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新加坡国立大学-数据科学与机器学习DSML-真的是精英学生集中地



新加坡国立大学的MSc in Data Science and Machine Learning项目开设在Centre for Data Science and Machine Learning下,是由Science学院数学系、统计与数据科学系,和Computing学院CS系联合办理,工程学院和公共健康学院也是教学伙伴。项目2020 fall第一届招生,但每年申请人数成倍增长,已经成了一个炙手可热的项目。


一、录取情况——好申?难申?


根据NUS Registrar Office统计的数据,DSML 2020年入读61人,男生31,女生30;2021年入读156人,男生77人,女生79人。实际发放的offer更多,毕竟每年不少学生想着拿此项目的提前批做保底。而根据NUS科学之友公众号的数据,2022年的申请人数已经突破2000人。项目录取的学生主要来自中国大陆、新加坡(当地人多选择PT就读形式)、中国香港、中国澳门、中国台湾、日本、马来西亚。22年拟录取的学生院校背景如下:



(图片来自NUS科学之友公众号)


本科专业背景分布如下,总结来说就是需要较强的Quantitative背景:



(图片来自NUS科学之友公众号)


此外,不同于多数学校STEM类硕士男多女少的情况,DSML每年的男女比例基本平衡。根据我个人能够看到的整个22fall和23fall提前批60多案例,录取的陆本学生多是985院校背景如C9、华五或国内top 15,少数知名211院校如两财一贸;平均GPA3.5+/85+,多数是3.7+,也有极少数GPA不到3.5但本科院校很好的案例,当然也有GPA 90+但被拒的案例;平均TOEFL105左右、IELTS7,也有少数TOEFL不到100的案例;项目不要求提交GRE,提前批录取的学生多数也没有GRE,常规录取的学生GRE多在325+。这些不完全录取数据仅供参考。项目说好申也好申,只要院校背景够好、GPA较高,录取机会还是比较大的;说不好申也不好申,院校背景不好,其他条件再好,录取的机会也不大。


二、与时俱进的课程——理论联系实践


DSML项目FT学制最短是1年,最长是2年,包括5门核心课、5门选修课共40学分的课程要求。项目的课程要求每年会有所调整,与时俱进,以满足社会不断发展的需求。选修课的范围非常广泛,学生可以选择CS、DS、QF、数学、统计、公共健康类的课程。2022年入学的课程要求如下:


核心课



部分选修课



该项目有着NUS数据科学领域的领先研究人员以及来自业界的数据科学家的支持,课程包括计算机科学、数学和统计,以及数据分析和机器学习等领域的跨学科学习。课程的教授都来自海外名校,能够将抽象的理论知识清晰明了地传达给学生。秉承着理论与实践相结合的理念,每门课程配有实战项目,为未来找实习和工作提供了丰富的经历。


三、申请要求——不要求RL、PS、GRE


本科背景要求:quantitative学科,如数学、统计、物理,工程或计算机科学,可以参考第一部分录取学生的专业背景。


申请材料要求:

  • 显示护照号码和个人资料的护照信息页
  • 大学成绩单,附带学校评分标准
  • 学位证书或在读证明
  • TOEFL(最低85)或IELTS(最低6.0)成绩
  • 资产证明


Referee Reports, Personal Statement and GRE Reports are not required for application to the programme.


其他注意事项:所有上传的文件要用英文命名、且总的上传的文件大小不超过10M;DSML项目没有奖学金;实习证明是optional;不需要给项目送分,上传语言成绩的扫描件即可。


截止时间:

  • 提前批:2022-5-16至2022-7-15
  • 常规批:2022-10-1至2023-1-31


四、费用——相对较低


项目2023 Intake的学费是S$51,000。提前批录取的学生需要在接受offer时交S$5,000押金,2023年1月再交S$5,000押金,第一学期交S$15,500学费,第二学期交S$25,5000学费。常规录取的学生需要在接受offer时交S$10,000押金,第一学期交S$15,500学费,第二学期交S$25,5000学费。


生活费:房租S$800-1,500/月;外出吃饭S$5-8/顿,自己做S$3-5/顿;其他支出S$300-500/月。总的来说,是出国留学中较便宜的一个国家。


五、智友案例


北京师范大学,数学专业,GPA3.9+,TOEFL105+,两段实习、三段科研


对外经贸大学,统计专业,GPA3.7+,IELTS7.0,三段数据分析实习


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