新加坡国立大学硕士项目-数据科学与机器学习

新加坡国立大学（National University of Singapore） 是一所综合性的大学，根据泰晤士报和世界大学排名来看，NUS 在整个亚洲的排名是非常靠前的。同时， 数学系（Department of Mathematics） 则是在理学院（Science）下的一个院系。

新加坡国立大学数学系的前身可以追溯到 1929 年的 Raffles College。当时理学院开设了数学，化学，物理三门课程，不过总共也就只有十个学生和三位教师，其中有一位是数学教师。第一届数学系的领导（从 1931 年到 1959 年）是Alexaner Oppenheim教授，他是在美国芝加哥大学获得的博士学位。从 1929 年开始，在新加坡的教育系统中，数学教育事业得到了巨大的发展，对现在的新加坡国立大学和南洋理工大学的建立起到了至关重要的作用。

随着 NUS 的建立，数学系就进入了一个新的时代。新的校区在 Kent Rige，1986 年理学院和数学系就在这里成立。这个时候，数学系就有了巨大的发展，不仅在本科生的招生规模方面有了巨大提高，在研究生项目规模上也有了一定的深度的提升。

新加坡国立大学的数学系与国内的数学系有所不同。一般情况下，国内的数学系能够提供的专业包括数学与应用数学（Mathematics an Applie Mathematics），信息与计算科学（Information an Computing Science）与统计学（Statistics），有的时候会加上金融数学（Financial Mathematics）这一方向。而新加坡国立大学的数学系（Department of Mathematics）与统计系（Statistics）是分开的两个院系，虽然学生可以互相之间选择对方的课程，但是两者却是分属不同的院系。

从数学系的首页来看，对于本科生而言，通常都有机会进行双学位的选择，例如：

1. 计算机科学与数学；
2. 经济学与数学；

因此，有不少的本科生都会有两个专业的学位证书。 目标是为了让学生能够在未来从事数学研究和工业界的工作都打下坚实的基础。

NUS 的项目分成两块， coursework 项目 和 Research 项目 。第一个主要是以授课型的研究生为主，后者主要是为博士生或者准备攻读博士的人而准备的。对于硕士生而言，一般一两年就可以硕士毕业，只要修课的学分满了即可。

对于众多硕士生而言，进入 NUS 之前就要根据自身情况来选择一个合适的方向进行申请。对于硕士生的项目，数学系可以提供数学，金融数学等方向的课程，并且近期也提供了 数据科学与机器学习 专业（Data Science an Machine Learning）的课程。

数据科学与机器学习项目是 数学系，统计系，计算机系 联合举办的为期一至两年的硕士生项目。期望学生的本科背景是数学方向，应用数学方向，统计与物理方向等。同时对学生的英语能力有一定的要求，希望对于母语不是英语的学生能够达到托福 85 分以上或者雅思 6.0 分以上的成绩。

在课程安排方面，这个项目会有 20 个学分的课程，5 门核心课程，包括：

1. Introuction to Big Data for Inustry;
2. Optimisation for Large-Scale>

Founations of Machine Learning/Theory an Algorithms for Machine Learning;

1. Clou Computing;
2. DSML Inustry Consulting an Applications Project.

而选修课方面包括机器学习，数据挖掘，大数据，计算机视觉，金融数学等方向的专业课程。同样也会要求选择 20 个学分的选修课程即可。

在学费方面，该项目是没有奖学金的，而一年的学费是 45000 新币，大约为 23 万人民币。