对我而言，选择留学新加坡国立大学（NUS）攻读计算机硕士，既是对学术深度的追求，也是对国际化视野的向往。本科就读于哈尔滨工业大学（威海）软件工程专业，我始终深耕专业学习，凭借 88.6 的 GPA 站稳了学术基础，同时通过基于 FP-GROWTH 算法的关联规则挖掘、C/S 架构 MFC 异步版毕业论文提交系统等课程设计，积累了扎实的实践能力。随着学习的深入，我逐渐意识到，计算机领域的技术迭代日新月异，想要紧跟前沿趋势，需要更广阔的学术平台和多元的学习环境。

新加坡作为亚洲科技枢纽，不仅拥有顶尖的教育资源，其国际化的产业氛围也能为计算机专业学习提供丰富的实践场景。而 NUS 的计算机专业在全球享有盛誉，细分方向覆盖 CS、AI 等前沿领域，课程设置兼具深度与广度，恰好契合我的学术规划。此外，NUS 的全英文教学环境、多元的学生构成，以及与行业紧密结合的教学模式，都让我相信这里能帮助我实现专业能力的跃迁。综合考量学术资源、地理位置、就业前景等因素后，我最终将 NUS 计算机硕士作为核心申请目标，开启了留学申请之路。

确定申请目标后，我围绕 NUS 计算机专业的录取偏好，系统性推进申请准备。首先是硬件成绩的巩固，本科期间我始终保持高 GPA，最终锁定 88.6 的分数，这为申请奠定了坚实基础。语言方面，我针对性准备雅思考试，最终取得 7 分的达标成绩 —— 结合后续录取经验来看，NUS 对雅思的要求以达标为主，无需过度追求超高分数。值得注意的是，虽然官方提及 GRE 要求，但我和身边多位录取同学均未提交 GRE 成绩，可见该成绩并非必需，核心仍在于 GPA 和专业背景。

软件背景提升上，我重点打磨与计算机专业强相关的实践经历。本科阶段的课程设计成为申请的重要加分项，其中基于 FP-GROWTH 算法的关联规则挖掘项目，让我深入掌握了数据挖掘的核心逻辑；C/S 架构的毕业论文提交系统开发，则锻炼了我的工程实现与系统设计能力。这些项目不仅体现了我的专业适配度，也向招生官展示了我的实践能力和问题解决能力。考虑到 NUS CS 方向陆本录取多为中上 985、GPA88 + 的背景，我还特意梳理了项目经历中的技术亮点，突出与 CS 方向的匹配性。

申请材料准备阶段，我聚焦 “学术能力 + 实践潜力” 的核心逻辑撰写文书，避免泛泛而谈。个人陈述中，我结合课程设计经历，阐述对计算机领域的理解、申请 NUS 的动机，以及未来的学术与职业规划，让招生官清晰看到我的成长路径与专业契合度。推荐信则邀请了本科授课老师和项目指导老师撰写，从学术表现、实践能力等维度佐证我的优势。

递交申请后，我密切关注院校动态，同时补充了解 NUS 计算机专业的课程设置和录取趋势。近年来该专业录取标准持续提升，建议后续申请者尽早规划，提前巩固硬件成绩、积累实践经历。最终，凭借扎实的软硬件背景，我成功斩获 NUS 计算机科学（CS）方向的录取通知书，开启了留学之旅。

NUS 计算机专业分为 CS、AI、信息安全、信息系统四个方向，其中 CS 和 AI 录取难度较高，每个方向约 80 名学生。专业内海本与陆本比例近乎 1:1，海本以新加坡本地、印度学生为主，少量欧美学生，多元的同学构成让学习氛围更具国际化。陆本同学多来自国内中上 985，整体学术氛围浓厚。

项目时长 1-2 年，修满 40 学分即可毕业，多数学生选择 1.5-2 年完成，避免 1 年毕业的高强度压力。毕业路径有三种：修 10 门课（至少 5 门必修课）、8 门课 + 1 个项目、6 门课 + 1 篇论文。必修课难度较高、人数多，不易拿高分，选课前建议参考学长学姐经验；选修课则可根据兴趣灵活选择，课程覆盖计算机各领域，即使基础课程如计算机网络，深度也远超国内本科。

教学采用全英文授课，老师以欧美、新加坡本地、中国籍为主，少量印度老师。初期可能存在语言适应压力，但 1-2 周后基本可跟上节奏。课程多为每周 1 节 2 小时的 lecture，部分课程提供线上回放；必修课配套 1 小时 tutorial，专门讲解作业和题目。课后任务以实验类作业、小组项目为主，部分课程有期末考，整体学业压力较大，但能有效提升专业能力。此外，学院每周会邀请学术大咖开展 lunch talk，提供免费午餐的同时，为学生搭建学术交流平台，优质资源触手可及。

最推荐的课程是必修课 CS5228 Data Mining，被学长学姐称为 “CS 金课”。德国教授 Chris 授课深入浅出，无基础也能轻松理解，课程涵盖数据挖掘常用算法。4 次作业均为代码实现，老师提供基础框架，学生按步骤完成算法，既降低了入门难度，又能扎实掌握核心知识；4 人小组项目围绕新加坡房价预测展开，需完成数据清洗、挖掘、分析及报告撰写，实践价值极高。课程还有课堂 quiz、期中及期末考试（quiz 形式），整体收获颇丰。

体验较差的是 CS5346 Data Visualization，由印度老师授课，口音问题导致听课困难，且老师沟通成本较高，建议选课前充分参考学长学姐评价，避开雷区。

就业方面，专业毕业生多聚焦技术方向，涵盖开发、算法岗，适配互联网、央国企、银行等各类企业。NUS 学历在国内认可度极高，对口岗位申请基本都能获得面试机会，最终录取取决于个人技术能力。以 23fall 入学、1.5 年毕业（24 年底毕业）的我为例，属于 25 届毕业生，需在 24 年暑期完成实习，24 年下半年参与秋招，25 年上半年冲刺春招，建议同学们提前把握求职时间线。

需要注意的是，该专业无实习学分，学期中仅能做每周不超过 16 小时的 part-time 实习，企业认可度低；暑期全职实习需 3 个月左右，但新加坡企业多要求 4 个月以上，留新实习难度较大。若计划留新，可考虑带有实习学分的 Computing（General Track）。此外，学院每学期举办的 Career Fair 有大量本地企业参与，是投递简历、拓展机会的重要平台，建议积极参与。

新加坡生活整体易适应，对南方同学尤为友好。气候上属热带气候，全年炎热，分雨季（10 月 - 次年 2 月）和旱季（3-9 月），雨季较凉爽但 1-2 月多暴雨，需常备雨伞。

日常交流无压力，大部分本地人会说中文，学校食堂档口基本可中文点单，仅与印度、欧美人士交流需用英语。租房方面，主要有 HDB 和 Condo 两种选择：HDB 性价比高，房间大、周边配套全（食阁、超市），但设施较老、无安保；Condo 类似高档小区，有安保、免费泳池和健身房，部分提供班车，环境干净但价格高、周边配套少。NUS 附近房源紧张，Condo 普通房约 1600 新币 / 月，主人房 2000 + 新币；HDB 普通房 1300 新币 / 月，主人房 1600-1700 新币。

物价方面，整体高于国内，新币升值后开销进一步增加。学校食堂用餐较实惠，一顿饭 4-5 新币，加饮料 2-3 新币；商场餐厅需额外支付 10% 服务费和 9% 税费，人均 40 + 新币。交通上，新加坡距中国较近，直飞航班多，飞行时间 4-5 小时，回国便捷。

总体而言，NUS 计算机硕士的学习虽充满挑战，但多元的学术环境、优质的资源和广阔的就业前景，让这段留学经历极具价值。希望我的分享能为意向申请的同学提供参考，助力大家顺利开启留学之路。