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新加坡国立大学 · 计算硕士(含细分方向) 硕士

National University of Singapore|Master of Computing (with Specialisations)。项目库类目:计算机 · 工科。 下面的学制、学费、入学时间、语言要求与课程设置均来自该校该项目本身,不与其他学校同一名称的项目共用。
QS 2027 · 第 10 位
学位 硕士 · 学制 1.5年 · 学费 46144新币/年 · 入学 8月 · 77 门课程

📖 项目简介

The Master of Computing programme uses the Grade Point Average (GPA) as a criterion for continuation and graduation. The University sets the minimum standards and specific programmes may implement stricter or additional requirements. For more information on the University’s continuation requirements and duration of the programme, please click here . In order to graduate from the MComp programme, students are required to fulfil the programme and specialisation requirements, as well as achieve a minimum final GPA of 3.0.

以上内容整理自公开资料(comp.nus.edu.sg),仅供参考;新加坡国立大学该项目的具体要求以项目官网为准。

📋 项目参数

计算硕士(含细分方向)

Master of Computing (with Specialisations)
硕士工科
学制1.5年
学费46144新币/年
入学时间8月
语言要求雅思 6 · 托福 90 · 托福(新版) 4.5
就业方向科技公司、互联网企业、金融科技、咨询公司、研究机构
岗位分布软件工程师、数据工程师、系统架构师、算法工程师、产品经理
📚 课程设置(77 门,方向课程 51 / 方向核心课程 5 / 方向选修课程 21)
方向课程51 门
  • CS4249人机交互现象与理论Phenomena and Theories of Human-Computer Interaction
  • CS5218程序分析原理Principles of Program Analysis
  • CS5223分布式系统Distributed Systems
  • CS5228知识发现与数据挖掘Knowledge Discovery and Data Mining
  • CS5229高级计算机网络Advanced Computer Networks
  • CS5232正式规范与设计技术Formal Specification and Design Techniques
  • CS5233仿真与建模技术Simulation and Modelling Techniques
  • CS5234大规模算法Algorithms at Scale
  • CS5239计算机系统性能分析Computer Systems Performance Analysis
  • CS5250高级操作系统Advanced Operating Systems
  • CS5340AI中的不确定性建模Uncertainty Modeling in AI
  • CS5421数据库应用程序设计与调试Database Applications Design and Tuning
  • CS5446人工智能规划与决策AI Planning and Decision Making
  • IS5002数字化转型Digital Transformation
  • IS5003平台设计与经济Platform Design and Economy
  • IS5004企业架构Enterprise Architecture
  • IS5005数字参与Digital Engagement
  • IS5006以人为本的智能系统Human-Centred Intelligent Systems
  • IS5007为全球IT驱动的业务成功制定战略Strategising for Global IT-enabled Business Success
  • IS5008技术风险与恢复Technology Risk and Resilience
  • IS5009金融科技解决方案主题Topics in Financial Technology Solutions
  • IS5010人工智能伦理与治理AI Ethics and Governance
  • IS5110软件项目管理Software Project Management
  • IS5111信息技术策略与管治IT Strategy and Governance
  • IS5114全球IT项目与供应商管理Global IT Project and Vendor Management
  • IS5116数字创业Digital Entrepreneurship
  • IS5117数字化政府Digital Government
  • IS5126实践应用分析Hands-on with Applied Analytics
  • IS5128数字创新Digital Innovation
  • IS5151信息安全政策与管理Information Security Policy and Management
  • IS5152基于数据的决策Data-Driven Decision Making
  • IS5451智联网解决方案与开发AIoT Solutions and Development
  • IS5452情感计算Affective Computing
  • CS4236密码学理论与实践Cryptography Theory and Practice
  • CS4238计算机安全实践Computer Security Practice
  • IFS4101信息安全的法律问题Legal Aspects of Information Security
  • IS4231资讯安全管理Information Security Management
  • IS4238战略网络安全Strategic Cybersecurity
  • IS4302区块链与分布式账本技术Blockchain and Distributed Ledger Technologies
  • CS5218程序分析的原则与实践Principles and Practice of Program Analysis
  • CS5219自动化软件验证Automated Software Validation
  • CS5231系统安全Systems Security
  • CS5321网络安全Network Security
  • CS5322数据库安全Database Security
  • CS5331网络安全Web Security
  • CS5332生物特征认证Biometric Authentication
  • CS5439软件安全Software Security
  • CS5476物联网安全IoT Security
  • CS6230信息安全专题Topics in Information Security
  • CS6231安全与隐私高级专题Advanced Topics in Security and Privacy
  • IS5008技术风险与网络弹性Technology Risk and Cyber Resilience
方向核心课程5 门
  • CS5446人工智能规划与决策AI Planning and Decision Making
  • CS5340人工智能中的不确定性建模Uncertainty Modelling in AI
  • CS5339机器学习理论与算法Theory and Algorithms for Machine Learning
  • CS5242神经网络与深度学习Neural Networks and Deep Learning
  • IS5152基于数据的决策Data-Driven Decision Making
方向选修课程21 门
  • CS5339机器学习理论与算法Theory and Algorithms for Machine Learning
  • CS5242神经网络与深度学习Neural Networks and Deep Learning
  • IS5152基于数据的决策Data-Driven Decision Making
  • CS4243计算机视觉和图案识别Computer Vision and Pattern Recognition
  • CS4244知识表示与推理Knowledge Representation and Reasoning
  • CS5215约束规划Constraint Programming
  • CS5228知识发现与数据挖掘Knowledge Discovery and Data Mining
  • CS5246文字挖掘Text Mining
  • CS5260神经网络与深度学习 IINeural Networks and Deep Learning II
  • CS5469计算机科学逻辑基础Fundamentals of Logic in Computer Science
  • CS5477三维计算机视觉3D Computer Vision
  • CS5478智能机器人:算法与系统Intelligent Robots: Algorithms and Systems
  • CS5461算法机制设计Algorithmic Mechanism Design
  • CS6207高级自然语言处理Advanced Natural Language Processing
  • CS6208人工智能高级主题Advanced Topics in Artificial Intelligence
  • CS6216机器学习前沿议题Advanced Topics in Machine Learning
  • CS6244机器人高级专题Advanced Topics in Robotics
  • IS4242智能系统-工具、技术与应用Intelligent Systems - Tools, Techniques, and Applications
  • IS5006以人为本的智能系统Human-Centred Intelligent Systems
  • BT4014自适应系统的分析驱动设计Analytics Driven Design of Adaptive Systems
  • BT4240预测数据分析的机器学习Machine Learning for Predictive Data Analytics

✨ 项目特色

该项目官网「Unique Program Features」原文,说的是这个项目自身的特点(学制长短、资助、实践安排、认证等),不是学校层面的通用介绍。

Students admitted to the Master of Computing are required to pass 40 Units, and are given the flexibility to complete their programme by selecting one of the below options:

Coursework Option Students are required to pass ten courses (40 Units), with at least six courses (24 Units) selected from their specialisation. The remaining four non-specialisation courses (16 Units) can be chosen from level 4000 to 6000 courses offered by the School of Computing.

Out of the required maximum ten courses, students are allowed a maximum of two level 4000 courses.

CS Project Option The project option provides the experience for individual students to work on a significant computing project. It aims to prepare students with sufficient practical and/or research experiences in the computing field. Students who choose to embark on the project option will need to complete eight courses (32 Units), level 4000 to 6000, offered by the School of Computing, with at least four courses (16 Units) from the area of specialisation. Out of the eight courses, students are allowed at most two level 4000 courses (8 Units).

📊 申请案例数据分析(17 条)

统计口径:新加坡国立大学「计算硕士(含细分方向)」这一个项目的录取案例(同校同名),共 17 条。样本低于 8 条的维度不出图表 —— 拿 3 条案例画一张「趋势图」是假的。
GPA百分制中位 87.73(11 条)
语言雅思中位 7(9 条)
本科层次985院校 71% · 211院校 24% · 海外本科 6%
中位数按同制式分别统计(不同 GPA 制式不可合并),样本少于 5 条时只报数量不报中位
📊 GPA 分布(百分制 11 条)
🎓 本科院校层次(17 条)
🗣️ 雅思成绩分布(9 条)
北京邮电大学 · 计算机科学与技术
211院校GPA 87.99/100托福 96
北京化工大学 · 计算机科学与技术
211院校GPA 87/100雅思 7 · GRE 324
哈尔滨工业大学(深圳) · 计算机科学与技术
985院校GPA 92.14/100雅思 7.5
北京交通大学 · 信息管理与信息系统
211院校GPA 89/100雅思 7.5 · 六级 565 · GRE 325
武汉大学 · 计算机科学与技术
985院校GPA 90.92/100托福 101
中南财经政法大学 · 信息管理与信息系统
211院校GPA 87.73/100雅思 7 · GRE 331

🔗 站内归类方向

该项目已归属站内方向「计算机科学」,可到该校该方向的筛选视图看同方向的其他项目与录取案例

❓ 常见问题

以下问答的答案全部取自本页已列出的官网数据,不做推测;官网未公布的项不出现在这里。
新加坡国立大学计算硕士(含细分方向)主要学什么?
该项目为硕士 · 计算机,官网介绍:The Master of Computing programme uses the Grade Point Average (GPA) as a criterion for continuation and graduation.
新加坡国立大学计算硕士(含细分方向)的学制是多久?
该校官网公布为 1.5年(全日制)。
新加坡国立大学计算硕士(含细分方向)的学费是多少?
46144新币/年,为该校官网公布的项目学费。
新加坡国立大学计算硕士(含细分方向)什么时候入学?
该校官网公布 8月 入学。
新加坡国立大学计算硕士(含细分方向)的语言成绩要求是什么?
雅思 6 · 托福 90 · 托福(新版) 4.5。
新加坡国立大学计算硕士(含细分方向)一共开设多少门课程?
课程设置共 77 门。
新加坡国立大学计算硕士(含细分方向)毕业后主要去向有哪些?
科技公司、互联网企业、金融科技、咨询公司、研究机构
学制 / 学费 / 语言要求 / 申请节奏为按国家(地区)通行区间整理的参考值,各校每年均可能调整,最终以院校官网公布为准;本站不提供中介服务。 排名数据:QS 名次来自 QS 官方榜单整理,U.S. News 名次整理自 Ranking Radar 公开数据集(CC-BY-4.0),原始榜单 © U.S. News & World Report。
计算硕士(含细分方向)
新加坡国立大学 · 1.5年 · 46144新币/年