热门研究生申请专业包括计算机科学,电子工程、金融工程等常年以来,新加坡几所排名靠前的公立大学以其全亚洲首屈一指的教育质量、性价比高的学费、以及成熟的人才供应市场吸引着大批国内学子前去深造。热门研究生申请专业包括计算机科学,电子工程、金融工程、金融以及商业分析等。本文主要为大家详细介绍新加坡国立大学。新加坡国立大学,2021QS世界大学排名第11位,也是亚洲大学排名的NO.1。NUS开设了法律学院、商业、计算机、工程、医学、牙科等17所学院。以下是常申的热门研究生专业及申请要求:Master of ComputingMComp该项目为期1.5年(三个学期),有4个分支,包括CS, AI, Information systems, Infocomm Security。无论选择哪个方向,MComp要求必须修满10门课程才能毕业,每学期最多修5门。// MComp-Computer ScienceMComp-CS课程范围较广,包括分布式系统、高级计算机网络、算法、计算机系统性能分析、人工智能等。// MComp-Artificial Intelligence此方向旨在培养人工智能高级原理、算法和应用方面的计算机专业人员,重点关注智能系统的计算基础和原则(知识表征、机器学习和推理),以及主要人工智能应用领域的最新技术((视觉、语音和语言处理、数据分析和机器人)。AI方向核心课程包括人工智能决策、机器学习的理论和算法、神经网络和深度学习、模型的不确定性。// MComp-Information SystemsMComp-IS专门培养致力于应对数字化创新挑战的商业和技术人才。该方向的主要目标是为IT专业人员提供从软件工程师和软件开发人员等相关角色过渡到IT管理和领导职位的途径。这个方向课程的独特之处在以下4个方面:企业IT管理和转型、企业IT创新与设计、分析和智能系统、数字创业。与此同时,IS方向的学生也可以跟着教授做科研。// MComp-Infocomm Security该方向主要课程有密码学、信息安全、系统安全、网络安全等。// MComp 申请要求计算机专业的荣誉学位;或者计算机相关专业的学位,但需要2年IT工作经验。GRE:320+3.5英语语言要求: TOEFL 90; IELTS 6.0申请费:50新加坡币申请截止日:11.25-03.31MS in Business AnalyticsNUS的BA由其商学院和计算机学院合办,课程非常硬核,从数据管理、机器学习覆盖到神经网络和深度学习。项目为期一年,必须完成至少8门课程和一项长达3-6个月和企业合作的专业咨询项目。// MSBA 申请要求从往年的class profile来看,计算机和理工科背景的学生占了快7成。大多数录取者都有工作经验,应届生占比10%左右值得注意的是MSBA项目只需提交GMAT/GRE成绩,不需要也不接受托福和雅思。网申10月份开通。MS in Electrical EngineeringMSEE研究方向有纳米科学与纳米技术、生物医学系统、计算机/多媒体系统、数字与无线通信、智能控制系统、电子与光电子材料与器件、硅集成电路、微波与电磁学、电能系统。// MSEE 申请要求EE或相关专业,倾向于有工作经验的申请者。针对在读的学生,需要提交7个学期的成绩单,也就是需要大一到大四上的成绩单。工科托福最低要求85/雅思6.0,GRE不强制要求。秋季入学大约一月份开通网申。MS in Financial EngineeringMFE开设在Risk Management Institute, 主要学习金融产品开发、价格模型、对冲、投资技术、风险分析和计算方法。// MFE 申请要求MFE每年都有Early Admission,即提前批申请,一般在往年的6-7月。常规申请10.01开始,来年3.15日截止。往年录取平均GMAT: 705, GRE: 324+3.5; TOEFL: 102/ IELTS: 7.0。NUS B School MS ProgramsNUS商学院传统MS商科项目适合应届毕业生和初入职场的职员申请。// MS in FinanceMSF为期15个月,包含3个学期和长达3个月的实践学习。基础核心课程包含公司融资、金融模型、投资学、期权和固定收益。选修课可以根据自身的职业规划focus在下面3个方向:企业融资、投资金融、以及金融和技术。MSF申请要求:TOEFL: 100/ IELTS: 7.0; GRE/GMAT不强制要求,但是不错的GRE/GMAT分数可以加分。10.01网申开通,第一轮截止日在12.31,第二轮2.28,国际生的最晚不超过4.15提交申请。// MS in Marketing Analytics and Insights该项目为期12或15个月(取决于实践学习项目的时间),包含3个学期和一个实践学习项目,旨在培养学生来满足行业对数据分析师日益增长的需求,从而应对市场营销的相关挑战——预测需求和趋势、了解消费者的偏好和行为模式、创造新的产品概念和发展产品组合、定价和促销决策、制定分销网络。申请要求同MSF。10.01网申开通,第一轮截止日在1.15,第二轮2.28,国际生的最晚不超过4.15提交申请// MS in Management项目时长一年,不带实习项目,针对有商科背景但工作经历不足的的学生而设置的。不过只有春季入学。除此之外,marketing和management这两个方向目还有与CEMS(全球管理教育联盟)合作的双学位项目。
我目前正在准备新加坡国立大学即将在明年8月正式开课的海事技术与管理专业所需的相关申请资料,这门专业的申请时间是从今年12月1号到明年的2月25号,所以我预计会在明年1月份,把这些材料提交到新国大的研究生申请系统。其实,新加坡的高校不止新国大这一所,但是我从确定院校的一开始,就把新国大设定为我的唯一选择。这其中的原因有两个,第一点就是数字化时代对海事人才提出了新的要求,新加坡构建的《海运人才技能框架》里提到为顺应时代发展,海事人才应具备自动化技能、数据分析和网络安全技能、绿色航运技能、跨学科技能、领导和管理技能等5项关键行业技能。而新国大顺应政府号召和时代潮流,设立的海事技术与管理理学硕士项目,能够把我培养成具备这5项关键技能的海事人才。第二点是因为,其他高校的海事管理课程仍然把重点放在,培训学生的航海、商业、管理、航海科学和技术的知识和技能上,依然将视野局限于传统海事行业。而新国大的海事技术与管理理学硕士课程在明白数字化改革与商业转型正在重塑航运业之后,所开设的7门必修模块能够让我成为一名具有强大专业分析知识的海事人才。
新加坡一直以教育闻名,是亚洲的教育重地。其高等教育发展非常成熟,其中不乏世界顶级学府,比如我就读的院校:新加坡国立大学。2021年QS世界大学排名中,NUS再度蝉联亚洲大学排名第1位,并位列世界大学排名第11位,综合实力领先全球。除了拥有世界顶尖学术水平,NUS的独特优势还在于支持全体学生发展创新创业能力。为此,NUS经营数十年打造校园商业创业生态系统,其成就之大可以用一条数据说明:23%的新加坡创业企业都与NUS商业创业生态系统有关。我申请的是新国大即将在明年1月正式开课的新兴项目——企业开发理学硕士,这是新国大创业文化的浓缩。这门课程为期1年,在这一年中,我们将会通过实地考察全球领先的创业中心来拓宽视野。除此之外,这门学科非常注重实践,让我们有机会参与长达一学期的体验式创业实习,这也是我很期待的一个重要原因。相信通过这1年的学习,我不仅能够丰富自己的创新思维,还会增加对创业的直接认识与直接经验,对企业的创立过程会有更深入的了解
去年12月中旬,我通过新加坡国立大学的官网提交了工业4.0理学硕士课程项目的相关申请资料,如果能够通过申请顺利拿到录取offer的话,今年8月我就可以去新国大读这门专业啦!对我来说,之所以会申请这个很新的项目,一方面是因为我在看了课程介绍之后,对里面的物联网、数据科学等内容特别感兴趣,我本科学业中有运用数据解决问题的实践。而且虽然我没有学过Python,但是也学过一些编程相关的内容,比如R语言,我觉得我可以申请。而另一方面就是因为MarketsandMarkets 在2019年12月发布的研究报告中,预计到2024年工业4.0市场规模将达到1566亿美元,期间复合年增长率为16.9%。这些数据意味着,未来有广阔的就业市场等待着我这个工业4.0人才。在工业4.0理学硕士的课程介绍中,我发现这个项目的专业课程能够把我培养成满足社会需求、紧跟时代步伐的工业4.0人才。比如现在的传统企业都面临着数字化转型的现状,这就意味着数字化转型的人才非常受欢迎。工业4.0理学硕士针对这一现状开设了数字基础设施与转型这一核心课程,通过这个课程来让我了解组织的数字化转型过程,包括如何经营、生产和服务。
我在今年的6月份申请了新加坡国立大学在明年1月正式开课的企业开发理学硕士课程,之所以申请这门课程,是因为我在本科期间参加了许多创业比赛。在参加这些比赛的过程中,我的创业项目和想法得到了充分的展示和肯定,这激发了我想要创业的斗志。但是老师说,国内的研究生创业教育体系虽然一直在改革,但在实践中,落实情况不够好。他建议我,如果决定自主创业,可以选择去国外留学深造。企业开发理学硕士这门课程为期1年,在这1年中我会去到像华为、谷歌等大企业,以及shopback、zopim等知名初创企业中实习。通过和创始人一起工作,希望能够向他们学习运用创新性思维解决问题的技能,深入了解企业家有关融资、营销及商业合作的技巧,并且可以扩大自己的交际圈,结合未来的合作伙伴。此外,我还希望通过这门课程学习到如何进行市场分析,投资方最满意的策划书该如何制定,以及企业融资的渠道和技巧有哪些等对我之后的创业十分有用的知识。
近年来,很多学生选择到新加坡留学,更有许多明星把自己的孩子送进新加坡的学校,或者移民到新加坡。新加坡到底有什么吸引人的地方呢?新加坡的留学优势有哪些?新加坡是亚洲发达的资本主义国家,是继纽约、伦敦、香港之后的第四大国际金融中心。留学优势有:政府有设置助学金及奖学金:成绩优异学生均可申请,减免部分费用。新加坡院校提供丰富的课程及学位,教育费用及生活费用相对英美澳加来说更便宜,性价比更高。在新加坡就读专业课程毕业后,就业机会多,发展空间广阔。在新加坡工作2年以上可申请绿卡。让我们来看看以下六所院校硕士申请条件。1. 新加坡国立大学新加坡国立大学(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,在工程、生命科学及生物医学、社会科学及自然科学等领域,享有世界盛名。2020QS世界大学排名发布,新加坡国立大学排名第11位。录取要求:相关学科的良好本科学位,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 及以上如有工作经验,属于加分项。如无,也不影响申请。语言要求:雅思 6.5具体要求,需要参照各院系标准。新加坡国立大学硕士专业设置及费用详情:新加坡留学巴士:新加坡留学 | 新加坡国立大学(NUS)硕士申请条件zhuanlan.hu.com2. 新加坡南洋理工大学南洋理工大学(NTU)于1991年7月1日成立,如今已转变为研究型全球性大学。它的前身是南洋理工学院(NTI),成立于1981年,前身是前南洋大学。1991年,NTI与国立教育学院合并,成立了南洋理工大学(NTU)。录取要求:学士学位。需要托福或雅思成绩。如是应届毕业生,可凭临时学位证书申请入学。入学时必须提供原始的学位证书和成绩单/完整的年度成绩以供核实。否则,将不能参加硕士课程。如果不能及时出示学位证书原件,需要一份由国内大学出具的学士学位原件。语言要求:雅思: 6.5-7.0, 根据不同学院,有所区别,仅供参考。托福: 600(纸考) 250(机考) 100(网考), 根据不同学院,有所区别,仅供参考。新加坡南洋理工大学硕士专业设置及费用详情:新加坡留学巴士:新加坡留学丨新加坡南洋理工大学(NTU)硕士申请条件(2020年更新)zhuanlan.hu.com3. 新加坡管理大学新加坡管理大学(SMU)是亚洲一流的大学,在蒂尔堡大学的全球100所学校研究排名中,亚洲排名第四。以其世界一流的研究和卓越的教学而享誉国际。SMU成立于2000年,SMU拥有约10,000名大学生和研究生,其中包括六所学院:会计学院,李光前商学院,经济学院,信息系统学院,法学院,社会科学学院。录取要求:所有申请人用本科GPA成绩可申请相关课程,申请法律专业的学生(申请法学博士学位或法律硕士学位)必须参加入学考试。候选人 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年新加坡管理大学硕士专业设置及费用详情:新加坡留学巴士:新加坡留学 | 新加坡管理大学 (SMU)硕士申请条件zhuanlan.hu.com4. 新加坡科技设计大学新加坡科技设计大学(Singapore University of Technology and Design,简称SUTD),SUTD作为最年轻的工程学院,也是一所集设计和创意为主要理念的大学,有着A Better World by Design的核心思想,鼓励学生学以致用,注重于培养学生的实践能力和创新性思维。新加坡科技设计大学是新加坡第四所公立大学,同美国麻省理工学院和中国浙江大学合作办学。也是世界上第一所集设计创新于研究与工程的大学。录取要求:至少具有学士学位或更高学历英语水平测试(如果英语不是母语,则要求雅思或托福)新加坡科技设计大学硕士专业设置及费用详情:新加坡留学巴士:新加坡留学 | 新加坡科技设计大学 (SUTD)硕士申请条件zhuanlan.hu.com5. 新加坡理工大学新加坡理工大学(SIT)是新加坡的应用学习大学。SIT的愿景是通过整合学习,行业和社区,成为创新学习的领导者。它的使命是培养和发展以自己的兴趣和才能为基础的人,以有意义的方式影响社会。录取要求:工程学士学位或同等学历;至少一年相关的工作经验(新加坡理工大学的综合工学项目“IWSP”可以计入一年的工作经验)新加坡理工大学硕士专业设置及费用详情:新加坡留学巴士:新加坡留学 | 新加坡理工大学(SIT)硕士申请条件zhuanlan.hu.com6. 新加坡新跃社科大学新加坡新跃社科大学(SUSS)在提供终身学习,以学习者为中心和与行业相关的教育方面具有丰富传统的经验。在新加坡新跃社科大学,通过创造丰富的学习经验来倡导学习精神。学习是对知识的终生追求。录取要求:申请者必须拥有本科学位或获得认可机构的同等学历语言要求:雅思(学术)分数至少为6.5,托福(笔试)分数为580,托福(机考)分数为85,PTE学术分数为58,C1高级分数为180 (有效期最近2年内)。
新加坡是航空航天、精密工程、信息和通信技术、制药和生物技术、医疗技术、创意产业、专业服务等领域的领先工业中心。多年来,世界上最大和最重要的公司在这里设立亚洲总部和全球研发实验室。在新加坡高等学府——新加坡国立大学深造,我们可以期待在学习过程中与业界建立有意义的网络和联系,为未来做好准备。新国大在去年开设的跨学科课程:工业4.0理学硕士学位的毕业设计项目是一个紧凑的行业咨询与实践项目,我们将把所学的知识应用于工业4.0相关运营领域的公司,在真实的工作中检验学识并继续转化自身能力,加深行业洞见,建立资源网络,为毕业做好最终的准备。而即将在明年1月正式开课的企业开发理学硕士会在暑期有为期两周的实习项目,该专业的学生可以通过亲身体验来了解新加坡与东南亚地区的创业情况和得到启发,并且有机会与同辈和创业生态深入交流。全球第二大市场研究机构 MarketsandMarkets 于2019年底发布最新市场研究报告,显示2019年全球工业4.0市场规模预计为717亿美元,包括物联网、人工智能、工业机器人、区块链、3D打印和5G技术等,研究报告还预计到2024年,工业4.0市场规模将达到1566亿美元,期间符合年增长率为16.9%。这些详细的数据都说明了工业4.0市场非常繁荣,我在毕业之后的就业形势是很可观的。
作为城市岛屿国家,新加坡的崛起充满传奇色彩。她的发达与成功得益于独一无二的地理位置和历史机遇,而最重要的内因之一,就是对人才的最大化开发。身处具有代表性的亚洲竞争型社会,并对全球各个国家与地区拥有敏锐的触觉和联结,新加坡国立大学在面对未来的不确定性时更为从容,努力帮助学生更好适应未来。其中一个措施就是推出了如企业开发理学硕士、数据科学与机器学习理学硕士、工业4.0理学硕士等跨学科学位课程,跨学科课程的设计主要体现两个关键——(1)充分利用互补学科之间的协同作用,以及(2)增强NUS教育教学的相关性。这种不同于传统课程的教学模式可以帮助毕业生能够满足市场需求,掌握自己创造的一套独特的技能。像我申请的企业开发理学硕士会运用六个科系的专业知识,开展体验式学习。在学期一开始就有长达6个月的初创企业实习,我们将在创新型的初创企业与联合创始人一起工作,通过亲身体验来感受活力与理解企业蓬勃发展的必要条件。在为期一年的创业之旅中,企业开发理学硕士课程将工业4.0、数字供应链、网络安全、生物技术、医疗技术和金融科技等内容融入人才培养。由于它是一门跨学科课程,该课程还提供选修课程。通过其他6个科系的课程,让我们了解业内的专业知识,热门话题如工业4.0、物联网、区块链,并体验将之商业转化的过程,为我们提供将创意转化为可行业务所需的所有知道、技能和实践机会。
我在明年1月就要前往新加坡国立大学就读企业开发理学硕士学位的研究生了。相较于我本科课程的重视理论,企业开发理学硕士这门为期1年的课程更偏向于实践,它将充分利用新国大企业机构的专业知识,为我们提供丰富的资源。这门课程的设置主要围绕着让我们了解创业而展开,帮助我们可以将自己的创业想法变为现实。在这1年的学习中,我们将在patsnap、shopback等初创企业实习1个学期,在这些创新型的初创企业中与联合创始人一起工作,来感受活力和理解企业蓬勃发展的必要条件。通过这个实习,我希望能够明白一个创始人的商业潜力,了解公司运作所需要的资源。此外,还希望能够对企业开发的过程、挑战、风险、收获有所了解,对企业内部的运作有直观的认识。
新加坡国家面积是724.4平方千米,不算很大,可供选择的大学资源没有英美国家丰富,但贵就贵在新加坡大学是少而精。以教育享誉全球的新加坡,拥有容易适应的华人环境,中西结合的双语教学模式等优势,吸引着一批批的留学生前往深造。新加坡的公立大学共有六所,其中,新加坡著名公立大学——新加坡国立大学是中国留学生的向往地之一。新加坡国立大学是整个亚洲首屈一指的院校,拥有众多如地理学、化学等在全球专业排名中都靠前的王牌专业。我申请的专业是新国大的热门专业:计算机硕士。这门专业直属于国大计算机学院,旨在培养优秀的IT人才,为不断的职业挑战做好准备。在2020 QS世界大学学科排名中,新国大在计算机科学与信息系统领域位列世界第12位,亚洲第1位。正是这样的背景给了我信心,相信在新国大的学习能让我站在技术尖端,积累知识技能来应对未来层出不穷的挑战。这门专业让我满意的一点是,我们可以在4大专业中选择感兴趣的一个方向来获得深度的核心知识。这包括了计算机科学、信息系统、人工智能和信息通信安全。此外,我们还能从50多个硕士学位模块中选择5个选修课程。感兴趣的同学们可以根据个人的目标和兴趣灵活的制定学习内容~在核心课中,我认为比较容易的有CS5228 Knowledge Discovery and Data Mining,主要讲了一些比较传统的机器学习分类聚类的方法,比如随机森林、SVM、关联规则等,可以作为机器学习入门课程去学习。