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NU‌‌‍‍‌‍‌‌‌‌‍‍‌‍‌‍‍‍‍‍‌‌‌‌‌‍‌‌‌‌‍‍S Master of Computing (CS track) 就读体验:录取、生源、课程、就业等

滑稽的诱惑
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楼主目前在职人士(machine learning engineer),去年秋天开始顺便兼职(part-time)读了一下NUS的计算机硕士学位, 现在已经开始第二学期了,不是特别忙碌,总结一下体验,回报地里。

首先需要说明一点,NUS 基本上所有的硕士的课程,都是full-time/part-time一起上课(除了那种刚开设的新项目,只有full-time学生),所以录取背景其实还是很多样的。标准的研究生5开头的课也大多数(90%)都在晚上6点30-9点30进行,这无疑是给了本地在职人士提供了进修,提升学历的便利(比如我,我不想守着国内本科的学历打一辈子工)。下面,我将尽量从part-time的职场人士角度和full-time的学生角度,聊聊我对这个项目的就读体验。 写的好的话,大家麻烦可以给我加加米吗?我想看其他板块的面筋😭



  1. 课程: NUS的CS硕士,大概分为7个track, 给非科班生的General Track, 给科班生的CS, InfoSys, Security, AI tracks, 带点金融的 Digital Fintech和 MSBA(商学院是主持学院),我对其他track不了解,只能说一说我就读的CS track了。 这个方向的课程大概就是 进阶版科班专业课(network, operating system, database, HCI) + 一点AI的课,上学期我只选了两门AI的课,一门DL, 大概过了一下MLP, CNN, RNN, 手把手教你怎么用torch写一个vgg16; 另外一门ML, 比较详细地介绍了tree, linear,等等模型以及变种以及一点点推荐系统的皮毛。说实话,上课讲的还是比较乏味的,课后作业其实还行。从machine learning engineer工程师的角度来看, 打好基础尚可以, 去找mle的工作基本没用。mle还是要对AI的某几个方向有深刻的实践经验和理论知识的,以及工程部署能力,而不是泛泛懂一些基本的CNN, linear model而已。有同学笑称,这是DL for baby, ML for baby。 但是我感觉这应该是英联邦教育体制下授课硕士项目的通病吧。毕竟要15-16节课快速过完这个领域, 肯定没法细讲。MLE的职业,入职硬通货还是Papers (对ML某个领域的深刻理解),或者Experiences(工程实践经验多)。 其他的正统科班课,我这学期也在上。目前的感受就是,上课确实很无聊,技术都比较古老,业界基本淘汰,各种个人作业,小组作业很多,workload比较大,我这种白天上班,晚上上课的人已经对NUS这些课感到烦死了。。。以后慢慢更新这块了。

  2. 生源: NUS CS Master生源这块真是没话说。得益于美国疫情的严重以及一些留学限制,欧洲疫情的严重,香港某事件的影响,NUS/NTU成了2020、2021甚至2022留学的香饽饽了。 NUS CS masters中的full-time学生基本都是985或者行业强211本科, 少数出身普通大学本科但是实习/全职经验不错,还有一些美本加本港本澳本同学,还有一些NUS读二硕的同学。在这其中,国防七子+北邮科班学子占比很多。清北本科生也有大概5-10人,华五大概10+人吧。Part-time学生,基本都是新加坡这边的大厂+一些小公司, 本科出身以新加坡本地的poly/NUS本科/NUS硕士/美本/985本为主。总体来说,NUS的CS master学生背景真的很强很丰富多样。

  3. 饮食: 食阁便宜好吃,各种中餐都有,适合中国胃, 尤其适合福建广东同学。物价大概略高于上海,1-1.5倍的样子。

  4. 住宿: 要么住HDB政府组屋 (坡平均价格: common room 600-1000 sgd/month, master room 1000-1300 sgd/month, 靠近NUS的HDB房子大概贵10%-30%), 要么住 Condo(坡平均价格: common room 1000 - 1300 sgd/month, master room: 1300-2000 sgd/month, 靠近NUS的condo房子大概贵10%-50%), 宿舍基本很难抢到,master们基本别想了。

  5. 娱乐: 对于刚来新加坡的中国学生来说来坡第一个月,这里好好玩啊。来坡第二个月,这里还行啊。来坡第三个月, 无聊死了。。。。当然,对于我这种在坡工作多年的人来说,我已经麻了,学会无聊中发现有趣的技能了。

  6. 就业: 在坡工作多年,认识很多来坡读master的同学、朋友,室友, 观察下来,有个暴论, NUS/NTU的中国硕士留学生就业水平大概约等于国内中等985的硕士生就业水平。 NUS/NTU工科(ee,ece, eee, cs, me等等)的中国硕士留学生,大部分(50%)毕业回国去华为吧,20%回国考公, 剩下的10%找到新加坡的本地小创业公司的工作,10%找到新加坡大厂的工作(pm/operations/devops/sde等职位),这边的美企新加坡分部基本只社招个位数的人,而且还要求新加坡PR或者公民身份。NUS/NTU商科的中国硕士留学生,大部分(50%)回国四大吧,20%回国考公,剩下的也基本和工科分布差不多,认识的少部分中国硕士同学选择毕业就和新加坡local/PR结婚,拿DP呆在新加坡一直找工作。如果单论NUS CS master的就业的话,会好一点。 大概能多一些去shopee, tiktok 全职工作,主流还是回国工作。总的来说,就业肯定是没有同等QS排名的美硕就业好了。

  7. 加米,持续更新。。。



补充内容 (2022-01-16 22:13 +8:00):

周末更新一下大家关心的问题:

1. 关于申请, full-time和part-time都是一块申请,区别是part-time学生需要提供工作签证证明 (EP/SP等等), 新加坡的本地citizen或者PR读NUS的master课程一般会享有不同程度的优惠价,以及奖学金,甚至有些公司可以报销PR/citizen的硕士学费。 NUS CS Master项目申请材料,虽然官网提了一笔要GRE, 实际上很多人不交GRE一样录取了,比如我也没交GRE, NUS可能考虑到申请者的简历或者本科学校GPA等等因素,不强求GRE了。

2. 关于part-time就读体验的话,我个人觉得体验一般吧。CS track课程设置的自由度不大,没啥我想学的课,但是workload不小,所以去年final的时候,正好卡在我关键的几个project时期,导致那段时间熬夜很多。好在我本意也不在科研或者卷GPA, 边工作边混个学历才是我的初心,说不定万一以后哪天需要硕士学位了呢?笑哭 哭笑 笑出眼泪 破涕为笑 笑死 笑尿 笑cry , 所以及格万岁。 但是如果你在乎硕士的GPA, 并且工作也压力不小的,那么读起来会非常掉头发的。

3. 关于学制的问题,整个项目不论哪个track, full-time/part-time 都是10门课结业。正常的full-time cs master可以一学期修最多5门课,所以最快1年毕业。 正常part-time cs master最多一学期修3门课,所以最快2年毕业。

4. 关于就业,因为新加坡现在就业市场是照顾本地人/pr的,所以大部分(70%+)的NUS中国硕士毕业回国工作。海外硕士回国工作的主流去向,也就这么两个了, 1. 体制内国企事业单位等 (但是闵行区好像现在不认可一年制的海外硕士了。。), 2. 招人大户华为。 去腾讯字节阿里的也有,但是见得比较少。留新加坡工作的也有,但是也是非常稀少的。

以上只涉及master项目,如果来新加坡读本科或者博士,情况会不一样很多。本科或者博士毕业之后,新加坡PR基本是稳的,毕业去向也是在PR或者新加坡公民这种身份条件加成,和国际生不一样,所以本科or博士毕业的能去很多美企,甚至直接去美国工作。当然也有不少PhD选择毕业就回国去华为,毕竟天才少年真香hhhh
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