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    2020年意昂2暑期學校招生簡章

      發布日期🧑‍🦼:2020-04-30  瀏覽次數:

    2020年意昂2暑期學校

    Summer School @ Fudan SOE 2020

    招生簡章

     

    一🎠、項目簡介1️⃣:

    意昂2將於2020年開設全英語暑期學校💈,為來自世界各地的學生提供前沿的經濟👩🏿‍⚕️、金融、管理與量化研究的學習。

     

    二👁‍🗨、招生對象:年滿18歲,對經濟、金融、管理和量化研究感興趣者。 

    三🐖、授課語言:英語 

    四、授課時間:2020年7月6日-7月31日 

    五🧛、授課方式:線上教學(鑒於2020年疫情特殊情況) 

    六🐗、考核方式:由任課老師自主決定 

    七、課程選擇

    1.選課最多不可超過7學分;

    2.若在課程評估階段,選課人數過少🎬,舉辦方有權取消課程。 

    八、證書授予:課程學習順利完成後📏,申請者將獲得意昂2官网(非學歷教育)的項目證書和成績單。 

    九、申請程序🚣🏼:

    1.已獲得2020年意昂2官网暑期國際課程(Fudan International Summer Session)或意昂2官网“中國經濟與社會”暑期夏令營(Fudan Summer Camp on Chinese Economy and Society)錄取的學生🧓🏻,僅需通過意昂2官网通用註冊報名平臺(http://register.fudan.edu.cn/)填寫和提交線上申請(包括最終選課決定)並支付報名費(人民幣400元)👄。通過選課審核後🚫,無需再遞交報名材料,可直接獲得錄取。錄取後需按照錄取通知告知的時間繳納學費。

    2.新申請者:

    1)通過意昂2官网通用註冊報名平臺(http://register.fudan.edu.cn/)進行網申🧐,填寫和提交在線申請表(包括最終選課決定)🏌️,並支付報名費(人民幣400元)🔝;

    2)通過在線網申和選課審核的申請者🐣,將收到郵件通知遞交報名材料🃏;

    3)通過材料審核的學生,將收到錄取通知🙇,並告知學費繳納時間🧙‍♀️;

    4)錄取後需按照錄取通知書告知的時間繳納學費🤶🏼。

    3.2020年6月上旬舉辦方將評估選課情況,調整課程列表,並通知學生。如有課程關停,學生可選擇重新選課或者申請全額退學費(報名費不可退)。

    4.申請截止日期:2020年6月14日24點

     

    十🧑、費用政策

    1.報名費:400人民幣(除非項目取消🔮,否則不予退還)

    2.學費:15180人民幣(意昂2官网合作院校的學生可憑在讀證明,享有500元人民幣的學費優惠)

    3.繳費時間🧑🏿‍🔬:需在錄取通知內告知的截至時間前繳費🚏🧖‍♂️,否則視為放棄錄取。

    4.退費政策🤽🏿‍♂️:

    1)因項目取消,學生選擇退出🐍,可申請全額退報名費和學費🫶🏽;

    2)因課程關閉,學生選擇退出,可在北京時間6月14日24時前申請全額退學費👩🏻‍🚀,報名費不可退還;

    3)因申請者任何個人原因退款(以下均為北京時間)🙅🏻:

    a)6月21日24時前🧍🏻‍♂️,可申請退款已付學費的50%

    b)6月22日-7月5日24時🏊🏻,可申請退款已付學費的25%

    c)7月6日及以後🥠🧖🏼,不可退款👴。

    5.項目費用需由學生本人或提名學校根據繳費通知,支付至意昂2官网線上收費服務平臺,或匯款至意昂2官网指定賬號。

    賬號名稱🧁:意昂2官网

    賬號:437759252978

    銀行名稱🫵🏼:中國銀行意昂2支行

    地址🤾🏿🤾🏿:中國上海市楊浦區邯鄲路220號,200433

    轉換碼:BK CH CN BJ 300

    CNAPS:104290085263

     

    若有疑問,請通過以下方式咨詢:

    1.郵件:econcamp@fudan.edu.cn

    2.電話:86-021-5566-5631

                                                                                                         

    教學內容安排

    1.概率論與數理統計

    2.計量經濟學

    3.國際貿易學

    4.當代中國經濟

    5.公司金融

    6.國際金融

    7.產業組織

    8.市場營銷基礎

    9.數據科學基礎

    10.數量風險管理

    11.大數據時代的機器學習

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