新加坡國(guó)立大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)理學(xué)碩士項(xiàng)目（DSML碩士項(xiàng)目）每年招生1次。2021年8月入學(xué)的申請(qǐng)已于2020年10月15日開(kāi)放，2021年1月31日截止。
目前，申請(qǐng)正在火熱進(jìn)行中，很多申請(qǐng)人也對(duì)該項(xiàng)目抱有不少疑問(wèn)。對(duì)此，這里收集了同學(xué)們提出的問(wèn)題并有到了項(xiàng)目學(xué)術(shù)主任張教授進(jìn)行的解答，具體內(nèi)容如下：
問(wèn)題1：許多著名大學(xué)都開(kāi)設(shè)了數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的碩士項(xiàng)目，新國(guó)大DSML碩士項(xiàng)目的優(yōu)勢(shì)是什么？
答：是的，現(xiàn)在對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)的畢業(yè)生需求量很大，所以每個(gè)一流大學(xué)都有與數(shù)據(jù)科學(xué)有關(guān)的專業(yè)、碩士項(xiàng)目。我們項(xiàng)目的優(yōu)勢(shì)是理論和實(shí)踐兼顧，提供數(shù)據(jù)科學(xué)多個(gè)專業(yè)的訓(xùn)練，以及強(qiáng)大的授課團(tuán)隊(duì)。另外，新加坡非常重視城市的數(shù)據(jù)化和智慧化，這提供了良好的實(shí)習(xí)環(huán)境。
問(wèn)題2：DSML碩士和計(jì)算機(jī)碩士-人工智能（AI）專業(yè)的學(xué)習(xí)內(nèi)容差別大么？
答：兩個(gè)項(xiàng)目有區(qū)別。人工智能離不開(kāi)數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)處理會(huì)用到AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)和工具。但是，人工智能更注重人類認(rèn)知的非數(shù)據(jù)計(jì)算化，比如你怎么用計(jì)算機(jī)程序控制機(jī)器人去模仿人類的行為，如何證明數(shù)學(xué)定理等等，這些都跟數(shù)據(jù)分析無(wú)關(guān)，是基于非數(shù)據(jù)的認(rèn)知和推理；數(shù)據(jù)科學(xué)的推理和論斷，則是基于數(shù)據(jù)分析的，DSML碩士項(xiàng)目中涉及的機(jī)器學(xué)習(xí)和AI內(nèi)容是為了支持對(duì)數(shù)據(jù)的分析。
問(wèn)題3：DSML碩士項(xiàng)目的學(xué)習(xí)對(duì)編程技能的要求是什么？Python，R，JAVA，Julia，MatLab？
答：我們希望進(jìn)來(lái)學(xué)習(xí)的同學(xué)有良好的編程基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)科學(xué)在用戶端常用的編程語(yǔ)言是Python和R，JAVA是另一個(gè)重要編程語(yǔ)言。Julia和MatLab主要用于數(shù)值計(jì)算，目前我們不要求學(xué)生掌握。
問(wèn)題4：那么我在申請(qǐng)的時(shí)候就要會(huì)Python么？這是錄取條件么？
答：我們?cè)阡浫l件中不要求學(xué)生會(huì)Python。但是，課程一開(kāi)始就要使用Python，而且要求比較高。
比如，我教授的DSA5101工業(yè)大數(shù)據(jù)概論這門課，就有做編程項(xiàng)目的。我們可以體會(huì)到缺乏編程基礎(chǔ)的學(xué)生的難處，比如我自己本科是數(shù)學(xué)專業(yè)的，研究生轉(zhuǎn)到計(jì)算機(jī)科學(xué)的時(shí)候，編程也是很困難的。因?yàn)橛?jì)算機(jī)科學(xué)不同于數(shù)學(xué)思維，不是理解就夠了，而是要求學(xué)生記得protocol等等很多東西。為了更好地適應(yīng)課堂，建議我們的學(xué)生在課程開(kāi)始前去提高自己的Python技術(shù)。
問(wèn)題5：首屆錄取的學(xué)生院校和專業(yè)背景分布情況如何？
答：首屆共招收了62名學(xué)生，其中中國(guó)學(xué)生有45名。我們的錄取建立在競(jìng)爭(zhēng)基礎(chǔ)上，首屆來(lái)自中國(guó)高校的學(xué)生均畢業(yè)于“985”、“211”大學(xué)。從專業(yè)分布上看，大約1/3學(xué)生是數(shù)學(xué)系、統(tǒng)計(jì)系畢業(yè)的，其他2/3的學(xué)生來(lái)自工科專業(yè)。
問(wèn)題6：來(lái)自不同專業(yè)、受不同訓(xùn)練的學(xué)生進(jìn)入課程以后，教學(xué)如何平衡呢？
答：來(lái)自不同背景的學(xué)生各有強(qiáng)項(xiàng)和弱項(xiàng)，對(duì)問(wèn)題的看法往往也不同，這確實(shí)給教學(xué)帶來(lái)一些困難。但我們的授課團(tuán)隊(duì)里有一批從事交叉學(xué)科研究的老師，這些老師有豐富的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)。我們的老師會(huì)提供各種閱讀材料、視頻等等，讓不同背景的學(xué)生選擇閱讀和觀看，以便快速掌握所需要的知識(shí)。另外，我們還會(huì)用各種例子來(lái)解釋困難的技術(shù)術(shù)語(yǔ)，保證所講的內(nèi)容沒(méi)有缺口。
問(wèn)題7：我們課程中使用的數(shù)據(jù)案例的來(lái)源是？
答：我們目前上課使用的數(shù)據(jù)案例大部分來(lái)自公共數(shù)據(jù)資源，例如kaggle是其中的一個(gè)數(shù)據(jù)資源庫(kù)。一小部分資源來(lái)自老師們自己的科研合作項(xiàng)目，例如我上課時(shí)會(huì)用到一些我們用的癌癥研究的數(shù)據(jù)、COVID-19相關(guān)數(shù)據(jù)等等。
問(wèn)題8：DSA5201工業(yè)咨詢和應(yīng)用項(xiàng)目是一門怎樣的課程？可以多介紹一點(diǎn)么？
答：這門課要求學(xué)生到公司里做數(shù)據(jù)分析課題或者加入到某個(gè)科研小組從事科研項(xiàng)目。一次實(shí)習(xí)項(xiàng)目開(kāi)展的周期最低為10周（每周15個(gè)小時(shí)），實(shí)習(xí)公司可以在新加坡，也可以在海外。
我們非常鼓勵(lì)學(xué)生積極參加工業(yè)實(shí)習(xí)和科研項(xiàng)目，也引導(dǎo)他們嘗試自己尋找實(shí)習(xí)單位，自主申報(bào)實(shí)習(xí)項(xiàng)目，以鍛煉對(duì)外溝通的能力。我們也有合作的機(jī)構(gòu)和部門，會(huì)給學(xué)生牽線一些數(shù)據(jù)科學(xué)方面的實(shí)習(xí)機(jī)會(huì)。
關(guān)于實(shí)習(xí)的評(píng)估，實(shí)習(xí)期間每2周有progress report，實(shí)習(xí)結(jié)束時(shí)有總的項(xiàng)目報(bào)告，讓學(xué)生匯報(bào)實(shí)習(xí)成果，由實(shí)習(xí)公司的supervisor和學(xué)校里負(fù)責(zé)實(shí)習(xí)項(xiàng)目的老師共同評(píng)估。
問(wèn)題9：除了DSA5201中的實(shí)習(xí)，項(xiàng)目里還有其他的實(shí)習(xí)、交流機(jī)會(huì)么？
答：有的選修課可能會(huì)有和外部企業(yè)合作的機(jī)會(huì)，但這以授課老師的安排為準(zhǔn)。
問(wèn)題10：DSML項(xiàng)目和新國(guó)大數(shù)據(jù)科學(xué)研究所（Institute of Data Science）有哪些合作？
答：目前我們的授課教師團(tuán)隊(duì)中有新國(guó)大數(shù)據(jù)研究院的科研人員。另外，我們也正在尋求其它方面的合作。例如，如何安排我們的學(xué)生到數(shù)據(jù)研究院的科研小組里實(shí)習(xí)，以及共同舉辦數(shù)據(jù)科學(xué)研討會(huì)等等。
問(wèn)題11：新冠疫情期間，很多人注意到數(shù)據(jù)科學(xué)在公共衛(wèi)生領(lǐng)域發(fā)揮的重要作用，我是公共衛(wèi)生背景的學(xué)生，可以申請(qǐng)么？
答：具有統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)的公共衛(wèi)生專業(yè)的學(xué)生可以申請(qǐng)的。如果你被錄取的話，其實(shí)現(xiàn)在醫(yī)院有很多數(shù)據(jù)科學(xué)的問(wèn)題，比如病人的病例存儲(chǔ)、記錄，其實(shí)都是需要數(shù)據(jù)科學(xué)的，醫(yī)院我覺(jué)得是我們一個(gè)很大的就業(yè)領(lǐng)域。
問(wèn)題12：如果畢業(yè)后選擇回到中國(guó)就業(yè)，前景如何？
答：中國(guó)就業(yè)市場(chǎng)對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)人才的需求是很大的。比如說(shuō)，中國(guó)現(xiàn)在的線上購(gòu)物等電子商務(wù)開(kāi)展得非常好，比北美都好很多，線上支付、購(gòu)物幾乎人人都會(huì)，用戶群體很大。這樣就促使很多大公司，比如騰訊、阿里巴巴去雇傭更多數(shù)據(jù)分析專家，支持它們的業(yè)務(wù)發(fā)展。
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