统的组织影响、商业价值和技术组成部分，同时学习如何管理全球信息系统和整合新兴信息技术。
IN6229信息系统外包管理
本课程概述了信息系统外包的管理，包括信息系统外包的规划和管理、采购策略、模型、相关法律问题以及管理全球信息系统外包。学生还将研究风险缓解实践和最佳实践以及信息系统外包的案例研究。
IN6230信息系统安全
在本课程中，学生将学习基本的安全概念，如机密性，以及其他保护方法和安全协议。该课程还着眼于安全操作系统和应用程序以及反黑客安全工具。
IN6231安全政策和战略
本课程将检查生存能力和信息安全，并探索分析和管理风险的策略。通过提高组织生存能力和配置管理和控制的最佳实践，学生将学习适当的政策制定和实施。
IN6232入侵检测
通过本课程，学生将学习通过数字取证和事件响应（DFIR）实践检测对抗性网络安全或网络犯罪入侵或攻击信息系统的方法。学生将获得在计算机系统、网络和互联网上进行网络调查和数字取证的实践经验。他们还将学习应用数据科学、机器学习或人工智能算法来检测和分析此类网络入侵。
IN6233信息系统领导力
本课程为个人在信息技术领域的领导职位做准备。涵盖信息技术管理领域的关键概念、框架和方法，包括信息技术领导模型、信息技术职能管理、信息技术运营、信息技术预算和成本建模以及信息技术劳动力管理。还将审查信息技术领导方面的研究文献和相关案例研究。
IN6234人机交互的进展
CI6234是CI6207（人机交互，HCI）的后续课程。强烈建议学生应该选修CI6207或CI6202（信息架构与设计），这两个课程为学生提供人机交互的基本概念介绍。除了通过交互式设备和系统改善用户体验之外，本课程还侧重于应用技术来实现人、机器及其环境之间的自然交互。本课程将研究人机交互可以应用的潜在应用场景，例如视频游戏、动画电视连续剧或视听产品等，以及智能城市（例如信息点）和健康（例如人体工程学、远程辅助、老年人和残疾人应用）等应用的一般领域。
IN6235应用人工智能
在本课程中，将涵盖人工智能和机器学习算法的基础知识。本课程的主题还包括当代人工智能算法，如流行的深度学习。本课程的重点是此类算法的应用，因此将广泛涵盖如何应用算法组合来解决传统编码方法无法轻松解决的问题。将有大量的实践课程工作进入此类算法的开发和应用。这将通过实验室会议和大规模项目开发来完成。
IN6236区块链系统软件工程
本课程为学生提供构建能够与传统企业系统共存的基于区块链的软件系统的知识和技能。这些知识融合了区块链和软件工程的概念和原则。本课程涵盖如何从软件生命周期的角度解决构建基于区块链的系统（包括智能合约）的挑战；以及应对这些挑战的知识技能。
在本课程结束时，学生将：
了解区块链的构建块以及是什么使区块链安全可靠。
了解智能合约并能够对智能合约进行编程。
了解区块链系统设计原则。
了解如何从软件工程生命周期框架将区块链整合到企业系统中。
了解基于区块链的系统的法律和道德影响。
研究项目
学位论文
批判性询问
IN6299信息系统中的关键查询
本课程概述了如何在信息系统领域设计和开展研究项目。学生将学习研究设计、提案和手稿准备、知识产权和伦理的过程，此外还将介绍主要类型的研究方法——尽管对更有用的方法进行了更深入的检查，以解决信息系统问题。
其他课程的交叉上市课程
MC6367数字媒体治理
这是一门关于管理当前、新兴和未来技术的课程：关于规则的规则，关于统治者和被统治者的规则，以及国家、地区和国际数字领域不断变化的地缘政治。它旨在让学生了解如何制定关于互联网和数字媒体的国际和国家法律和政策。
该课程将涵盖关键互联网资源的治理、隐私、内容监管问题（包括审核）、数字挑战的挑战和新兴技术。它将讨论监控、人工智能以及5G技术的紧张局势。
IS6751文本和网络挖掘
本课程是对文本和Web数据挖掘的介绍。学生将学习如何使用文本和数据挖掘技术分析Web上的非结构化数据（即文本内容）、超链接和使用数据。数据挖掘的基本概念：监督学习、无监督学习和半监督学习。文本挖掘：自然语言处理和信息提取。Web挖掘：网络爬行、Web使用挖掘和语义网。意见挖掘和情感分析。用于Web数据挖掘的工具。
IS6752数据提取技术
本课程涵盖如何从Web获取数据，并准备各种格式的检索数据以供进一步分析。学生将通过讲座和实验室的动手练习学习各种数据爬取技术和工具。数据采集和准备的原理和概念；数据采集技术：Web爬取，用于社交媒体数据采集的API；数据库定义和操作：结构化查询语言、事务处理和权限改造；客户端技术：使用标记语言的Web内容表示和使用脚本语言的动态网页生成。服务器端技术：应用程序编程语言。
KM6315信息创业
创业理论；创业过程；发展成功的商业理念，确定市场和收入来源，行业和竞品分析，了解价值链；发展有效的商业模式，创建风险团队，以及营销、销售和财务计划；发展高效的运营模式，获得融资和资金，以及增长战略；管理合作伙伴和投资者、员工和供应商以及客户。
CI7104网络分析：理论与方法
本课程介绍了网络理论和方法的核心概念，讨论了与网络分析相关的理论和分析问题。它由三个主要部分组成：网络分析的理论基础，对社会和通信网络的开创性和近期著作的回顾，以及网络理论在现实世界问题中的应用。课程侧重于（但不限于）以下主题：同质性和社区结构，联系强度和结构漏洞，扩散和网络效应，小世界现象，随机图模型，大规模经验网络，以及网络分析的计算方法。学生将学习和使用编程语言进行数据采集和分析。课程所需的所有编程技能将以循序渐进的方式教授。线性代数和微积分的先验知识会有所帮助，但不是必需的。
CI7107通信和信息研究高级定量分析
本课程向学生介绍结构方程建模。在复习了基本的统计分析后，学生将学习进行结构方程建模的过程。
课程内容分为三个专题组：
主题1-分析和统计基础：这个主题包括关于几个常见统计分析的课堂讨论、活动和作业。
主题2-进行结构方程建模：该主题介绍了进行结构方程建模的关键概念和过程。
主题3-特殊主题：该主题侧重于结构方程建模的特殊用途，研究人员可以使用它来回答许多不同的研究问题。
关于新加坡南洋理工大学
新加坡南洋理工大学（南大）是一所科研密集型大学，有3万5千多名本科生和研究生，分布于商学院、计算机与数据科学学院、工学院、文学院、医学院、理学院以及研究生院。
南大集聚世界知名的自治学院，包括国立教育学院、拉惹勒南国际研究院、新加坡环境生物工程中心，以及多个领先研究机构，如新加坡地球观测研究所、南洋环境与水源研究院，和能源研究所。
在“智慧校园”的愿景下，大学借助数码科技和科技解决方案的力量，为全校师生提供更加优质的学习和生活体验、促进发掘新知识和确保资源可持续发展。
南大获评为世界顶尖大学之一，主校区也常被列为全球最美丽的校园之一。南大以可持续发展闻名，校园内所有符合条件的建筑物均获得100%绿色建筑标志白金认证。除了主校区，南大也在新加坡的医疗保健中心诺维娜设有校区。