新加坡国立大学的MSc in Data Science and Machine Learning项目开设在Centre for Data Science and Machine Learning下，是由Science学院数学系、统计与数据科学系，和Computing学院CS系联合办理，工程学院和公共健康学院也是教学伙伴。项目2020 fall第一届招生，但每年申请人数成倍增长，已经成了一个炙手可热的项目。
一、录取情况——好申？难申？
根据NUS Registrar Office统计的数据，DSML 2020年入读61人，男生31，女生30；2021年入读156人，男生77人，女生79人。实际发放的offer更多，毕竟每年不少学生想着拿此项目的提前批做保底。而根据NUS科学之友公众号的数据，2022年的申请人数已经突破2000人。项目录取的学生主要来自中国大陆、新加坡（当地人多选择PT就读形式）、中国香港、中国澳门、中国台湾、日本、马来西亚。22年拟录取的学生院校背景如下：
（图片来自NUS科学之友公众号）
本科专业背景分布如下，总结来说就是需要较强的Quantitative背景：
（图片来自NUS科学之友公众号）
此外，不同于多数学校STEM类硕士男多女少的情况，DSML每年的男女比例基本平衡。根据我个人能够看到的整个22fall和23fall提前批60多案例，录取的陆本学生多是985院校背景如C9、华五或国内top 15，少数知名211院校如两财一贸；平均GPA3.5+/85+，多数是3.7+，也有极少数GPA不到3.5但本科院校很好的案例，当然也有GPA 90+但被拒的案例；平均TOEFL105左右、IELTS7，也有少数TOEFL不到100的案例；项目不要求提交GRE，提前批录取的学生多数也没有GRE，常规录取的学生GRE多在325+。这些不完全录取数据仅供参考。项目说好申也好申，只要院校背景够好、GPA较高，录取机会还是比较大的；说不好申也不好申，院校背景不好，其他条件再好，录取的机会也不大。
二、与时俱进的课程——理论联系实践
DSML项目FT学制最短是1年，最长是2年，包括5门核心课、5门选修课共40学分的课程要求。项目的课程要求每年会有所调整，与时俱进，以满足社会不断发展的需求。选修课的范围非常广泛，学生可以选择CS、DS、QF、数学、统计、公共健康类的课程。2022年入学的课程要求如下：
核心课
部分选修课
该项目有着NUS数据科学领域的领先研究人员以及来自业界的数据科学家的支持，课程包括计算机科学、数学和统计，以及数据分析和机器学习等领域的跨学科学习。课程的教授都来自海外名校，能够将抽象的理论知识清晰明了地传达给学生。秉承着理论与实践相结合的理念，每门课程配有实战项目，为未来找实习和工作提供了丰富的经历。
三、申请要求——不要求RL、PS、GRE
本科背景要求：quantitative学科，如数学、统计、物理，工程或计算机科学，可以参考第一部分录取学生的专业背景。
申请材料要求：
- 显示护照号码和个人资料的护照信息页
- 大学成绩单，附带学校评分标准
- 学位证书或在读证明
- TOEFL（最低85）或IELTS（最低6.0）成绩
- 资产证明
Referee Reports, Personal Statement and GRE Reports are not required for application to the programme.
其他注意事项：所有上传的文件要用英文命名、且总的上传的文件大小不超过10M；DSML项目没有奖学金；实习证明是optional；不需要给项目送分，上传语言成绩的扫描件即可。
截止时间：
- 提前批：2022-5-16至2022-7-15
- 常规批：2022-10-1至2023-1-31
四、费用——相对较低
项目2023 Intake的学费是S$51,000。提前批录取的学生需要在接受offer时交S$5,000押金，2023年1月再交S$5,000押金，第一学期交S$15,500学费，第二学期交S$25,5000学费。常规录取的学生需要在接受offer时交S$10,000押金，第一学期交S$15,500学费，第二学期交S$25,5000学费。
生活费：房租S$800-1,500/月；外出吃饭S$5-8/顿，自己做S$3-5/顿；其他支出S$300-500/月。总的来说，是出国留学中较便宜的一个国家。
五、智友案例
北京师范大学，数学专业，GPA3.9+，TOEFL105+，两段实习、三段科研
对外经贸大学，统计专业，GPA3.7+，IELTS7.0，三段数据分析实习
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