新加坡硕士多长时间

明年1月1日——3月15日期间，我申请的新加坡国立大学计算机硕士——人工智能专业，以及隔壁物流管理专业同学申请的计算机硕士——通识性方向都要开放新一轮的申请渠道了。先说说我申请计算机硕士——人工智能专业的初衷，是因为我看到这门专业开设的专业课程都是我非常感兴趣，并且想进一步了解的。比如我之前只是知道神经网络是一种机器学习模型，但是对具体的搭建过程不是很了解的。而神经网络与深度学习这门专业课程就会帮助我解决这个问题，并且还可以教会我用深层神经网络来解决现实世界的问题。而隔壁物流管理专业的同学之所以没有申请新国大的海事技术与管理理学硕士课程项目，而是跨专业申请计算机硕士——通识性方向的原因，是因为在他看来计算机行业比海事行业更有发展前景，再加上他本身也对计算机的数据结构、算法比较感兴趣。其实这其中还有一个小插曲，就是他准备和我一起申请计算机硕士——人工智能专业的，但是在看了这个专业的申请条件后发现，由于他既不是计算机专业、又没有2年的IT行业经验，所以是不能申请的。不过，好在计算机硕士——通识性方向不要求申请人有编程或计算机经验，也不需要有IT相关行业经验。

Hi，大家好，我是你们的芥末酱~考虑目前疫情蔓延的情况下，许多学校改变了国际生的上课方式，由线下授课转变为线上授课，一种”在家就能留学“的现象随之出现。国内留学生对此情况抱有两种不同的态度：一种认为明明是出国留学，却只能上网课，出不了国，体验不到自己想要的那种在国外的学习的氛围感。另一种则觉得不出国也能留学，省了很多事儿。所以，芥末酱最近总收到这样一些疑问：- 是否有线上不出国直接拿学历的大学？- 如果不出国，回国落户有什么影响，主要落户是北上广？本芥末酱对学生关心的问题一向是有问必答！本篇就针对这两个问题给大家做一个详细的解答：线上不出国直接拿学历？芥末酱想告诉大家，线上授课不会是长期存在的。新加坡许多学校目前都是线上授课模式，但是随着新加坡对中国开放边境，在学校允许的情况下，现在也有不少学生入境新加坡开始线下学习了。所以，单纯在国内上网课就能获得国外学历这样的情况在新加坡是不存在的。不出国对落户北上广有影响？如果不想在国外待的时间太久，但是又想通过海外留学的经历在北上广深落户？新加坡一年制硕士完全可以满足的需求！以上海最新的落户政策为例：如果是一年制的硕士，出境累计时间不低于180天，回来第一份工作在上海，后续起码缴满1倍社保半年以后可以申请落户！虽然不能完全不出境就获得外国院校学历但是新加坡一年制硕士一方面可以减短出境时间，另一方面在新加坡待足够的时间依旧可以落户上海！以上，你学会了吗？就酱紫~白白！

新加坡留学资讯：新加坡2021年秋季研究生入学申请陆续开放中～小伙伴们有心仪的院校需要提前准备，要准备的学术考试等都需要抓紧了，改掉拖延症 此表仅作参考，具体每个不同专业申请时间以校方为准

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。

硕士申请： 硕士分类：授课类型Taught，研究类型 Research，博士PHD 硕士学制：1-1.5年 申请时间：每年10-11月开始接受申请，截止每年1-3月，根据专业不同而不同。 录取时间：每年3-5月，统一审核 硕士开学时间：8月，个别专业1月，或2月或11月。 硕士学费：大多约3.5-5万新币/年，根据专业不同而不同。 政府奖学金：部分专业会提供奖学金，一般理工科，毕业后需在新加坡工作三年。 申请条件：普通全日制四年本科毕业，学士学位，均分80分以上，雅思6.5分，专业相同或相近，部分专业需要提供GRE 或 GMAT 成绩。（新加坡政府大学硕士申请，一般情况下不能后补或搭配语言成绩）硕士学费：新加坡公立大学：学校简介：新加坡国立大学（National University of Singapore），简称国大（NUS），是新加坡首屈一指的世界级顶尖大学。该校是环太平洋大学联盟、亚洲大学联盟、亚太国际教育协会、国际研究型大学联盟、Universitas 21等著名高校联盟的成员，也通过AACSB和EQUIS认证。其在工程、生命科学及生物医学、社会科学及自然科学等领域的研究享有世界盛名。学校建有肯特岗、武吉知马和欧南园3个校区；设有17所学院；有教学人员：2600人，研究人员：4000人，行政与专业人员：3400人，其他员工：2000人。学生总数（2019至2020学年）：42600人，其中，本科生：31300人，研究生：11300人新加坡国立大学位列2020泰晤士高等教育亚洲大学排名中位列第3位，2021QS世界大学排名第11位，2021QS亚洲大学排名第1位。国大硕士-院系设置：优势学院及专业：国立商学院，工程学院，杨潞龄医学院，杨秀桃音乐学院，李光耀公共政策学院，理学院，社会科学学院等。经济，统计，传媒不媒体，材料，电子工程，化工，生命科学，计算机，土木，公共健康，国际政治关系等首屈一指。学校简介：南洋理工大学（Nanyang Technological University），简称南大（NTU），是新加坡的一所世界著名研究型大学。南大是环太平洋大学联盟成员，全球高校人工智能学术联盟创始成员、AACSB认证成员、国际事务与业学院协会（APSIA）成员，也是国际科技大学联盟的发起成员。作为新加坡的一所科研密集型大学，其在纳米材料、生物材料、功能性陶瓷和高分子材料等许多领域的研究享有世界盛名，为工科和商科并重的综合性大学。南洋理工大学建有云南园、诺维娜2个校区，其中主校区云南园占地200公顷。现有教职员工总数7,976人（截至2020.7），各类本科生和研究生32941人（截至2020.9）。NTU位列2020泰晤士高等教育世界年轻大学排名第2位，2021QS世界大学排名第13位，2021QS亚洲大学排名第3位。南大研究生课程设置：优势专业：南洋理工的工程学院及商学院非常知名，优势专业包括：土木工程，环境工程，材料工程，生物医学工程，会计，工商管理，教育等。大学简介：新加坡管理大学（Singapore Management University），简称新大（SMU），是新加坡政府于2000年设立的第三所公立大学，是亚洲乃至世界公认的顶级财经类院校，以其卓越的科研成果和一流的教学闻名全球。与美国精英大学相同，新大采用了美国常春藤大学式研讨会形式的教学方法。这是因为新大与美国两所顶尖商学院，即美国宾夕法尼亚大学（University of Pennsylvania）的沃顿商学院（Wharton School）及信息科技教育与研究闻名于全球的卡内基·梅隆大学（Carnegie MellonUniversity）保持密切的合作关系。学科设置：会计学院、李光前商学院、经济学院、信息系统学院、法律学院以及社会科学学院硕士课程设置：优势专业：在2019年UTD全球商学院科研排名中，新加坡管理大学李光前商学院排名第33，亚洲第二，新加坡第一。会计学院在亚洲排名第一，全球第三 。在2021年QS商业硕士排名中，新大信息系统学院商业分析硕士，世界第二十二，亚洲第二。李光前商学院也是“三皇冠”认证商学院。大学简介：新加坡科技设计大学（Singapore University of Technology and Design，简称 SUTD），是继新加坡国立大学，新加坡南洋理工大学， 新加坡管理大学后，新加坡的第四所公立大学。新加坡科技设计大学（新科大）创校校长为麻省理工学院工学院院长的托马斯.L.马尼安提（Thomas L. Magnanti）教授。大学成立于2009年，新加坡科技设计大学拥有四大学术支柱：建筑与可持续设计 （ASD），工程产品开发（EPD），工程系统与设计（ESD），信息系统技术与设 计（ISTD）。硕士课程设置：大学简介：新加坡理工大学，原新加坡科技学院，新加坡政府2014年3月28日宣布，新加坡科技学院升格为新加坡第五所公立大学，幵更名为新加坡理工大学（Singapore Institute of Technology）。理工大目前拥有六个分布式校园，其主要校园位于SIT @ Dover。未来的校园位于榜鹅数码园区，是首个坐落在濒水区、被称为“公园里的校园”，新校舍预计2023年竣工。新加坡理工大学将主要侧重应用型学科，2014年首次推出三个全日制本科学位课程， 包括基础设施保全工程、资讯通讯工程和会计学，共计招生200人。新跃社科大学（英语：Singapore University of Social Sciences；缩写为SUSS）， 简称跃大，是一所坐落于新加坡金文泰区的公立应用研究型大学。该校前身可追溯至1964年，并于2017年正名为新跃社科大学。大学设有人文和社会科学、商学、法学、纳丹总统人力发展学院和科学技术学院。

目前的教育形式可以说是多种多样的，学生愿意选择一种短期有效的方式来继续他们的学习，即学习知识，也为他们未来的工作留下更多的时间。新加坡留学本硕连读需要多少年？新加坡留学本硕连读是指由本科阶段直接保送进入硕士生阶段学习的一种培养方式。相应的还有硕博连读，就是硕士生直接保送到博士生阶段学习。目前国内也有部分大学(如清华大学)采取部分优秀的本科生直接保送到博士的培养方式。普通本科生需要撰写本科毕业论文方可毕业。毕业后，需要通过研究生入学考试方能进入硕士生阶段学习。而撰写毕业论文和准备研究生入学考试需要花费大量的时间与精力。本硕连读可以直接保送优秀本科生进入硕士生阶段学习，不必参加硕士生入学考试，不必撰写本科毕业论文，有利于学生专心学习专业知识，早日完成硕士生学业。所以有些高校规定本硕连读或硕博连读可以比正常学制提前一年毕业，有利于早出人才、快出人才。新加坡留学3+2本硕连读与2+3本硕连读，是根据国外大学的教育模式及课程设置，而开设的为期五年本硕连读课程，学生前2~3年课程在国内著名高校完成并且获得国外合作大学认可，然后赴国外合作大学学习1~2年左右专业课程，获教育部认可的国外大学的本科学士学位；取得本科学士学位后在经过1年硕士课程学习取得教育部认可的国外大学的硕士学位。本硕连读年限3+1或2+2取得本科文凭，+1取得硕士文凭。所以课程也可称之为3+1+1、2+2+1等。新加坡留学本硕连读需要多少年？以上内容已经给出了答案。如果你选择了新加坡，并且对新加坡留学学校的教学模式感到满意，可以继续关注我们哦。

当初决定出国读研究生，一是因为想要去不同的国家/地区体验一下；二是觉得国外的研究生时长比较短，通常一年到两年，节约时间成本。在国家/地区选择上，开始有纠结美国和英联邦国家，但最后还是选择了新加坡。之所以不选择去欧美地区的学校，原因是在分析了自己的背景和学校的要求之后，发现新加坡留学无论是从高校排名还是费用等方面，性价比都是更高，更符合我的需求。我申请的是新国大的一门新兴专业：数据科学与机器学习理学硕士。为了能够顺利申请，我准备了完整的个人简历（包括个人简历的撰写，相关的项目经验等）、本科成绩单、对于我们这些在国内有本科教育，没有全英教学经历的同学来说，需要托福成绩达到580（笔试）22（写作）85（网考）或者雅思成绩达到6.0来证明英语水平。在申请条件方面，该课程需要数学、应用数学、计算数学、统计学和物理学学士学位或工程学位，以及上面提到的托福或语言成绩。像我托福网考是88分，和我一起申请的同学雅思是6.5分，你们只要达到语言最低要求的话，就不需要担心新国大会压分，一定要敢于申请哦！

8月份的时候，我开始了我研究生课程的学习。我申请的是新加坡国立大学今年新设的专业——数据科学与机器学习理学硕士专业。之所以会申请这个新兴的项目，是因为2017年AlphaGo 和李世石棋手的人机大战让我深刻领略到了人工智能技术的巨大潜力。这场比赛之后，我对AlphaGo背后的机器学习到底是什么充满了关注，收集了不少信息之后才明白机器学习是从数据通往智能的技术、方法途径，它是数据科学的核心，也是现代人工智能的本质。但是我想进一步学习机器学习到底是如何从数据中挖掘出有价值的信息，以及如何使机器学习在工业界发挥作用，解决实际问题。恰巧在准备留学的过程中，看到新加坡国立大学的官方和研究生项目官方公众号介绍了新国大在2020年秋季正式开课的数据科学与机器理学硕士课程会通过机器学习基础、行业咨询和应用项目等5门专业课程及选修课程的讲解，帮助我进一步了解机器学习。虽然开课时间不长，但是我经过张洛欣教授、纪辉教授等的讲解明白了，机器学习和数据挖掘在本质上是一样的，区别在于数据挖掘更接近于数据端，机器学习则更接近于智能端。而且机器学习是一门应用学科，能被用来帮助工业界解决问题，特别是当下的热点，比如说深度学习、AlphaGo、无人驾驶汽车、人工智能助理等对工业界产生巨大影响。

今年8月份，我正式开始我在新加坡国立大学读数据科学与机器学习理学硕士研究生的生涯，虽然我的课程是线上教学，但是并不影响我的学习。这门课程的学费是48000新币，其他费用可以参考下图。其实，要说到我为什么会申请这门课程，其实还要提到一个人——岳川，淘宝会员淘气值算法就是她用机器学习算法写的。在一篇采访文章中，岳川提到机器学习算法不能算得上是很高深的算法，但是它能够保证在科学公平的情况下，找到用户需求和商业的平衡。正是在岳川和这篇采访文章的影响下，我接触到了机器学习，发现自己对机器学习算法非常感兴趣。为了能够在机器学习领域继续发展，我申请了新国大的数据科学与机器学习理学硕士课程项目。在这几个月的学习中，我学的如工业大数据概论、机器学习基础等专业课程都是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在集合了新国大教学及科研专长之后，所设计并提供的亚洲乃至世界顶尖课程。此外，这门专业的核心课程中还有数据科学工业咨询和应用项目，我会去相关企业里做数据分析课题或者加入到某个科研小组从事科研项目。总之，如果一切顺利的话，我希望能够在一年半内完成课程和修满40学分之后顺利毕业。