新加坡国立大学ISS学院全解析！

新加坡国立大学ISS学院项目解读

新加坡国立大学(National University of Singapore)，简称国大(NUS)，是一所位于新加坡的公立研究型大学， 在国际框架下推展高深优质的教育与科研之际， 突出展现亚洲视角和优势，是环太平洋大学联盟、亚洲大学联盟、全球大学校长论坛、亚太国际教育协会、国际研究型大学联盟、Universitas 21、新工科教育国际联盟、国际应用科技开发协作网等高校联盟的成员。

系统科学院（ISS）是NUS的一个学术部门，成立于1981年，是提供研究生教育和专业发展课程以培养通讯行业领袖并推动商业和组织创新的专门学院。

系统科学院（ISS）目前已经是海内外国际一流的IT知识传输中心，专门提供培训、科研、资讯服务及联合项目，以协助开发IT人力资源。

系统科学院（ISS）提供一系列优质实践课程，帮助信息通讯专业人士在其职业生涯中开拓创新，并培养实施方法、过程和最佳实践的能力，以取得始终如一、更好更优的业务成果。

系统科学院（ISS）课程设置有软件开发、数据科学、人工智能、网络安全、智能健康、数字政府及数字创新等与高科技行业息息相关的多个关键学科，培养信息技术与商业的人才。

企业商业分析技术硕士

Master of Technology in Enterprise Business Analytics

新加坡国立大学企业商业分析技术硕士项目 (MTech EBAC) 专为满足行业对数据科学家的需求，他们可以通过数据洞察力帮助组织实现更好的业务成果。它最适合寻求专注于以下领域的专业人士 - 有条理的数据探索和可视化、诊断分析、使用统计和机器学习技术的预测建模、文本分析、推荐系统和大数据工程等。MTech EBAC 计划让学生为企业业务分析中的专家、专家和领导角色做好准备，以通过战略性地使用数据、分析、模型和一线工具来创造商业价值。

MT-EBAC属于ISS学院下偏商科的项目，且以就业为导向，含有capstone和internship，相当有利于职业发展；且对申请者的背景接受程度较广（跨专业申请也有一定拿到offer的概率），因此往届一直都在收到很多想学习商业分析相关课程学生的关注。不排除是因为录取难度较常规商业分析较低，从而拔高了筛选门槛；

入学要求

·数学、统计学、计量经济学、管理科学、运筹学、科学或工程学士学位，平均成绩至少为 B

·通过入学考试GRE考试

·最好有两年相关工作经验

·通过招生面试

智能系统技术硕士

Master of Technology in Intelligent Systems

智能系统技术硕士专业面向希望设计和构建系统，使人工智能和其他智能技术得到充分利用的专业人士。本专业应用领域广泛而多样，包括机器人技术、自动驾驶汽车、智能传感系统、物联网、智能城市应用程序等应用程序以及商业领域的应用程序。

本专业强调人工智能的概念、技术和方法，以及在智能系统应用程序开发中的应用。学院为学生提供成为人工智能和智能系统专家所需的基本知识和实践经验，从而为企业提供有效且最优的解决方案。值得注意的是，对于全日制学生，智能系统硕士课程包括为期3个月的实习项目，而非全日制学生则为6-12个月项目。

入学要求

·学士学位最好是科学或工程专业，平均成绩至少为 B

·通过入学考试GRE考试

·最好有两年相关工作经验

·通过招生面试

软件工程技术硕士

Master of Technology in Software Engineering

软件工程技术硕士专业旨在满足IT行业对软件工程师的需求，适合在软件工程领域拥有多年经验并希望进一步增强自身在可扩展设计、安全和智能软件系统的架构方面的知识和技能的人士。

本专业重点是对软件技术、方法和管理技巧的开发利用，着重于使用创新技术来实际而系统地构建软件系统。毕业生将掌握为其组织机构和客户架构、设计、构建和管理强健软件系统交付所需的基本知识和实践经验。

入学要求

·学士学位最好是科学或工程专业，平均成绩至少为 B

·至少两年的软件工程师相关工作经验

·精通软件开发、编程设计

·通过入学考试GRE考试

·通过招生面试

就读体验

课程安排非常紧凑，老师都很负责任，可以学到很多数据分析和数据挖掘的知识，对coding能力也有比较大提高；

平均2～3天就有一场group workshop，需要小组共同完成，同时课上也经常会有workshop，老师会邀请group做分享，每个小组都有印度或新加坡同学，所以在一起沟通需要用英语，会是个很好的机会来提升英语；

班级多元化，可以感受到外国同学的文化和思维；

项目比较就业导向，会有几个月在坡的带薪实习，当然实习的机会也需要面试之后通过了才能得到，全职实习的经验对于后面无论是选择回国还在在坡找全职工作，都有很大帮助。

新加坡华人多，所以饮食、气候、文化这些方面和中国也比较相似，可以很快适应。另外疫情也防护的比较好，相比较英美会安全很多。

现在说一下不足：

课程对coding的讲解不太深入，如果希望毕业后做data engineer或data analyst等对coding能力要求比较高的工作的话，还需要自己不断学习，不过其实很多一年制的研究生项目可能都存在这个问题。

课程的学习真的挺辛苦的，时间很紧张，难度也不小，可能有编程或统计基础学起来会好很多，对于还要同时准备秋招的同学来讲，压力会蛮大的。