研究生留学新加坡

新加坡国立大学同学们想去新加坡研究生留学，可以申请公立学校或私立学校。新加坡高等教育水准一直称霸亚洲绝对是大家在选择硕士留学时极具诱惑力的选项。那么申请新加坡读研需要什么条件呢？新加坡研究生留学分成公立学校和私立学校，这两种新加坡学校对gpa的成绩要求也不同。新加坡公立大学读研留学条件1.新加坡五所公立大学攻读读研，通常要求是211或985院校毕业的学生（优秀学生可放宽院校学历）；2.国内211工程大学，gpa成绩在3.0以上（越高越好）; 3.或非211工程大学，gpa成绩3.5以上（越高越好）; 4.英语要求：雅思最低6.5分；5.需持有相关专业的毕业证及学士学位。6.其他能力：发表过论文、参加的社会实践等，不强加要求，但有此类经验或个人非专业能力最好；7.根据不同院系，有额外的申请条件，建议提前一年准备申请；新加坡私立大学读研留学条件1.专科以上学历，有2年以上相关专业工作经验者。2.普通大学，平均分75分左右，雅思6.0-6.5（不同专业要求各不相同）新加坡读研成功率随着国内就业形势日益严峻，很多学生需要进一步提升自己的学历，而新加坡考研学制短，费用低廉，就业市场前景好，吸引了很多学生前去深造。新加坡读研申请成功率，对中国学生来说，新加坡公立大学读研申请成功率较低，难度极高，而且各专业申请条件是不一样的，一般80%的学生申请不到。所以大多数学生还是选择新加坡私立大学。新加坡留学定位选校想知道自己的gpa和语言成绩成绩能申请到新加坡多少排名的院校？可以尝试使用留学志愿参考系统（如下小程序）做下留学定位。使用方法：把你的基本情况(GPA、雅思成绩、专业、院校背景等)输入到留学志愿参考系统中，系统会自动从数据库中匹配出与你情况相似的同学案例，看看他们是否成功申请到了新加坡哪所大学，这样子就能对你自己进行精准的定位。

我是今年8月份年来到新加坡国立大学读工业4.0理学硕士课程项目的研究生。对我来说，我之所以没有去欧美留学，而且来到新加坡读硕士主要有三个方面的原因。首先，我的英语口语水平还不能完全支撑我到一个纯英文的环境里生活和学习。而新加坡具有多语言优势，还记得去年刚来新加坡的前几个月，除了上课需要用英文之外，在很多场合我都是直接用华文与别人交流的。其次，对我这个本科就在当地上的女孩子来说，新加坡离家比较近，爸妈是比较放心的。最后，因为我想尽快完成学业，回到父母身边工作，而工业4.0理学硕士可以在1年内读完。上面的三个原因是我总结出来的在新加坡读硕士的优势，而回到工业4.0理学硕士这门课程上的话，我对课程中的毕业设计项目特别期待。因为它是在如西门子、戴尔等真实企业里工作，我会根据该公司正在进行的项目所遇到的痛点，和团队其他工作人员、或者和新国大学术单位一起合作和协商，最后开发出一个能够解决项目痛点的原型解决方案，编写一份有关该方案的报告，这对我以后进入行业开始工作很有帮助，因为在这个实习中我可以提高我解决问题的能力，培养我处理项目的经验等。

我现在还是一名大四学生，早早地就和家里人商量好要去国外留学了。在大三选择学校的时候，发现如果去欧美国家的话，不仅学费贵，而且离家非常远，所以就把范围定在了亚洲区域的几个国家比如：新加坡、日本、韩国等。考虑了很久，最终决定去语言差异不大、教育资源更好的新加坡国立大学。先说说在新加坡读硕士的优势有哪些吧：首先就是离家近，父母是比较放心的；其次是语言，像我之前是没有任何出国或者海外交换经历的，如果进入一个纯英文的环境肯定会适应得非常慢，而新加坡是具有多语言优势的，在这里除了英语，华文在很多场合也可以用；最后就是费用上的优势了，我比较过新加坡和欧美国家的留学费用，新加坡实惠很多。我申请的是新国大的数据科学与机器学习硕士项目，一方面我本科就是理科专业，硕士申请数据科学专业跨度并不算特别大，还有就是这门课程的学习有利于我在毕业之后找到一份好的工作。现如今的企业越来越多地寻求快速、高效、低成本和创新的方式来使用他们所掌握的大数据，为了有效地部署这些技术，公司团队必须跟上数据科学的最新趋势。那熟练掌握数据分析、数据挖掘技术的人才将会受到他们的热烈欢迎，新国大的数据科学与机器学习课程将会帮助学生掌握如何使用不同的工具和技术来分析大数据，以及识别事情发展的趋势，来更好的预测未来可能会发生的事情。

事先说一点，我是在新国大读食品科学与人类营养硕士课程的，所以只能给你们分享这门课程的申请条件。你们如果想了解其他课程的申请条件，我建议你们可以去新国大官网和官方公众号NUS Masters Programmes查看，或者直接通过电话、邮件咨询学校的相关负责人。我的新国大读食品科学与人类营养硕士课程，这门课程大概需要12-36个月来完成课程，课程包含40学分，我们需要完成7门核心课程和一个研究项目。关于研究项目的构成形式我在这里就不多说了，有兴趣的同学可以去学校公众号了解。现在给大家说说申请这门课需要准备的资料吧，主要有本科成绩单、其他的学术证明、推荐信、财政支持证明条件、申请表中提到的奖励和工作经验的证明文件、以及必不可少的身份证和护照，对于大学授课语言非英语的申请人，还需要提供网考不低于85分的托福成绩或者不低于6.0分的雅思成绩。另外，申请人还必须具有获认可的学士学位，详细的介绍见下图。如果你们对食品科学与人类营养硕士专业不感兴趣的话，我可以向你们推荐其他课程：数据分析、计算机科学、统计、机器学习等都是近年来非常热门的方向，随着社会发展，对于这方面的综合性人才需求越来越大。而新国立2020年新增的数据科学与机器学习专业就是一个将以上热门学科都结合在一起的跨学科课程，一个专业就能满足多个学科需求，全方位培养复合型技术人才，这也是以后就业的趋势！这门课程可以直接提供官网提交申请，如果想获得更多入学指导，也可以发送邮件至pgc@nus.e.sg。

新加坡留学读研申请所需材料较多，所以有意申请的同学可以早点开始准备。此外，准备得越早，成功的机会就越大，越能更好地看清新加坡研究生申请形势。新加坡留学申请专业的选择最主要是根据同学们大学的学历背景。由于新加坡公立大学硕士学位的部分专业需要进行远程面试来录取学生，因此申请评估最重要的方面之一就是申请人的本科成绩。新加坡是一个工商业发达的国家，对大学开放的各个专业都有就业渠道。换句话说，在学校的学习能帮助学生更好更快的就业。就拿我来说吧，我申请的是新加坡国立大学即将在明年1月正式开设的企业开发理学硕士专业，虽然我还没有正式上课，但是我从学校官网等一些官方正式渠道中搜集到，这门课程能让我们掌握市场及国际企业的理论和实践，并向我们展示全球前景，审视环球商业的理念和趋势。同时，学校还会选择创业企业来为我们提供创业实习，我们到时候会进入这些企业中，在其中的一个创造性岗位工作，向初创企业家学习，在其中锻炼和扩大我们的优势能力和技能。这些丰富经历都会让我们更好的就业。

新加坡是全球首个提出建设“智慧国”愿景的国家。2014年，新加坡公布了“智慧国家2025计划”，六年以来成就硕果累累。完善的通信基础设施、全岛互联的交通系统、智能便利的智慧社区。新加坡的智慧国计划运用数码技术的演变创造无缝、技术驱动的体验，拥有人工智能和数据分析、网络安全、沉浸式媒体和物联网能力的企业是智慧国计划中数码转型的核心。新加坡的大学和院校深谙行业需求并与之紧密结合，培养在人工智能、生物技术、区块链、数据分析和机器人等领域的人才。以新加坡国立大学为例，近年来不断推出新兴项目、发展创新教育。以数据科学与机器学习理学硕士、企业开发理学硕士为代表的新兴项目，是新国大为打破学科界限，为学生提供探索的灵活性和专业化的知识而推出的跨学科硕士学位课程。跨学科是新国大现在乃至未来的前进方向，因为单一的专业模式已经成为过去式。拿我自身举例子，我现在面对一个问题的时候，发现用我所学的单一知识是不能够解决的，必须要整合不同学科的知识才行。新国大也已经充分认识到现在的年轻人面对的是一个充满棘手问题的世界，这些问题定义不清，时刻在变化，超越单一学科的解决方案，甚至挑战着已建立的知识体系。为解决这些问题，培养更具有市场竞争力的学生，新国大也推出了相关的措施，比如新国大即将于2021年拟建一个全新的跨学科学院CHS（人文与理学院），这个学院由FASS（文学暨社会科学学院）和FOS（理学院）联合而成。NUS将利用两所学院的联合优势，合作设计一套共同课程，这将成为新的学院教学资源的重要依托。学院提议的课程结构将允许人文、社会科学、科学和数学等一些具有灵活性的学科交叉融合。我申请的数据科学与机器学习理学硕士课程由理学院的数学系和统计与应用概率系、计算机学院的计算机科学系、工程学院和苏瑞福公共卫生学院联合提供，会从多元和综合的角度让我全面认识这门课程。我将从这些的优质的教育资源中受益。比如，我会明白大数据正在改变全球绝大部分行业，医疗业也不例外，数据分析在医疗行业已经被灵活应用，如电子病历、血压跟踪器等；明白机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，如何重新组织已有的知识结构改善自身，使下一次的预测更准确。

今年8月，我来到了新加坡国立大学，成为了数据科学与机器学习理学硕士课程项目的2020级新生。当初之所以会选择来到新加坡，是因为这个国家是许多全球性科技公司的所在地，包括阿里巴巴、Facebook、Garena以及谷歌（Google）、Grab、来赞达（Lazada）和雷蛇（Razer）这些区域领跑企业。而这些科技公司，都在争取卓越的数据科学人才。所以尽管我还没有毕业，但是在可以预见的未来，我将面对供不应求的市场。不知不觉，我已经在NUS学习接近四个多月了，在这四个月的学习过程中，从我自身而言，我的数据分析能力和独立自主学习能力有了很大的提升，每天的日常就是上网课、看论文等。前不久，我完成了第一学期的期末考试。现在，我打算和你们分享一下我攻读数据科学与机器学习理学硕士专业的感想及经验。有关这个专业的教学团队配置信息，我想你们都能从学校官网和百度上直接搜索到，所以我就不一一赘述了。在这里我想和你们分享的是，我通过这门专业学习到了什么知识，掌握了什么技能。值得注意的是，数据科学与机器学习理学硕士这门项目总共有40学分，包含工业大数据在内的5门核心课程，以及包含计算课程组合在内的选修课程各20学分。对我而言，我认为收获最多的课程是大规模数据驱动型推理的优化这门核心课程。因为随着科技的发展，推理周期和训练周期之间的比例将从深度学习初期的 1:1 提高至超过 5:1。也就是说，在人工智能领域，推理的比重将会越来越重要。而通过大规模数据驱动型推理的优化这门课程，我学习到了可以通过系统级优化、模型优化等方法来促进数据驱动的进化优化。总的来说，数据科学与机器学习理学硕士这门专业可以教会我，对数据和经验进行收集、建模和分析，并从中提取有用的信息。

IT行业一直就是比较火热的行业，随着IT行业的发展，软件外包等服务增长态势明显，对于这方面的专业人才需求量也越来越多。谷歌在新加坡组建工程中心时就曾说过：新加坡是最能给互联网带来「新的十亿用户」的国家。国际招聘顾问公司米高蒲志（Michael Page）在2019年发布“2019年薪金基准报告”中，发现新加坡对信息科技安全和数码转型为导向的技术人员涌现庞大需求。这些背景都说明，新加坡的计算机市场是非常广阔的，此专业的毕业生也相对容易找到工作。97%的新国大计算机硕士学生在毕业6个月内成功就业，本地学生的平均月薪为5965新币。基于继续深造本科专业和就业前景广阔的原因，我在去年来到新加坡国立大学就读计算机硕士研究生。新国大的计算机硕士是一项综合性强、挑战程度高的课程，还提供4大专业方向供学生选择，分别是计算机科学、信息系统、人工智能、信息通信安全。课程涵盖了理论以及应用双层面价值的研究成果，我们可以获得深入了解信息技术领域最前沿专业知识的机会，成为未来信息技术领域的专业人才。

今年8月我来到了新加坡国立大学，攻读食品科学与人类营养学硕士专业的研究生。当初之所以没有选择去欧美国家，而是来到新加坡留学，主要有两个方面的考量。一方面，我在收集资料的时候，发现每个学校的食品专业都有自己的特色，这往往与大学所在地区的人群需求有关。如美国高校的食品科学与工程专业就更关注美国需求，比如有很多对奶酪的研究，但是对于亚洲来说这是非主流食品，亚洲更关心奶粉、发酵食品、水产品等等。对我来说，我想在乳制品方向上发展，申请的时候发现新国大食品科学与人类营养学硕士专业对乳制品、功能性食品、微生物这块涉及较多，跟我想要的研究方向匹配。另一方面，新国大的食品科学与人类营养学硕士课程项目有丰富的研究课题，而且和业界的连结非常精密。给我上课的教授与很多企业都有研究合作，对于如何做好科研，他们给了我较多的建议，这对我之后完成实验课题有很大的帮助。此外，除了本校的教授，校外食品行业的导师不仅给我分享了最新的行业课题，还从宏观方面给我讲述了食品科学目前的研究现状以及热点研究方向，这样的授课模式能让我全面了解食品行业的动态与现状。