新加坡研究生几年毕业

我现在是一名正在新加坡国立大学读工业4.0理学硕士课程的研究生，这门课程可以花1—1.5年来完成。之所以会申请新国大的工业4.0硕士，是因为我在本科阶段读的是生物专业，从工作条件上看，我们在本科毕业后的求职过程中存在着比较明显的“高不成、低不就”的现象。也就是好的科研、企业单位是理想的择业对象，可是其要求自然也比较高，而我们这些本科生的竞争优势不是很强，各个方面的能力都需要提高；而且我在四年的学习中逐渐发现对实验室科研的兴趣其实不大，更希望充实自己面向应用的、就业导向的技能和能力。所以开始考虑转专业申请海外大学的硕士课程。在选择留学项目的过程中，看到新国大的工业4.0理学硕士项目能够保证来自不同背景、拥有不同兴趣的学生，可以选择到自己适合和擅长的专业方向进行学习和深造。这个课程模式是驱使我申请的原因之一，我之前通过纪录片、科研杂志对3D打印技术很好奇，发现我国工业界对3D打印技术的认可度及应用度不高，多数制造企业尚未接受“数字化设计”、“批量个性化定制生产”等先进制造理念，3D打印在工业领域应用的路十分漫长。而工业4.0理学硕士会提供包括3D打印、工业深度学习等8个可选模块供我们选择，所以按照我的兴趣，我选择了3D打印课程。现在通过学习，我明白了3D打印是事先在计算机上按照客户的需求设计好三维模型，然后将图像信息传递给3D打印机终端，控制打印机进行材料的逐层叠加，最终生成客户所需要的产品。

新加坡研究生学制分为两种：研究型硕士学制1.5-2年,授课型硕士学制1-1.5年,比国内的研究生学制短,具有较大优势。新国大的研究生上课方式与国内有所区别，我们经常会和来自不同国家，拥有不同文化背景的小伙伴们一起合作、讨论并完成课业，这将会极大程度上培养我们这些留学生的交流和沟通能力。个人认为，在小组讨论的过程中，比起手机上的文字往来，更有效率的方法是大家出来一起进行面对面的交流，并且明确各自的任务、截止时间和项目进程，这样不仅能更加井井有条的完成课业，也可以无形之中逐渐提高自己的时间管理能力、项目管理能力和团队协作能力。但现在由于疫情的关系，这学期在读学生的课程都转到网上授课，现在疫情情况相对好点，可以申请安排到实验室做实验。据我所知，有些成功录取的硕士学生也还在国内通过线上课程的方式进行学习，来新加坡的时间也还在安排。当然，也有学生乘风破浪来到这里，完成隔离，适应本地的生活。对他们的故事感兴趣的同学可以查看微信账号：NUS Masters Programmes。因此，课题讨论，线上学习是新常态，学生、教授们都要不断适应调整。

我是一名专业是食品科学与工程的大四学生，目前正在准备新加坡国立大学食品科学与人类营养学硕士课程项目的研究生。我在选择留学地区的时候，发现新加坡食品科学和食品行业发展势头强劲：在《经济学人智库》发布的《全球食品安全排行榜》上，2018年、2019年新加坡均列全球第一。而且食品安全保障是新加坡未来十年的工作重点之一，当局非常重视培养食品科学人才，对相关科研的支持力度非常大，比如我申请的食品科学与人类营养学硕士所属的食品科学与工程系就受到了政府和业界的大力支持。这些信息都透露出如果我去新国大留学，并且留在新加坡工作的话发展前景是比较好的。在新加坡国立大学食品科学与人类营养学硕士课程项目的线上介绍会上，我知道这门课程会提供对食品科学分支学科的深入知识和理解。由于我大学四年，经常跟着学长学姐后面研究食品营养与其他功能特性，就想在食品营养学这个领域有所发展，所以我希望可以跟着金廷垠助理教授后面做研究。总之，如果一切顺利的话，我希望在一年的时间内完成40个学分的模块化课程，顺利毕业并能够在新加坡找到一份好工作。

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。

新加坡国立大学近年来推出的新兴专业：工业4.0理学硕士、数据科学与机器学习理学硕士、食品科学与人类营养学硕士、以及将于明年1月正式上课的企业开发理学硕士和新国大计算机学院将为计算机硕士增设一项“通识性方向”都是授课型硕士项目。在这里，我可以给大家分享一些关于计算机硕士-通识性方向的课程框架。该专业的学生必须通过计算机硕士40个学分的毕业要求，并且还需要额外完成12个学分的衔接模块。因为通识性方向是面向没有计算机学历背景的申请人，所以包括软件开发、计算机系统、数据结构和算法、企业系统、人工智能基础和数据分析在内的6个基础模块可以帮助这些没有计算机背景的学生获得必要的知识与技能，加强他们的计算机基础，帮助他们迅速转入计算机领域。我在新加坡国立大学读研期间，最大的收获就是自己的创新能力得到了提高。新加坡教育是具有创新性的。新加坡花费大量的人力、物力、财力不断寻找教育上的颠覆，就是为了培养出有创新力的一代。简而言之，新加坡的信仰是“一个有创新性的教育体系能够培养出有创新力的人才“。

我是2019级新加坡国立大学工业4.0理学硕士专业的学生。为什么选择新加坡，环境、气候和安全，还有离国内比较近是其中一部分的原因，但是新加坡对我来说最大的吸引力是文化包容性和潜力。在我去过的所有国家里面，每个国家都会有不同程度的种族或者民族融合的问题，但新加坡是其中将多种族问题处理最好的一个国家。像我在新加坡国立大学读的工业4.0理学硕士可用1-1.5年来完成，我认为这门专业的最大亮点就是它的授课形式不仅仅局限于课堂上听教授上课，它还会为我们提供一个真实的企业工作环境，让我们在真实的工作中运用知识提升自己的能力。我们会就公司一个正在进行的项目所遇到的痛点，持续地与公司的相关负责人沟通交流，最终提出解决方案。值得一提的是，这个项目是真的，所遇到的问题也是实际存在的，而不是像本科阶段为了考察学生的能力，老师假设出的一个问题。我认为让我们进入与工业4.0相关运营领域密切联系的公司，能够增强学习真实性，我在跟着公司负责人完整地走一遍项目痛点解决流程之后，可以有宝贵的解决问题经验。

近几年国内留学热持续升温，新加坡以优质的教育体系和较为低廉的留学费用，独特的中英文双语环境和安定的社会环境，成为广大小伙伴认可的留学国家选择。那么新加坡一年制硕士又如何呢？有哪些优劣势？今天马哥老师就来跟各位聊聊~优势：新加坡是全世界治安最稳定、犯罪率最低的国家，留学安全系数高。对于关注安全问题的同学，新加坡无疑是一个非常好的选择。短平快。一年制硕士多为授课型硕士，显著特点是短平快，适合在职人士快速实现升职加薪的期望，对于应届毕业生来说也是提升个人起点的不错选择。教育质量过硬，含金量高。在2019QS世界大学综合排名中，新加坡国立位列全球11，南洋理工紧随其后；QS亚洲大学排名中，新加坡国立位列第一，南洋理工位列第三。这说明新加坡的这两所大学在亚洲乃至世界都属于佼佼者。学费适中。授课式研究生学费在3万新币左右（热门专业会更高）；每个月所有生活费1000新币，虽然学校不提供宿舍，但比香港住宿还是稍微便宜一些。这样算下来一年总花费在20-30万人民币之间，具体还要看个人消费习惯。双语环境，容易适应。上课以英语为主，但新加坡华人多，在很多地方尤其是吃喝玩乐的地方能惊喜的发现大家都可以讲普通话。毕业后可直接移民。其中，NUS和NTU的学生被新加坡政府视为优秀海外人才。学生毕业后如果在新加坡工作，一旦工作可立即申请成为新加坡永久居民（绿卡），3个月内100%获批，简单完成移民。劣势：新加坡的申请时间一般为10月开放，到第二年的2月结束。申请结果在5月底与6月期间发出。与英澳港等国家地区的下offer时间错开，对于几个国家联申的同学来说，可能会等不到新加坡的offer就要选择接受其他offer了。新加坡公立大学只有3所，名校屈指可数，导致申请扎堆现象严重，竞争激烈。就申请条件而言，一般新加坡公立大学研究生申请条件需要国内一类院校本科毕业（211、985高校优先），均分80分以上，有一定的学术研究能力，雅思6.5以上，商科需GMAT成绩，工科需GRE成绩。具体还要根据具体的申请院校和专业而定。虽然移民容易，但就业情况不乐观，企业更倾向于当地local，有同学甚至被HR问过有没有相似背景。

我是新闻系的一名大四学生，因为之前就决定和男朋友一起出国留学，所以并没有和其他同学一样准备考研。在选学校的时候，男朋友认为新加坡国立大学的计算机专业-人工智能专业非常适合他这个有计算机背景的工科生，而新国大计算机学院将在明年开课的通识性方向又非常适合我这个对计算机感兴趣，但是又没有计算机学历背景的文科生。所以我们两个都申请了新加坡国立大学的计算机硕士，只不过方向不同。和人工智能专业方向不同，通识性方向的学生因为缺乏计算机背景，所以需要修读12个学分的衔接模块来培养核心计算机能力。通过这些模块的学习，我会明白计算机中常说的算法指的是解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。而查找和排序是最基础也是最重要的两类算法，熟练地掌握这两类算法，并能对这些算法的性能进行分析很重要，这两类算法中主要包括二分查找、快速排序、归并排序等等。包括算法在内的计算机基础知识我都会在衔接模块中学到。通识性方向的课程侧重于计算机基础和基于项目的体验式学习，在课程的学习中，我会有跨越两个学期的毕业项目。通过毕业项目，我将向行业专业人士学习，解决信息通信相关问题，培养编程、问题解决、表达和交流等计算机专业人士所需的技能。

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。