新加坡国立大学（NUS）始建于1905年，作为拥有逾百年历史的综合性顶尖学府，是亚洲最早引入西方高等教育体系的院校之一，全英文授课模式为国际学生提供了接轨全球学术的优质平台。
对于中国申请者而言，NUS凭借清晰稳定的申请流程、1-1.5年的短学制优势、友好的签证政策，以及毕业后良好的本地就业转化率与签证延续渠道，成为性价比突出的留学选择，其学术影响力与行业认可度在全球范围内持续稳固。今天小录为大家介绍NUS的两个硕士项目～
一、MSc in Statistics（统计学硕士）
作为NUS率先开放提前批的热门项目之一，统计学硕士是理学院的传统优势学科，由新加坡统计领域首个获得国际认可的学术团队——统计与数据科学系（Department of Statistics and Data Science）主导开设，近十年已吸引全球众多理工科、商科背景学生申请。
1. 培养定位与课程设置
项目以构建“统计理论-数据应用”完整能力链为核心目标，既适配就业导向的技能提升需求，也为学术深造奠定扎实基础。采用全英文授课，标准修读周期12-18个月，需修满至少40个学分，包含5门核心课与5门选修课：
- 核心课程覆盖高阶回归模型与数据拟合、时序分析与经济建模、大规模数据采样与可视化分析、生物统计与实验设计、多变量统计与聚类分析五大模块；
- 选修课程紧跟行业趋势动态更新，近年新增数据驱动的因果推断模型、金融风险量化与算法交易、统计学习与AI模型交叉基础等前沿内容，拓宽学生职业适配维度。
2. 项目特色与适配人群
该项目对编程基础无高门槛要求，核心优势在于系统训练R、Python、SQL等工具在统计场景的综合应用，特别适合非计算机背景、有意向数据领域转型的学生。教学中广泛运用RStudio、Jupyter Notebook、Tableau及新加坡政府开放数据库API，强调真实案例实操，避免纯理论教学与行业脱节。
3. 就业与深造成果
根据2023年官方数据，项目毕业生就业率达98.6%，平均起薪为每月5,400新加坡元。主要就业去向包括政府数据局（GovTech）、摩根大通、淡马锡控股、Shopee、Bytedance Asia等知名机构与企业；深造方向上，部分学生成功攻读NUS本校、ETH苏黎世、UCLA等顶尖院校的博士学位。
二、MSc in Data Science for Sustainability
（可持续发展数据科学硕士，简称DS4S）
作为2026申请季新增的提前批项目，DS4S由统计与数据科学系联合自然气候解决方案中心共同开设，聚焦全球可持续发展议题，是NUS前瞻性人才培养战略的重要体现。
1. 培养定位与课程设置
项目核心目标是培养“数据分析技能+环境感知力”的跨界人才，助力学生在气候、能源、生物多样性、城市可持续发展等领域发挥专业价值。课程体系兼具学术深度与交叉属性，既涵盖环境科学、生物多样性研究等基础理论，也强化统计机器学习、数据挖掘、Python数据清洗与建模等技术能力，核心模块包括：
- 可再生能源数据分析与优化建模；
- 城市碳足迹评估与环境风险预测；
- 遥感数据解析与地理信息系统建模；
- 政策层面环境数据建模（含SDGs影响评估、绿色金融报告构建）。
2. 实践资源与修读模式
学生将通过案例驱动教学，参与新加坡国家公园局、联合国环境署、WWF等政府与国际组织，以及壳牌新加坡分部、渣打ESG研究中心等企业提供的真实项目。项目修读周期为12-18个月，提供项目研究路径与独立报告路径两种选择，学生可共享NUS气候研究实验室、城市大数据中心、人工智能实验平台等优质资源。
3. 申请背景要求
项目鼓励环境科学、地理、生态、能源、社会学等背景的申请者尝试“文转理”，但需具备一定数据基础，例如持有Coursera相关证书、大学统计基础课程成绩优良等，以保障后续学习衔接。
NUS这两个项目，分别代表了数据科学领域的经典应用与前沿探索方向，为申请者提供了差异化的深造路径。依托学校的学术资源与新加坡的就业环境，无论是追求稳健发展还是探索新兴领域，均能找到适配的成长跳板。
