🇸🇬 23Fall新加坡CS申请指北

1. 前言

向所有看到这份笔记的人问好

笔者坐标📍上海大学——计算机工程与科学学院——计算机科学与技术专业——19级。

下面主要针对新加坡写个申请分享，我自己申请的国家或者地区有三个，英国，新加坡和中国香港特别行政区。重点申请港三新二，目前港大，新国立，南洋理工都拿了录取。我们学校一般申请目标就是新加坡国立大学和南洋理工大学，留学申请中介一般把这两所学校和港大、港中文、港科技并称港三新二

自我介绍

1. 基本信息

• GPA 3.4

• IELTS 6.5

• GRE 310+

2. 项目、比赛与实习经历

• 三段实验室项目经历1.5年+5个月+4个月

• 若干国家级和省级竞赛奖项

• 三篇IEEE论文

• 两段实习

去向：南洋理工大学-计算机控制与自动化

2. 项目介绍

2.1 新加坡国立大学

新加坡国立大学和计算机相关的项目有三组。

第一组来自计算机学院，和计算机专业相关一共五个项目。还有两个项目是数字媒体和商业分析，和计算机相关性过低，不多赘述。

• 计算机科学
• 信息系统
• 信息安全
• 人工智能
• 计算机通识方向

只有非计算机专业本科可以申请，信息来自学校官网；但是23Fall有计算机专业的本科生申请且拿到录取，该信息来自某互联网论坛

第二组系统科学院和计算机专业相关一共两个项目，下面是系统科学院设立的所有项目，一共五个，其中2和3和计算机相关，一个是软件工程，一个是智能系统。两个项目都有笔试和面试。该学院所有项目都带五个月的实习，一般是带薪的

• 系统分析学
• 软件工程
• 智能系统
• 企业商务分析技术
• 数字化领导力

该学院的优势是完全就业导向，带实习，人人都有实习，学校会帮助你。劣势就是课程压力大，从早上到晚。

此外，该学院的项目名称是技术硕士，不是科学硕士。一般的项目是Master of Science简称MSC这个学院是Master of Technology简称MTech

第三组是计算机系、数学系等多院系联合成立的一个专业：

• 数据科学与机器学习 (DSML)

这个项目除了秋季正常批次，还有提前批，一般每年春季就开放，可以提前关注。该项目难度极高，个人认为的港三新二天花板项目

2.2 南洋理工大学

南洋理工大学计算机相关也分三组介绍：

第一组来自EEE学院，是南洋理工唯一带计算机的项目。学习内容是计算机和机器学习与控制科学三者的融合。相对下面的项目成立时间最早。

• 计算机控制与自动化

第二组来自计算机学院，主要都是计算机的分支。

• 人工智能

• 网络安全

• 数据科学

• 区块链

  其中区块链是2023年新开的专业

第三组来自传媒学院，和计算机相关性不高，一笔带过

• 信息系统

• 信息学习又称知识研究

3. 申请准备

申请最重要的三点，就是GPA或者百分制均分、IELTS即雅思、GRE

• 一般情况下，GPA需要3.0，均分在80以上

• IELTS在6.5以上

  小分一般无明文要求，当然不可以太低，比如5以下

• GRE在320+3.5 以上，才能申请

  这是申请要求，不是录取要求，即达到这些分数才能递交申请，是拿到录取的底线

其中，新国立计算机学院 IELTS6.0 即可申请，但是强制要求GRE。除了新国立计算机学院，新加坡其他项目都是有GRE最好，没有也不影响申请递交，但是竞争优势会降低

接着是科研、实习、竞赛。

科研主要以本科生在校内外、线上线下进行的科研活动，如果有论文、专利、软件著作的产出更好。在校内，我们可以联系学院教授，询问能否进入相关实验室学习，此外，可以在上海大学国际部官方网站参加海外项目，有短期线上，也有长期线下，这不仅可以作为科研经历，也可以作为交换经历或者海外经历为申请锦上添花。

实习不多赘述，只要和专业相关的实习即可，如果是外企更好。实习一般2-3个月及以上为佳，一定要开具实习证明并请公司盖章。证明可以中文加英文最好。

竞赛方面，包括但不限于互联网+创新创业类，编程类，数模类，都可以为申请加分。

最后就是推荐信，一般准备两封即可，当然也可以针对申请项目准备不同推荐信，比如数据科学项目找数据相关课程的老师写，网络安全的项目就寻找网络安全相关课程的老师写，总之推荐人需要和你有真正的交互经历，需要点名二者之间的具体关系和你具体在该推荐人指导下做了哪些工作。

个人陈述即PS或者说文书，CV即简历，也需要提前准备好，对于不同的项目，文书需要突出对这个专业或者项目的兴趣和能力。

4. Tips

下面介绍一下留学过程中使用的软件，不是广告！

仅供参考，这些软件都无需付费

首先说明一下，我个人是基于上海新东方前途留学进行的留学申请，非广告，这里不对其服务做评价。市面上留学中介很多，包括大型公司和小型工作室，还请各位自行对比，找到最适合自己的，同一公司/工作室下面的不同老师也可能是天壤之别。总之签合同的时候一定要仔细阅读合同，和对方沟通清楚，必要时拿起法律武器维护自己的合法权益。

我个人看留学案例来判断自己的定位一般是使用指南者留学小程序和小红书。指南者留学小程序可以看各个学校开设的专业项目，以及往年案例，集成性好，但是对于特定项目信息少。小红书可以搜索学校+专业，即可看到同届申请者们分享的最新的拒绝或者录取信息，包括寻找同届同专业申请者，都很方便。此外知乎、百度贴吧也有少量有效信息。

当然，这些平台信息纷杂，需要自行甄别

最后是申请难度，NUS的数据科学与机器学习比较特殊，难度大，录取底线一般是中等958+88左右的均分。NUS、NTU其他项目录取者绝大多数是985和较好的211，且一般都有一两段实习以上，有若干科研项目和比赛经历。

对于我校来说，一般 3.4 或者 86 以上才有希望。正常3.6即88-89以上录取可能性会高一些。此外IELTS必须达标且要有科研和实习加持。除非其他方面特别突出。3.4以下可以尝试但是最好再投递英国和香港部分学校来保底。

祝所有读者申请顺利！