新加坡研究生留学申请

新加坡的教育质量和就业认可度都非常高，再加上新加坡是全世界公认最安全的国家之一，从而成了热门留学国家。今天泽风行Candy整理并撰写了一份超详细的新加坡留学介绍，让大家全面了解新加坡硕士留学。留学优势1.学术教育强6所公立院校其中2所排在世界前50强，在国际上的认可度和声誉完全不输一些英美名校。2. 学制短研究型研究生是1.5-2年，授课型研究生是1-1.5年。3. 费用低和欧美等国家的昂贵费用相比，新加坡留学的学费低。政府设立了各种奖学金、助学金。硕士理工工科学费在9000元新币左右，生活费每月在新币600-900新币左右（大部分学生的消费数据）4. 就业前景可观新加坡国立和南洋理工的研究生毕业半年内就业率达90%，起薪平均3200+新币以上，多数来自中国的留学生毕业后都可以顺利在新加坡找到工作。5. 移民容易研究生毕业申请PR，先由当地公司雇用，获得就业准证(EP)。准证持有人可向移民局递交永久居民申请，批准后成为永久居民(PR)。从申请到批复一般需3-6个月时间。新加坡硕士类型新加坡硕士分为两种，授课型硕士和研究型硕士 公立大学以研究型硕士为主，授课型研究生为辅。 私立大学以授课型硕士为主，采取合作办学的方式。授课型：主要就是上课和做Project，对论文要求不高，也只有在论文撰写阶段才会配备导师。毕业要求通常是修完学分并达到最低的GPA。研究型：研究型是以做科研为主导，要求学的课程较少，入学就会跟导师，由老师指导下确定哪些科目选修，一般修课不超过5门课（5 moles）。学生需按照获批选题来写论文，研究学位的授予纯粹是根据呈交的论文而定。论文必须有相应的原创性和价值性。硕士申请要求公立大学申请背景一般是211，985大学全日制四年本科毕业，普通本科需要非常优秀并且突出的学生; 在校平均成绩最低要在85分以上; 雅思在6.5分以上，部分专业需要GRE或GMAT成绩;商科类专业至少需要两年或两年以上的工作经验。私立大学雅思成绩至少在6分以上，部分学校没有雅思成绩可以前往读语言预科课程;学生平均分最低要在75分以上;部分商科需要提供两年以上的工作经验。下面为大家解析新加坡其中三所公立大学的申请要求，其它院校申请要求，加我们留学小助手，具体了解详情~新加坡国立大学 （ NUS ）2021QS排名中，国立排名第11位。申请要求：相关学科的本科学位，或至少相关学科的高级荣誉/荣誉（杰出）学位或同等学历。本科211,985院校，均分80+GPA 3.0+语言要求：雅思：6.5（ 具体要求，需查询各专业的要求）托福：100（ 具体要求，需查询各专业的要求）GRE/GMAT（部分理工科专业需要GRE，部分商科专业需要GMAT）新加坡南洋理工大学（NTU）2021QS世界排名中，南洋第13位。申请要求：相关学科的本科学位，或至少相关学科的高级荣誉/荣誉（杰出）学位或同等学历。GPA：3.0+语言要求：雅思：6.5-7.0（ 具体要求，需查询各专业的要求）托福：100（ 具体要求，需查询各专业的要求）GRE/GMAT（部分理工科专业需要GRE，部分商科专业需要GMAT）新加坡管理大学（SMU）申请要求：相关学科的本科学位，或至少相关学科的高级荣誉/荣誉（杰出）学位或同等学历。GPA在3.5以下，将需要一些其他学术证明，(如GMAT,GRE,SMU入学考试)。本科毕业后，GPA有效期为5年语言要求：雅思：6.5-7.0（ 具体要求，需查询各专业的要求）托福：90（ 具体要求，需查询各专业的要求）GRE/GMAT（部分理工科专业需要GRE，部分商科专业需要GMAT）申请材料1. 中英文双证（在读证明）及中英文成绩单2. 语言成绩单：一般6.5以上的雅思总分或90分以上的托福分数即可。有些专业可能要求会高一些，比如NUS的商科硕士要求雅思7分或托福100分以上。有些专业可能对单项小分有最低要求，需要注意。3. GRE&GMAT成绩：GRE成绩一些专业会要求提供，一般理工科可能要求，文科类专业不要求，商科专业一般有些会建议提交GMAT成绩，以增加申请优势。4. 文书：CV/Resume；PS; RL5. 作品集：设计类专业如建筑设计等需要提供作品集。作品集非常重要，因为直观地体现了申请者的专业能力和思维。一般学校对于作品集的格式，篇幅，布局等都有一定的要求，具体需查询院校的申请要求。6. Research proposal：研究型硕士小部分项目会让提供。RP更多的是用于院校对学生研究思维和能力评估。9. 护照首页申请流程2020. 9 - 2020. 12参加语言考试准备申请资料选校文书创作递交申请2021. 01 - 2021. 3 跟进申请进度与学校邮件沟通面试收到录取，缴纳保证金2021. 04 - 2021. 6签证申请住宿2021. 7 - 2021. 08缴纳学费选课行前准备今天的干货就分享到这里，明天继续为大家分享新加坡留学的干货哟。另外提醒大家，新加坡部分专业已经开通网申通道，还在观望的同学需要尽快做决定了~

我目前正在准备新加坡国立大学食品科学与人类营养学专业的相关申请资料，除了申请条件中明确要求的如学历证明文件、本科四年各学期都取得优秀成绩的成绩单、网考85分的托福成绩、财务证明文件等，我还准备了我在大学期间所做的实验记录、参加比赛的获奖证明等。在我看来，这些文件能够为我的申请加分，所以我会在明年2月28号申请渠道关闭之前，将这些文件都提交到新国大的研究生申请系统上。现在来说说，我为什么会申请新国大的食品科学与人类营养学专业吧！前面也提到了我在大学四年里，经常跟着老师和学长学姐在实验室里面对蛋白质、乳制品等课题进行研究，后来自己就很喜欢乳制品这方面了。再加上，中国工程院院士、中国农业大学营养与健康研究院院长任发政提出：我国的乳制品尤其是配方乳粉产业基础比较薄弱、相关体系不够完善。两个原因的驱使之下，我决定申请新国大的食品科学与人类营养学专业。第一学期的课程在前几个星期就已经结束了，在这个学期中，我通过Food, Nutrition and Health这门课程知道了食品成分对健康的影响不仅包括大量和微量营养素，还包括其他成分，例如类黄酮，甜味剂和添加剂。通过其它课程的学习，我还了解了食品加工技术的相关知识。目前，食品科学与人类营养学专业第二学期的课程还没开始，但是我很期待Advanced Food Microbiological Analysis and Food Safety这门课程，我希望在这门课程中，能够学习到病原体调查和预防措施的方法，还能够对食品中常见的致病性细菌有哪些有所了解。

我本科是在一所海事大学读的，四年的学习中给我留下深刻印象的是，我们学校的教学条件、实践条件不能够满足我们的需求；而且面临着数据、人工智能、无人船等科技革命的到来，学校并没有及时提供专业的、充足的师资力量来培养我们。出于这两个原因，我选择出国留学，希望不断提升自己，在成为海事技术人才之后更好地服务海事业。在收集信息的过程中，发现新加坡国立大学在明年8月正式开课的海事技术与管理理学硕士将在今年的12月1号——明年的2月25号期间开放申请渠道的信息吸引了我的注意。在进一步了解之后，发现这门课程是新加坡首个专注于海洋技术和数字化的硕士课程，它意识到了数字化改革与商业转型正在重塑航运业，培养的正是具有强大专业分析知识的人才，这一点正好能够满足我希望成为海事技术人才的愿望。而且这个课程还有着企业实习课程，我会在一家从事海事领域的公司，如港口公司、航运公司、物流公司等，进行为期15周的实习，我在实习中可以把在课程中学到的工业系统应用编程、海洋数据分析等专业知识整合应用到实际工作环境中。此外，我还可以通过参加行业合作伙伴安排的研讨会、讲习班、企业访问来扩大我的工作经验，如果幸运的话，还可以和在海事领域有着丰富工作经验的前辈们直接交流，为之后的就业积累经验。

新加坡研究生分为学术型研究生和授课型研究生，两者在毕业之后均可获得硕士学位。新加坡公立大学一般以学术型研究生为主，学制稍微长一些，一般在2年时间，不过多数中国学生可在1.5年内就能完成学业。新加坡私立大学一般以授课型研究生为主，学制多为1年。新加坡国立大学去年针对时代新背景，开放了工业4.0理学硕士课程和企业开发硕士，都是根据时代变化利用跨专业形式培养复合型高尖人才，将理论与实践相结合，这正是国内教育正在努力但缺乏的内容。工业4.0理学硕士是一个跨学科的研究生学位课程。这项课程可以给学生提供一个不同技术构建模块的概念，以及他们如何改变组织、业务流程和功能专业化。我是去年10月开始在新国大的官网上找自己想要申请的专业，确定申请工业4.0理学硕士这个项目后，11-12月在网上正式申请，1月中旬左右参加了面试，差不多2月就收到了学校的offer。如果你们在之后的申请过程中遇到了困难，我很乐意帮你们解决，期待我们有机会在新国大见面。

我现在正在准备新加坡国立大学计算机硕士——通识性方向的相关申请资料。要说我这个数学专业的学生，会跨考计算机专业的初衷其实就觉得学计算机出来比学数学好找工作。而且，我就算学数学在选方向的时候，也会侧重机器学习模式、识别神经网络这种方向，所以就决定直接考计算机的研，因为这样可以学得更系统。但是在问了学长学姐，以及在网上看了其他跨考计算机专业同学的考研经验贴之后，发现国内跨专业考研的难度是十分大的。所以在和老师、爸妈商量过后，决定申请不要求申请人有计算机学历背景的新国大计算机硕士——通识性方向。计算机硕士——通识性方向有着6个基础计算机模块、4个选修模块、1个毕业项目的灵活课程结构。其中，最让我感到惊喜的是包括人工智能基础、数据分析在内的6个基础模块。因为这些模块是计算机硕士-通识性方向考虑到像我这样的申请人是没有任何编程或计算机经验，为了培养我的计算机基础知识与技能特地开设的。而跨越2个学期的毕业项目，更是会让我去与计算机领域相关的公司实习至少四个月，在实习期间我可以掌握信息通信领域所需的实用软件工程和系统设计技能，提前获得丰富的行业工作经验，为毕业后在计算机行业工作做好充足的准备。

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，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。

我是去年8月份来到新加坡国立大学读数据科学与机器学习理学硕士专业的2020级新生。对我来说，当初之所以从众多海外国家中选择新加坡，最大的一个原因就是因为新加坡是许多全球性科技公司所在地，众多企业纷纷投资并利用新加坡资讯通信科技的基础设施和互联互通，以更好地为客户提供数码服务。这其中包括了Visa——其新加坡交易处理中心同时为它的区域和全球网络服务，以及领英（LinkedIn）——它在新加坡设立了第一个国际数据中心，负责处理亚太地区的所有流量。而这些进驻新加坡的科技公司，都需要卓越的数据科学人才，这就表明我可以对未来的就业前景保持乐观的态度。说回数据科学与机器学习理学硕士这门专业吧，之前通过新国大研究生项目官方公众号NUS Masters Programmes发布的课程介绍，我知道这门专业的首届学生是来自不同专业、受过不同训练的，所以我还担心教学不能做到平衡。但在真正上课的过程中，我发现虽然我们这些学生由于来自不同的背景、对问题的看法不能做到完全一致，会给教学带来一定的困难。但是给我们上课的授课团队中有一批从事交叉学科研究的教授，这些教授有着丰富的教学经验，会给我们提供各种阅读材料、视频等等，让我们选择阅读和观看，以便快速掌握所需要的知识。而且，教授们还会用各种例子来解释困难的技术术语，让我们能够较为容易地吸收一些晦涩难懂的专业知识。