汇书教育新加坡留学很高兴为您解答～新加坡国立是可以申请奖学金的，如果有奖学金的情况下很少的钱就可以，如果没有就得差不多15万以上

每个专业都不一样哦，大部分在15W-30W左右，以下是新加坡国立大学部分硕士专业费用列表，希望对你有所帮助：

其他关于新加坡留学一年生活费的相关信息可以参考一下我下面的文章~

下面两幅图是关于留学新加坡的费用，从 National University of Singapore（NUS）的官网上截图而得。

针对 Research Programmes，不同的方向，完全是不同的学费。其中第一个梯队是医生（包括牙医和医学），后面是护理。然后到了各大工科和理科（包括计算机，工程，理学院等），再到了文科（艺术，文学院，商学院，设计学院等等），最后到了法学院。

而且，不同的身份，也有着不一样的收费标准。学校会区分是不是新加坡本地人，是否拥有新加坡的永久居民身份（PR）。对于国际学生而言，会区分是否拿了新加坡政府的补助，然后根据一些条款来确定交学费的金额。

不过，一般来说，如果是 Research Programme，对于在读的博士生而言，都会有 Research Scholarship。在读博士的四年其实是免学费的，但是到了第五年就要开始交学费了。很早之前，记得是 2010 年左右，对于 Science 理学院的博士生而言，学费应该是 13000 SGD 一年左右（记忆不一定那么准确），但是到了 2020 年，已经到了 38550 SGD。对于 13000 SGD 的学费，还是有学生能够承受的，毕竟每个月可以从奖学金或者当助教获得 2000 SGD，但是对于 38550 SGD，确实就很高了，毕竟即使是 3000 SGD 一个月（President’s Graduate Fellowship），都无法 Cover 这个学费。

如果是留学生的话，博士生的基本工资就是 2000-2500 SGD 一个月，只有十二个月工资，并没有所谓的年终奖一类的。生活无非就是衣食住行等方面，最主要的支出应该就是住宿。如果想住单人间的话，学生可以考虑住学校的宿舍，每个月大约 600 SGD左右。吃饭的话就吃食堂，每顿饭 5 SGD 左右，衣服什么的都是夏天的衣服，所以在衣服方面也比较便宜。出行的话，只要不打车，基本上还是可以的，地铁公交的交通费也不算太贵，通勤的时间也不会特别长（毕竟新加坡不大）。

生活方面虽然仅靠工资不能够过得很滋润，但是也基本上能够满足日常的生活需要。但如果想赚钱的话，还是尽快工作比较好，毕竟工作赚的钱应该还是比读书多不少的。

再贴一个近期的文章吧：

数据科学与机器学习理学硕士学位课程简介| 2021年8月入学正在申请中

数据科学与机器学习理学硕士

MSc in Data Science and Machine Learning

新加坡国立大学数据科学与机器学习理学硕士项目（以下简称新国大DSML硕士项目）每年招生1次。2021年8月入学的申请于2020年10月15日开放，2021年1月31日截止。

01 欢迎加入数据革命

张洛欣 教授

新加坡国立大学

数据科学与机器学习

理学硕士学术主任

“数据革命方兴未艾。你准备好了吗？如果你希望发挥你的才能，使用机器学习和数据科学进一步改善人类的生活环境，来吧，请加入到我们的队伍里。”——学术主任寄语

数据科学是智慧型的学科，对数据和经验进行收集、建模和分析，从而提取有用的信息。这些信息可能改善我们的生活，也可能改善某项商业决策或者公共方针政策。

新国大DSML硕士项目优势是理论和实践兼顾，为工业界培养人才。项目提供数据科学多个专业的训练，以及强大的授课团队。另外，新加坡非常重视城市的数据化和智慧化，这也提供了良好的实习环境。

项目毕业生将有广阔的就业机会。政府部门、大型企业和消费行业等等，都需要数据科学的专业人才，而城市朝向数字化和智慧化方向发展，也在提供越来越多的数据科学领域机会。

02 亚洲顶尖教学力量

2020年QS世界大学学科排名中，新国大在数学领域位列世界第13，在统计与运筹学领域位列世界第11，在计算机科学与信息系统领域位列世界第12，在工程技术领域位列世界第10，在生命科学与医学领域均为亚洲之首。

新国大DSML硕士项目正是由理学院的数学系和统计与应用概率系、计算机学院的计算机科学系合办，并得到工程学院和苏瑞福公共卫生学院在教学上的大力协助，集合新国大教学及科研专长，为学生设计并提供亚洲乃至世界顶尖的课程。

拓展阅读 数据科学与机器学习硕士项目部分师资介绍

此外，成立于2016年的新国大数据科学研究院（Institute of Data Science，以下缩写IDS）结合多学科专业知识发展数据科学，产出创新的解决方案。IDS的合作网络面向行业、政府、社区、教育等等，运用数据科学专长，对重要的现实问题进行跨学科和转化研究，并培养下一代数据科学家。

新国大DSML硕士项目师资中有来自IDS的专家，学生也有机会参与IDS的部分项目。同时，IDS拥有博士点，提供数据科学博士深造的机会。

03 理论与实践结合的课程设计

▲新国大DSML硕士项目课程框架

新国大DSML硕士项目课程共40学分，核心课程与选修课程各20学分。课程设置的设想是：

5门核心课程涵盖数据科学和机器学习里的基础理论和普遍使用的软件工具。例如，DSA5101讲授数据分析的各种议题，包括数据清理、数据可视化；也讲授Python的编程平台，包括Django。

DSA5201要求学生到公司里做数据分析课题或者加入到某个科研小组从事科研项目。一次实习项目开展的周期最低为10周（每周15个小时），实习公司可以在新加坡，也可以在海外。核心课程DSA5101 工业大数据概论Introduction to Big Data for IndustryDSA4212 大规模数据驱动型推理的优化Optimisation for Large-Scale Data-Driven InferenceDSA5102X 机器学习基础Foundations of Machine LearningCS5224 云计算Cloud ComputingDSA5201 工业咨询和应用项目Industry Consulting and Application Project

选修课程主要讲授在不同行业里遇到的实际数据分析问题。这是因为，从事数据科学工作的专家，如数据分析师、数据工程师、数据科学家，必须理解所在公司的商业模式和产品。

学生的选修课程组合与其就业目标息息相关，在多个领域选修课程也能拓宽知识面，支持毕业生在各行各业工作。

选修课程（在以下领域中的2个或更多类别下选修至少5门课程）

面向数据科学家的深度学习GC in Deep Learning for Data Scientists工业数据挖掘GC in Data Mining for Industry工业大数据GC in Big Data for Industry计算机视觉数据科学GC in Data Science in Computer Vision定量金融数据科学GC in Data Science for Quantitative Finance物联网数据科学GC in Data Science for Internet of Things卫生信息学GC in Health Informatics数学课程组合Cluster in Mathematics统计课程组合Cluster in Statistics计算课程组合Cluster in Computing

04 就业前景可观

LinkedIn（领英）发布的《2020年新兴职业报告（美国）》，对未来最炙手可热的15种职位作出预测，数据科学家与数据工程师榜上有名；《2019年新兴职业报告（中国）》也将数据分析师位列五大新兴职业，并指出中国数据分析师目前由各类技术或研究人员转型而来，未来，对职业化数据分析师的需求将持续增长。

更多职业岗位正在高薪争夺数据科学人才，比如：

人工智能专家 Artificial Intelligence Specialist

数据科学家 Data Scientist

数据工程师 Data Engineer

数据分析师 Data Analyst

大数据工程师 Big Data Engineer

大数据系统架构师 Big Data Systems Architect

数据挖掘工程师 Data Mining Engineer

数据分析专家 Data Analytics Specialist

数据可视化开发 Data Visualisation Developer

Hadoop开发工程师 Hadoop develop Engineer

机器学习工程师 Machine Learning Engineer

机器学习科学家 Machine Learning Scientist

网络数据科学家 Cyber Data Scientist

统计学家 Statistician

生物统计学家 Biostatistician

商业分析师 Business Analyst

情报分析师 Intelligence Analyst

风险分析师 Risk Analyst

定价分析师 Pricing Analyst

受众洞察分析师 Audience Insights Analyst

市场研究分析师 Market Research Analyst

信用风险建模分析师 Credit Risk Modelling Analyst

财务分析专家 Financial Analytics Specialist

人力分析专家 Human Capital Analytics Specialist

质量保证专员 Quality Assurance Officer

精算师 Actuary

研究员 Researcher

今天的技术使我们能够获得大量的数据，这些数据来自个人、企业、政府、社会科学与自然科学、医学等等各种领域和层面，并对经济增长、社会安全、科学发现和提高生活质量提供见解。数据科学在重大决策中的作用日益凸显。

加入新国大DSML硕士项目，向未来社会的关键岗位迈出有力的一步。

05 申请信息

申请资格申请人应具有定量科学（如数学、应用数学、统计学和物理学），或工程，或计算机科学的学士（荣誉）学位。

*项目也接受具有统计基础的从金融和医学专业毕业的优秀学生。

对于大学授课语言非英语的申请人，要求通过托福（笔试最低分580分，网络考试最低分85分）或雅思（最低分6.0分）来证明英语水平。

学习时长全日制1.5-2年非全日制2-4年

获得更多招生及入学指导，请填写本公众号内的“直接咨询”表格，我们将在三个工作日内回复您。

点击左下角“阅读原文”访问DSML硕士项目官网页面获得最新信息

从官网上来看，这个项目的花费是 51360 新加坡币，通常来说需要读 1-2 年 full time 或者 3-4 年 part time。

好多回答都是几年前的，学费以及生活费都有变化，给大家更新一下新加坡国立大学2022年最新的花费。

不同专业之间差别还是很大，文科类专业学费会低一些，商科、理工科等费用则要高一些。

1、商学院

新加坡国立大学商学院管理学和房地产的学费稍低一些，4.5万新加坡币，折合人民币21万，已经相当便宜了。其他专业学费6万新加坡币，折合人民币28万左右。

2、工程学院

工程学院大部分专业的学费是3.7万新加坡币，也就是17万人民币左右，像比较贵的就是材料科学/4.5万新加坡币与工程、供应链管理/5.1万新加坡币。

3、计算机学院

计算机学院的学费就分两档，一档是4.8万新加坡币，折合人民币22万左右，一档是5.5万新加坡币，折合人民币27万。

4、理学院

理学院的学费基本上都在4.5万新加坡币左右，折合人民币21-22万之间，比较贵的专业是计量金融学、数据科学与机器学习，学费也就是24万人民币左右。

5、设计与环境学院

设计与环境学院的学费也普遍在4-4.5万新加坡币之间，两年的项目比如建筑学、城市规划以及景观建筑，学费需要8.8万新加坡币，折合人民币41万左右。

6、艺术和社会科学学院

社科学院下的专业学费普遍比较低，3.5-3.7万新加坡币之间，折合人民币16-18万之间，学费最贵的也就是经济学专业了。

7、法学院

法学专业的学费普遍也不高，一年17万人民币之间，最便宜的是国际商法，14万人民币。

8、公共政策学院

公共政策，两年学制的项目普遍学费在40万人民币左右。

a. 房租：新加坡80%的学生需要租房，一个月在租房上的花费大概是1000-1500新元，折合人民币约4800-7000人民币。

b. 伙食费：学校饭堂或食阁 / 熟食中心的一顿便饭价钱为 4-8 新币不等。如果一天都在学校食堂吃，平均花费也就是60-80人民币之间，一个月1800-2400元，如果再加上平时出去吃饭的消费，一年3万左右人民币差不多了。

如果你是在商学院就读，基本上一年花费在29-36万人民币左右，工程学院、理学院，一年花费也能基本控制在28万人民币以内，社科学院下更低一些，省钱的同学基本可以控制在20万出头。

新加坡南洋理工大学硕士的申请条件是什么？

2021年的新加坡国立大学与南洋理工大学申请难度大概是什么样的？

新加坡国立大学研究生申请条件是什么呢？

新加坡留学读硕士怎么样？

由于篇幅有限，以上内容可能不能覆盖大家关心的所有问题，如果看到这篇回答的你有任何关于出国留学、备考和职业规划的问题都欢迎私戳我，请备注“学校+年级+来意”呦~

我是 @Carol学姐，港中文管理学硕士，留学申请靠谱答主，欢迎关注。

已经从NUS毕业并工作两年多了,之前分享过一篇DIY申请NUS经济学硕士的文章，好多小伙伴评论或私信咨询一些问题,今天就来一起说说关于读研的费用。

读研的费用主要有几大块：学费、住宿费和生活费。

首先是学费，不同的专业、身份、不同的课程模式（研究型Research-based/授课型Coursework-based）以及是否奖学金项目，学费都不相同。

下面是我从官网截取的不同专业学费给大家做个参考。可以看到非政府补助的国际学生的话，一年学费在三万多到六万多新币不等，其中医学和音乐专业最贵要六万多，其他都大差不差三四千左右。公民/永久居民会便宜一些，政府补助的便宜更多。

奖学金和补贴津贴一般只有研究型硕士才可以获得，最出名的是政府奖学金项目Service Obligation Scheme，由新加坡政府提供的，资助金额一般是学费的一半，入学填个表格，难度应该不太大。交换条件是毕业后必须在新加坡工作3年以上才能离开。

各专业的学费和申请要求，除了在各个学院的官网上可以看到，也可以参考指南者留学app，我之前申请时也是很多资料都参考的app里的信息，尤其是在各个院校和专业进行对比时，效率很高，比自己去官网上一个一个找快很多。筛选出符合条件的专业后再去官网找更详细的信息进行申请准备。

除了学费以外，第二个大的开支就是住宿费了。校内宿舍的资源稀缺，基本上都是留给本科生（且要参加活动累计积分）和博士生，硕士项目的话基本上是抢不到校内宿舍的。我当年的同学们全都是校外租房的。

新加坡的房子分为组屋和公寓，租屋相对便宜，环境不如公寓（但也不错啦，绿化也弄的很多），公寓一般有配套游泳池、健身房、网球场等，安全性也更高。学校附近的房子每个月费用七八百到一千多新币不等，一千以下的基本上都是和同学两人合租一间。

然后是生活费。新加坡的消费水平大约跟国内一线城市差不多。先说说伙食费，因为新加坡人不喜欢做饭，大多都会在就近的食阁吃，所以坡坡的食阁非常多，价格也很便宜。学校也有很多可供选择的食堂，食物种类也超级多，一顿几新币就可以搞定啦，所以吃食堂的话一天15-20新币差不多~外面聚餐吃的话一顿人均几十新币左右，

衣服的话这里一年四季都是短袖短裤，来的时候多带些夏装，基本不怎么需要有衣服的开销，买的话价格也和中国的差不多。再来是交通，新加坡的交通非常完善，地铁和公交是最常用的，基本上可以去到任何一个地方。交通一次一到三新币左右，校内校车免费搭。日用品价格大约比国内贵一些，1.5倍左右吧也不是算的那么准。但是奢侈品是比国内便宜的，这个丰俭由人，就不在讨论范围内啦。

学期中间会有recess week，还有学期间的假期，没有疫情的话可以和小伙伴到周围的小岛等玩一玩，几百或小几千新币就可以搞定啦~还有很多美术馆、博物馆、动植物园、水库等等，门票很便宜或者是基本免费。

总体而言，就学校/专业排名，生活质量、学习环境、个人收获而言，新加坡是一个很适合留学的地方，性价比很高，个人觉得很值得！