今天我们请去年拿到新加坡国立大学数据科学与机器学习理学硕士(MSc Data Science & Machine Learning)项目offer的同学，详细总结这个热门项目的申请攻略，帮助大家更全面地了解该项目的申请要点，稳拿offer！吐血整理超详细干货，全文篇幅较长，建议收藏！
我们的文章内容包括：
- 深入剖析该项目的录取标准和评估体系
- 详细解读该项目往年申请要求和筛选流程
- 分享独家insider tips，助你在激烈竞争中脱颖而出
- 提供实用的申请策略和材料准备指南
- 分享成功案例，手把手带你写文书
01、项目简介
新加坡国立大学的数据科学与机器学习理学硕士项目，旨在培养下一代数据科学领域的领导者。该项目融合了计算机科学、数学和统计学的跨学科知识，重点培养学生在数据分析与机器学习方面的应用能力。通过该项目，学生将有机会将理论知识应用于金融、医疗、政府和其他行业。
- 项目时长：1年
- 入学时间：每年8月
- 申请时间：每年5月16日开放申请，次年1月31日为第二轮申请截止日期
- 申请背景要求：申请人需具有荣誉学士学位或同等学历，且具备定量科学（如数学、统计学、物理学）、工程或计算机科学背景。
该项目不仅关注学生的理论掌握，还强调通过实际项目应用所学知识。课程由新加坡国立大学的知名教授及行业专家联合授课，确保学生在理论和实践中得到全面提升。
02、目前课程概况
新加坡国立大学的DSML项目采用跨学科的课程设计，涵盖了计算机科学、数据分析、机器学习、数学和统计学等关键领域。以下是该项目的主要课程：
1. 工业大数据导论（Introduction to Big Data for Industry）：这门课帮助学生了解如何应用大数据技术进行工业数据的处理与分析。
2. 大规模数据驱动推理优化（Optimisation for Large-Scale Data-Driven Inference）：学生将学习如何通过优化算法处理和推理大规模数据，解决实际问题。
3. 机器学习基础/机器学习理论和算法（Foundations of Machine Learning/Theory and Algorithms for Machine Learning）：课程覆盖机器学习的基本理论和常用算法，帮助学生理解和应用机器学习模型。
4. 云计算（Cloud Computing）：课程讲授如何利用云计算资源进行大规模数据处理和模型训练。
5. 数据科学和机器学习行业咨询与应用项目（DSML Industry Consulting and Applications Project）：这是一个让学生深入参与行业实际问题的项目，通过真实案例巩固所学知识。
6. 数据科学家深度学习（Deep Learning for Data Scientists）：该课程专注于深度学习的理论与应用，帮助学生掌握神经网络及其在数据科学中的使用。
7. 行业数据挖掘（Data Mining for Industry）：课程教授如何通过数据挖掘技术从行业数据中获取有价值的信息。
8. 大数据产业（Big Data for Industry）：学生学习如何为大规模数据提供解决方案，特别是在工业领域中的应用。
9. 计算机视觉数据科学（Data Science in Computer Vision）：该课程介绍如何在计算机视觉领域应用数据科学，涵盖图像识别等主题。
10. 定量金融数据科学（Data Science in Quantitative Finance）：本课程结合数据科学与金融，帮助学生掌握金融行业中的量化分析技巧。
03、项目院系的优势特色
新加坡国立大学的DSML项目由多个顶尖院系联合开设，包括数学系、统计与数据科学系和计算机学院计算机科学系。这些院系在各自领域内享有极高的国际声誉，尤其是在计算机科学及数据科学领域。项目开设于2020年，虽然时间不长，但凭借其强大的师资力量和前沿的课程设计，已成为全球数据科学硕士项目中的翘楚。
该项目的优势包括：
- 跨学科的课程设置：课程涵盖计算机科学、数学、统计学和机器学习等领域，帮助学生全面掌握数据科学所需的技能。
- 强大的师资团队：项目由新加坡国立大学的顶尖教授及行业专家授课，确保学生在理论和实践中都得到全面的指导。
- 丰富的行业连接：NUS与多个行业合作，学生有机会参与实际项目，增加项目经验，从而提升就业竞争力。
- 国际化的学习环境：该项目吸引了来自全球的优秀学子，学生能够在多元文化的环境中学习，拓宽国际视野。
04、学费及奖学金情况
项目的学费为55590新加坡元/年，相对于世界顶尖学府的数据科学硕士项目而言，费用处于中等水平。虽然NUS的DSML项目并未设立专门的奖学金，但学校提供了多种奖学金和助学金的机会，特别是针对学术表现优异的学生和经济条件有限的学生。
- NUS研究生奖学金：提供给学术成绩优秀的国际学生，通常包括部分学费减免或生活津贴。
- 企业赞助奖学金：NUS与多家企业合作，提供专门的企业奖学金，优秀学生有机会在毕业后加入相关企业工作。
- 政府资助：新加坡政府为国际学生提供的新加坡政府助学金，覆盖部分学费，毕业后需在新加坡工作一定年限。
05、中国大陆学生如何规划申请准备的时间线？
对于计划申请新加坡国立大学DSML项目的中国大陆学生，合理的时间规划至关重要。以下是一个详细的时间线建议，帮助申请者在申请中有条不紊地准备：
2024年5月—7月：开始准备申请材料
- GPA：确保学术成绩保持在较高水平，最好达到85分以上。
- 语言成绩：如果还未参加雅思或托福考试，建议尽早报名并开始备考。雅思最低要求为6分，托福为85分，建议尽量超过最低要求以提高竞争力。
- GRE成绩：虽然项目没有明确要求GRE成绩，但如果申请者的本科院校背景相对较弱，提交优秀的GRE成绩（如320+）将是加分项。
2024年8月—10月：完成标化考试并着手文书写作
- 语言考试成绩：在8月之前完成雅思或托福考试，并在10月前获得理想的成绩。
- 文书准备：开始撰写个人陈述（PS）和推荐信，建议多次修改以确保质量。文书是展示个人能力和动机的重要材料，务必认真对待。
2024年11月—12月：提交申请
- 申请材料准备：确保所有申请材料齐全，包括成绩单、语言成绩、推荐信、个人陈述等。
- 申请提交：建议尽早提交申请，不要等到最后一刻。NUS的申请通常分为多个轮次，第一轮申请截止时间为2025年1月31日，越早申请，机会越大。
2025年2月—5月：等待面试或录取通知
- 面试准备：部分申请者可能会被要求进行面试，建议提前准备好常见的面试问题和答案。
2025年6月—7月：办理签证和准备入学
- 签证申请：收到录取通知后，开始办理新加坡学生签证，通常需要1-2个月时间。
- 入学准备：安排住宿、购买机票，并熟悉新加坡的生活环境。
06、该项目近年招收学生情况
NUS的DSML项目竞争非常激烈，尤其是针对中国大陆的申请者。根据往年数据，申请人数超过1000人，而录取人数约为100人左右，录取率在15%左右。项目对于申请者的学术背景、科研经历及实习经验有较高要求，以下几点值得注意：
- 学术背景：大多数被录取的学生来自985/211院校，平均GPA在85分以上。其中，计算机科学、数学、统计学等相关专业的学生占大多数。
- 科研/实习经历：几乎所有被录取的学生都有科研或实习经历，尤其是与数据科学或机器学习相关的工作经验。
- 语言成绩：虽然最低要求为雅思6分或托福85分，但录取者的语言成绩通常更高，建议申请者争取雅思7分以上或托福100分以上。
07、该项目毕业生就业前景及竞争力
新加坡国立大学的DSML项目毕业生在就业市场上具有极高的竞争力。新加坡作为亚洲的科技和金融中心，拥有众多国际知名企业总部或分支机构，如谷歌、Facebook、字节跳动、摩根大通等。NUS的DSML毕业生在多个行业中都能够找到理想的工作，尤其是在以下领域：
- 金融科技：新加坡作为亚洲的金融中心之一，吸引了大量金融科技公司，数据科学和机器学习在金融风险分析、量化交易、信用评分等方面有广泛应用。
- 人工智能和大数据公司：在全球范围内，数据科学人才的需求量持续增长，特别是在人工智能和大数据相关的公司中。
- 医疗健康：数据科学和机器学习在医疗行业的应用日益广泛，如医疗图像分析、疾病预测和个性化治疗方案制定。
- 政府和公共服务：新加坡政府非常重视数据治理和智慧城市建设，DSML毕业生在公共服务领域的就业机会也非常多。
NUS还提供完备的就业服务，学校的Career Centre会定期组织招聘会、简历修改工作坊和面试技巧培训，助力学生找到适合的工作。
08、该项目除学术成绩外，还看重哪些方面的条件？
除了学术成绩，NUS的DSML项目还非常看重申请者的综合素质。以下几点是该项目在评估过程中会重点考量的因素：
- 科研或实习经历：在数据科学或机器学习领域有科研或实习经历的申请者更具优势，特别是能够展示出在实际项目中应用所学知识的能力。
- 编程技能：作为一个偏向技术的项目，申请者需要具备一定的编程能力，尤其是Python、R、Matlab等编程语言的熟练掌握。
- 解决问题的能力：数据科学的核心是通过数据分析来解决实际问题，申请者需要展示出自己运用数据分析技能解决复杂问题的能力。
- 团队合作能力：项目中的许多课程和实际项目都需要团队合作，因此，申请者的沟通能力和团队协作能力也是录取委员会关注的重点。
09、成功申请案例参考
案例一：
- 毕业学校：某985大学
- 本科专业：统计学
- GPA：3.47
- 雅思：7.5
- GRE：336.5
- 主要经历：
1. 2023年高教社杯全国大学生数学建模竞赛
2. 2024年美国大学生数学建模竞赛（MCM）
3. Statchat统计大模型项目
4. 云南方志项目
5. 上海电气项目：基于YOLO算法优化电池片生产工作
案例二：
- 毕业学校：某211大学
- 本科专业：计算机科学与技术
- GPA：4.24
- 雅思：6.5
- 主要经历：
1. 中国电信股份有限公司淮安分公司实习生
2. MCM/ICM美国大学生数学建模大赛
3. 简单搜索引擎系统设计
4. KNN算法识别mnist图片
5. 课程设计：音乐数据处理与分析
10、如何写好个性化申请文书？
一篇好的个人陈述（Personal Statement, PS）是申请成功的重要因素之一。它不仅展示了申请者的学术能力和背景，还能让招生官看到申请者的动机、热情和潜力。以下是一些文书写作的DOs & DON'Ts，帮助你写出一篇有竞争力的PS。
DOs：
1. 介绍自己：通过个人经历和故事来展示你的个性和价值观，并使用具体的例子来支持你的观点。例如，如果你在大学期间参加过数据科学相关的比赛和项目，务必详细描述这些经历带给你的成长。
2. 保持诚实：不要夸大或编造经历，即使你没有高大上的实习或研究经历，诚实地阐述你在学术上的努力和收获更有说服力。
3. 展示热情：解释自己为什么特别想要报读这个课程。比如，NUS的数据科学课程设置如何帮助你实现职业目标？你对哪些领域特别感兴趣？
4. 结构清晰：个人陈述应遵循清晰的分段结构，建议按以下顺序撰写：个人背景介绍——学术经历——实习/工作经历——为什么选择这个专业&未来规划。
- 个人背景介绍：介绍你与数据科学的初次接触以及为什么选择这个领域。
- 学术经历：详细描述你在相关课程中的表现以及你所参与的科研项目。
- 实习/工作经历：展示你在数据分析或机器学习项目中的实际操作经验。
- 为什么选择NUS：具体说明NUS的课程如何帮助你实现未来的职业目标。
5. 保持简洁：文书篇幅应控制在项目要求的字数范围内，避免长篇大论，重点突出你的优势和申请动机。
DON'Ts：
1. 避免笼统陈述：不要仅仅说“我对数据科学感兴趣”，而是通过具体的经历来展示你的兴趣。
2. 不要夸大：保持诚实，不要夸大自己的成就，本科生的能力有限，招生官更希望看到真实的你。
3. 不要拖延：应提前开始准备申请文书，避免最后时刻仓促应付。
4. 过度使用专业术语：尽管你可以展示自己的专业知识，但不要过度堆砌术语，确保文书易懂。
5. 注意语言质量：写完初稿后务必校对拼写和语法错误，可以借助工具如Grammarly或找专业人员帮助修改。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
