新加坡国立大学数据科学与机器学习理学硕士项目（DSML硕士项目）详解
新加坡国立大学每年一度的DSML硕士项目招生季如期而至。本次，我们有幸请到项目学术主任张洛欣教授来解答潜在申请人最关心的问题，为有意向申请此专业的学子提供有价值的参考信息。
问：在众多大学开设的数据科学相关硕士项目中，新国大DSML硕士项目的独特优势是什么？
答：随着数据科学的日益重要，许多顶尖大学都开设了与此相关的专业或硕士项目。我们的项目优势在于既注重理论学习，又强调实践操作。我们提供多元化的数据科学专业训练，并拥有一流的授课团队。新加坡作为一座高度数字化的智慧城市，为学生提供了丰富的实习与实践机会。
问：DSML硕士与计算机硕士-人工智能（AI）专业的学习内容差异大吗？
答：两者有一定的区别。虽然人工智能离不开数据处理，但人工智能更多地关注人类认知的非数据计算化，如机器人行为模仿、数学定理证明等，更注重非数据的认知和推理。而DSML硕士项目则更侧重于基于数据分析的推理和论断，涉及的机器学习和AI内容主要是为了支持数据分析。
问：DSML硕士项目对编程技能的要求是怎样的？需要掌握Python、R、JAVA等语言吗？
答：我们欢迎具有基本编程技能的申请者。在用户端，Python和R是常用的数据科学编程语言。JAVA是另一重要编程语言。目前我们不特别要求学生掌握Julia和MatLab，但它们主要用于数值计算。
问：申请时是否必须会Python？
答：虽然我们在录取时并不特别要求学生具备Python技能，但建议申请者在课程开始前提高Python技术，因为Python是课程中的重要部分。
问：首届学生的录取情况如何？
答：首届共录取了62名学生，其中45名来自中国。录取的学生大多毕业于“985”、“211”大学，背景多样。大约三分之一的学生来自数学系、统计系，其余来自工科专业。
问：来自不同专业、受不同训练的学生进入课程后，如何平衡教学？
答：不同背景的学生各有其独特之处，这为教学带来挑战。但我们的授课团队拥有丰富的交叉学科研究经验，会提供多样化的学习资源，如阅读材料、视频等，以帮助学生快速掌握所需知识。我们致力于确保教学内容全面、无遗漏。
问：课程中使用的数据案例来源于哪里？
答：我们课程所用的数据案例主要来源于公共数据资源，如kaggle等。部分案例来源于教师科研合作项目，如癌症研究、COVID-19相关数据等。
问：DSA5201工业咨询和应用项目是一门怎样的课程？
答：这是一门实践导向的课程，要求学生参与实际的数据分析课题或科研项目。实习地点可以在新加坡，也可以海外。我们鼓励学生积极参与，并引导他们自主寻找实习机会，以锻炼对外沟通能力。实习评估包括定期进度报告和项目总结报告，由实习单位和学校共同评估实习成果。
问：除了DSA5201中的实习，项目还有哪些其他交流、实习机会？
答：除了实习课程中的机会，部分选修课可能提供与外部企业的合作机会，但最终取决于授课老师的安排。
问：DSML项目与新加坡国立大学数据科学研究所（Institute of Data Science）有哪些合作？
答：DSML项目与新加坡国立大学数据科学研究所紧密合作，共同为学生提供丰富的实践和研究机会。具体合作内容包括科研项目合作、数据科学领域的学术交流以及实习就业机会等。在我们卓越的授课教师团队中，包括了新国大数据研究院的科研人员，他们不仅在学术研究上有着深厚的积累，更拥有丰富的教学经验。我们也在积极拓展合作伙伴关系，以共同推进数据科学领域的创新与发展。我们的合作愿景包括但不限于安排学生参与数据研究院的科研项目实习，共同举办数据科学领域的研讨会等。我们相信通过这些合作，将为学生带来宝贵的学习和实践机会。
在面对新冠疫情的挑战时，数据科学在公共卫生领域的重要性愈发凸显。对于您这位公共卫生背景的学生来说，您绝对有资格申请我们的项目。实际上，统计基础良好的公共卫生专业学生在我们这里的就业前景十分广阔。特别是在医院环境中，数据科学的应用广泛而深入。从病人的病例存储、记录到复杂的医疗数据分析，都需要数据科学的专业知识。医院是您的理想就业领域之一。
关于毕业后选择在中国就业的问题，数据科学在中国的就业前景可谓一片光明。中国的电子商务市场蓬勃发展，线上购物和线上支付已成为日常生活中的常态。这样的市场氛围促使各大公司如腾讯、阿里巴巴等积极招聘数据分析专家，以支持其业务的快速发展。中国的就业市场对于数据科学人才的需求巨大，您的专业技能将在那里得到充分的发挥和认可。无论是留在国内还是选择回国发展，都有着广阔的发展前景等待您去挑战和开拓。
