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新加坡国立大学统计学案例合集
MScStatistics
1学生案例一
offer收割机学员：R同学
本科背景：西南财经、经济统计、GPA3.6/5
交换学校：滑铁卢大学、计算统计数据、均分84.75
语言成绩：IELTS7、GRE
软背景：美国大学生数学建模比赛、人工智能比赛、CFPS数据集的实证研究、成都PM2.5统计分析、银行产品分析实习
申请国家/地区：新加坡
申请专业：统计
21Fall录取：
①新加坡国立大学-MScStatistics
(.2.1—.3.31)
背景分析
R同学的本科课程基本以统计及大量数学课程为核心，申请统计方向背景很对口。R同学在滑铁卢的交换经历可以说是其背景中最大的亮点。作为加拿大最好的数学学院，滑铁卢的数学系一直是全加拿大最难申请的，享有极高声誉，能够进入该系学习本身就是对学生数学能力的一种肯定，而其所学的Computationalstatistics包含了大量高阶数学以及统计课程，包括实变函数论、应用概率、计算统计和数据分析等课程。这些课程都为其NUS统计的学习打下了坚实的基础。
同时，R同学的实践经历也十分亮眼，有多项统计分析、数据分析的课程论文，同时在数模比赛中取得H奖的不错成绩，并参加了人工智能大赛，在这些比赛中都参与了很核心的数据处理和建模的过程，涉及到STATA，SPSS，Python等多个统计分析、编程工具，以及深入的神经网络、决策树等机器学习算法。
文书点评
统计方向文书看重学生的科研能力，在文书写作的风格上也是更加偏向于工科。文书老师在选材上是紧扣在R同学丰富的竞赛背景和编程背景上，对其学术项目和竞赛的经历进行了描述，展现出了扎实的使用Python和R进行编程和统计分析的能力，充分体现其数学以及编程能力上的优势。
思路上，从最开始的统计作业中，时间序列、多元回归、美赛的格兰杰因果关系检验，到AI比赛的NeuralNetwork，她背景体现出了一个线性的成长，学术以及编程经历基本上在本科生中已经达到了较高的水平。文书在学术内容上投入了大量篇幅，因而减少了其相对比较弱的实习方面背景的描绘。
对于有意从事数据分析岗位的学生来说，除了很强的量化研究技能，逻辑思维是贯穿其职业生涯中最重要的一块，因此文书写作上也要尽可能的注意逻辑、衔接的紧密性。
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学生案例二
offer收割机学员：Z同学
本科背景：西南财经、经济统计
GPA：3.5/5
语言成绩：IELTS6.5(6.0)、无G
申请国家/地区：新加坡、英国
申请专业：统计
软背景：学术研究3段（中国疫情数据可视化项目、产业分布研究项目、中国票房统计分析项目）、实习2段（腾讯数据分析、券商金融数据分析）、美模、正大杯”大学生市场调研分析大赛
21Fall录取：
①新加坡国立大学
-MScStatistics
(.1.31-.3.31)
②华威大学
-MScStatistics
(.12.5-.3.5)
背景分析
Z同学有很丰富的统计分析、数学建模背景，软背景基本都是这些技能相关的。疫情数据是涉及到Python和R的数据抓取、数据处理与可视化；产业分布研究涉及到重心模型、环境库兹涅茨曲线，以及Eview的数据统计分析和Stata编程建模；票房统计分析项目也同样用到了Eviews统计分析以及各种方差检验；正大杯市场调研则是R、Python和SPSS的数据处理和回归分析。实习工作上，业绩也是围绕着数据挖掘、分析与可视化的。这样的背景可以说是完美的契合了NUS统计项目的要求，有足够丰富、强大的统计、数据分析背景。
文书点评
与普通的统计文书不同的是，该篇文书我们围绕着Z同学的背景找到一个很特别的点，就是数据分析与可视化，可以说Z同学的大部分项目都会涉及到这一块，结合其做的比较深入的市场调研比赛，以智能商务为切入点去铺垫自己的职业兴趣。具体行文上也是从比赛中的经历引申出自己的思考，即智能化的数据挖掘与可视化能够大大提升商务分析的实效性，节约人力成本，以此为兴趣点，挑选疫情数据可视化项目和腾讯实习进一步展现自己在数据处理、编程等技术上的提升，利用编程来自动化数据挖掘和可视化处理的尝试，以及意识到还需要学习更深入的算法、统计分析技能，来扩展信息处理的能力与意识，并提出求学需求和职业规划。
Z同学往期精彩点评：
OFFER点评｜经历各种出分“磨难”，无G勇敢申NUS统计！功夫不负有心人...
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学生案例三
offer收割机学员：Y同学
本科背景：西南财经、金融数学+经济双学位
GPA：3.6
语言成绩：IELTS7(5.5)
申请国家/地区：新加坡
申请专业：金工、统计
软背景：学术项目3段（车站车辆运营规划、人民币国际化预测、马尔可夫链算法项目助研）、实习3段（券商行研实习、券商投资分析实习、金融资产交易中心机构部助理实习）、数学建模比赛
21Fall录取：
①新加坡国立大学
-MScStatistics
(.2.1--3.31)
②新加坡国立大学
-MasterofScienceinQuantitativeFinance(SJTU)
(.11.29-.1.5)
背景分析
Y同学的软背景十分硬核，学术项目每一个都涉及到大量的编程、建模。车站车辆运营规划项目主要是随机过程、迪杰斯特拉算法、Matlab编程。人民币国际化项目涉及到STATA编程，脉冲响应函数、时间序列、Granger因果关系检验。马尔可夫模型算法的助研，涉及到基础模型的搭建和数值模拟、收敛性分析。数模比赛则涵盖到微分模型和Matlab编程计算。实习虽然以券商为主，但也涉及很多经济、财务数据的处理、分析和预测。在统计项目在意的数据、建模、编程能力上，Y同学的这些经历已经能完全诠释其背景的契合度。
文书点评
Y同学的文书，我们也是以最核心的数学为切入点来渲染她的motivation。从最具有含金量和深度的马尔可夫模型助研项目切入，一方面展现在学生在参数设置、Matlab编程建模、矩阵变换等各方面的独立思考与实践过程，铺垫出在数学上的进一步尝试与挑战所带来的收获知识的愉悦；另一方面感受到数学对于分析、剖析现实问题的强大力量，铺垫自己想要迎接挑战、学更深入的统计分析方法的志向。随后选取人民币国际化项目，通过独立完成这样一个复杂的项目，锻炼自己更严谨地进行定量分析，也加深对金融、经济数据的理解，增强了Y同学通过统计来分析经济活动和预测经济趋势的兴趣。最后则是券商的行研实习，不仅有大量的财经数据处理，还有更为复杂的*治环境、公共卫生事件等多种定性因素的分析，引发自己对更复杂的统计研究方法、机器学习、深度学习等算法的兴趣，后面的职业规划也自然是在金融领域的量化分析。
新加坡国立大学-MScStatistics
NUS在QS世界大学排名中位列第11位。统计项目设置于理学院DepartmentofStatisticsandAppliedProbability统计与应用概率系（成立于年4月），分为CourseworkProgramme（课程导向）及ResearchProgramme（研究导向）。Coursework每个学年只有8月入学。项目内的教授背景十分优异，有取得北美和欧洲顶级大学PhD学位的教授，部分教授更在Duke-NUSMedicalSchool任职。另外，NUS也最新设立了DataAnalyticsConsultingCentre，让学生有机会参与到各个组织/企业的数据分析和咨询项目。
课程旨在使学生具备优秀的统计原理和统计方法知识，并注重发展应用统计学的技能。为持有相关专业学士学位及对统计学应用有兴趣的专业人士而设。
学制：1年，最长2年完成
学费：S45,
课程设置：Level4课程将在上午/上午进行教学，Level5课程将在晚上进行教学。(40MCprogramme，1-3年)：要求是4年本科相关专业背景，必须在高等微积分、线性代数和概率课程取得好的成绩，高等微积分、线性代数需要在成绩单上显示。共需完成10门课程，5门必修+5门选修（选修课程可从两个院系中选择）。
项目中涵盖了很多实用课程，如产品设计及流程改进实验设计、质量控制及生产率改进分析、人口抽样、统计咨询、健康科学统计方法等，让学生提前准备将统计工具应用在各个具体领域。另外，学生可以选择AdvancedLevel的课程（PhD先修课），为进入学术道路做准备。除了必修，选修课程均需得到部门批准。
CompulsoryModules（7选5）
?STXStatisticalFoundationsofDataScience4MCs
?STXAppliedRegressionAnalysis4MCs
?STXAnalysisofTimeSeriesData4MCs
?STXSamplingfromFinitePopulations4MCs
?STAdvancedStatisticalTheory4MCs
?STStatisticalModels:Theory/Applications4MCs
?ST(Capstone)StatisticalResearchProject4MCs
ElectiveModules（5门）
?GraduateCertificateinQualityAssuranceandYieldOptimisation(Choose2outof4)
?STDesignofExperimentsforProductDesignandProcessImprovements4MCs
?STAnalyticsforQualityControlandProductivityImprovements4MCs
?STMultivariateDataAnalysis4MCs
?STSurvivalAnalysis4MCs
?GraduateCertificateinStatisticsforBusinessandFinance(Choose2outof4)
?STNonparametricRegression4MCs
?STCategoricalDataAnalysisII4MCs
?STAdvancedStatisticalMethodsinFinance4MCs
?STProbabilityandStochasticProcesses4MCs
?GraduateCertificateinStatisticsforDataScience(Choose2outof3)
?STStatisticalAnalysisofNetworks4MCs
?STSpatialStatistics4MCs
?STAppliedDataMining4MCs
?GraduateCertificateinDataMiningandInterpretation
?DSAVisualDataProcessingandInterpretation4MCs
?STAppliedDataMining4MCs
?GraduateCertificateinDataMiningforIndustry
(approvedunderMScinDataScienceandMachineLearning)
?CSKnowledgeDiscoveryandDataMining4MCs
?STAppliedDataMining4MCs
?GraduateCertificateinDataScienceforInternetofThings(8MCsincludingST)
(approvedunderMScinDataScienceandMachineLearning)
?EECyberSecurityforInternetofThings2MCs
?EEIoTSensorNetworks2MCs
?EEIntellectualProperty:InnovationsinIoT2MCs
?EEStatisticalPatternRecognition2MCs
?STStatisticalAnalysisofNetworks4MCs
Fall申请时间：.12.30-.03.15
Fall早申请时间：.6.1-.7.31
Fall申请和录取要求：
四年制数学、应用数学、工程学、统计学、生物统计学、定量金融、计算机科学、物理学等学士学位数理量化背景强的专业背景；本科数学模块中取得好成绩，包括多元微积分，线性代数和概率；GPA建议85+；IELTS6.0/TOEFL85(W22)；建议提交GRE；不需要推荐信，录取后需要邮寄材料。21Fall在3月底开始发放了录取结果。项目每年招收人左右。
就业情况：
NUS统计专业学生就业去向包括*府部门、制造业、金融、医药业、IT、市场研究、咨询等。近年来，NUS的毕业生有进入高盛分析师、慕尼黑保险精算师、亚马逊客户经理、国防科技局工程师、Singtel投标经理、Scoot收益分析师、人力部统计专家、美光数据科学工程师、Garena数据分析师、Sanofi-Aventis预测高管、风险管理研究所信用风险分析师等，前景非常不错。
就读体验：（来源网络）
对于专业课，我觉得还是能学到很多东西的，都是统计知识重点，第一学期比较理论，第二学期就更加注重实操，会教你用R语言来进行数据建模，数据挖掘等等，对于统计小白还是蛮有难度的。这个学期因为疫情，考试也都改线上，也会考R语言等。统计专业还有个特点就是没有毕业论文，但是要求课程总平均分有B-才能毕业。5月初考完试就可以告别研究生生涯了，但毕业证书写的毕业时间是6月底，整体来说，我觉得统计的课程还算蛮受用的，老师也很nice，并不水，虽然统计的门槛相对比NUS其他专业低一点，但是我觉得对于想学习数据分析方向的同学还是值得。
NUS每天都有各种社团活动和各种讲座，活动中很多礼物都是免费领，财大气粗，是真的有钱。学校的Careerfairconnection做的也很好，经常会有招聘宣讲会，同时也会发邮件告诉你什么企业有岗位，还可以帮你修改简历，老师也会给学生发一些招聘信息来帮助他们就业。NUS还有各种提高技能的活动，例如英语口语学习小组，R语言运用等等，只要你需要，就都会有！
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