新加坡國立大學的MSc in Data Science and Machine Learning項目開設在Centre for Data Science and Machine Learning下，是由Science學院數學系、統計與數據科學系，和Computing學院CS系聯合辦理，工程學院和公共健康學院也是教學伙伴。項目2020 fall第一屆招生，但每年申請人數成倍增長，已經成了一個炙手可熱的項目。

根據NUS Registrar Office統計的數據，DSML 2020年入讀61人，男生31，女生30；2021年入讀156人，男生77人，女生79人。實際發放的offer更多，畢竟每年不少學生想著拿此項目的提前批做保底。而根據NUS科學之友公眾號的數據，2022年的申請人數已經突破2000人。項目錄取的學生主要來自中國大陸、新加坡（當地人多選擇PT就讀形式）、中國香港、中國澳門、中國臺灣、日本、馬來西亞。22年擬錄取的學生院校背景如下：

（圖片來自NUS科學之友公眾號）

本科專業背景分布如下，總結來說就是需要較強的Quantitative背景：

（圖片來自NUS科學之友公眾號）

此外，不同于多數學校STEM類碩士男多女少的情況，DSML每年的男女比例基本平衡。根據我個人能夠看到的整個22fall和23fall提前批60多案例，錄取的陸本學生多是985院校背景如C9、華五或國內top 15，少數知名211院校如兩財一貿；平均GPA3.5+/85+，多數是3.7+，也有極少數GPA不到3.5但本科院校很好的案例，當然也有GPA 90+但被拒的案例；平均TOEFL105左右、IELTS7，也有少數TOEFL不到100的案例；項目不要求提交GRE，提前批錄取的學生多數也沒有GRE，常規錄取的學生GRE多在325+。這些不完全錄取數據僅供參考。項目說好申也好申，只要院校背景夠好、GPA較高，錄取機會還是比較大的；說不好申也不好申，院校背景不好，其他條件再好，錄取的機會也不大。

DSML項目FT學制最短是1年，最長是2年，包括5門核心課、5門選修課共40學分的課程要求。項目的課程要求每年會有所調整，與時俱進，以滿足社會不斷發展的需求。選修課的范圍非常廣泛，學生可以選擇CS、DS、QF、數學、統計、公共健康類的課程。2022年入學的課程要求如下：

核心課

部分選修課

該項目有著NUS數據科學領域的領先研究人員以及來自業界的數據科學家的支持，課程包括計算機科學、數學和統計，以及數據分析和機器學習等領域的跨學科學習。課程的教授都來自海外名校，能夠將抽象的理論知識清晰明了地傳達給學生。秉承著理論與實踐相結合的理念，每門課程配有實戰項目，為未來找實習和工作提供了豐富的經歷。

本科背景要求：quantitative學科，如數學、統計、物理，工程或計算機科學，可以參考第一部分錄取學生的專業背景。

申請材料要求：

• 顯示護照號碼和個人資料的護照信息頁

• 大學成績單，附帶學校評分標準

• 學位證書或在讀證明

• TOEFL（最低85）或IELTS（最低6.0）成績

• 資產證明

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

其他注意事項：所有上傳的文件要用英文命名、且總的上傳的文件大小不超過10M；DSML項目沒有獎學金；實習證明是optional；不需要給項目送分，上傳語言成績的掃描件即可。

截止時間：

• 提前批：2022-5-16至2022-7-15

• 常規批：2022-10-1至2023-1-31

項目2023 Intake的學費是S$51,000。提前批錄取的學生需要在接受offer時交S$5,000押金，2023年1月再交S$5,000押金，第一學期交S$15,500學費，第二學期交S$25,5000學費。常規錄取的學生需要在接受offer時交S$10,000押金，第一學期交S$15,500學費，第二學期交S$25,5000學費。

生活費：房租S$800-1,500/月；外出吃飯S$5-8/頓，自己做S$3-5/頓；其他支出S$300-500/月。總的來說，是出國留學中較便宜的一個國家。

北京師范大學，數學專業，GPA3.9+，TOEFL105+，兩段實習、三段科研

對外經貿大學，統計專業，GPA3.7+，IELTS7.0，三段數據分析實習

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