哎呀，姐妹们兄弟们，学姐我最近真的是感触颇深，忍不住要来跟你们掏心窝子了！
上个月底，具体说是10月28号的下午三点多吧，我刚从NTU的李光前医学院做完一个项目讨论，准备回宿舍拿个东西去图书馆。结果就在校园的巴士站，我看到一个熟悉的身影，小李，我大一时候带过的学妹。她整个人都蔫蔫的，双眼无神地盯着手机，眼眶还红红的。我走过去拍了拍她肩膀，她吓了一跳，看到是我才勉强挤出个笑容。
“学姐，我真的好焦虑啊！”她声音带着哭腔，“我爸妈非要我读EE（电气工程），说好就业，可我真的对编程和数据分析更有兴趣。我本来想报DSAI（数据科学与人工智能）的，但是申请季都快结束了，我妈又说那个专业太新了，怕我以后找不到工作。我现在感觉自己卡在中间，想报又不敢报，眼看着截止日期就要到了，真的好后悔当初没听你的，早点下决心。”
她越说越委屈，眼泪直接就下来了。我当时心疼坏了，赶紧递了纸巾给她。我拍着她的背说：“傻孩子，别哭。你看学姐我，当年不也是一样纠结吗？不过我现在不是活得好好的，而且读了自己喜欢的专业，每天都特别有劲儿？”
那一刻我突然意识到，小李的困境，不就是当年无数个“我”的缩影吗？大家面对NTU那些听起来就高大上的“神仙专业”，既向往又迷茫，总怕自己一不小心就选错了路，浪费了宝贵的几年青春。所以，学姐我今天就豁出去了，决定把我们NTU这个公认的“神仙专业”——数据科学与人工智能（DSAI）——里里外外、彻彻底底地给你们扒一遍！真的，那些我当年走过的“弯路”，踩过的“坑”，都会毫无保留地分享出来，手把手带你避开！这专业到底牛在哪儿，是不是真的适合你，看完这篇你就门儿清了！赶紧点进来，让学姐带你少走几年弯路，直奔成功好吗！
说起这个DSAI，谁懂啊！我当年申请的时候，它还不是像现在这么炙手可热。那时候大家还在疯狂追捧传统工科，觉得IT就是写代码的，数据分析听起来像个“高级统计学”。但学姐我这个人，就是有点“叛逆”，加上我对科技前沿的东西特别敏感，总觉得数据和AI才是未来。我当时看了好多关于第四次工业革命的报告，还有各大学术期刊上对AI和大数据潜力的预测，越看越觉得这个方向有搞头。所以，顶着家里和周围同学的不理解，我还是毅然决然地把DSAI作为我的第一志愿。
现在回过头来看，真的栓Q，我当年这个决定简直是神来之笔！DSAI这个专业，在NTU这边是隶属于计算机科学与工程学院（SCSE）的，但它又不像纯CS那么偏理论和系统底层，而是更注重数据处理、机器学习、深度学习以及人工智能在实际问题中的应用。它简直就是为我们这些既想深入技术又不愿脱离实际应用场景的人量身定制的。我刚查了NTU 2025/2026本科招生官网，DSAI的入学要求每年都在水涨船高，但招生人数并没有显著增加，竞争激烈程度可想而知。但话说回来，高门槛也意味着高含金量嘛！
你们肯定最关心怎么申请才能脱颖而出，对不对？学姐我当年也是各种查官网、发邮件、找学长学姐打听。我记得当时我给 admissions@ntu.edu.sg 发了不下五封邮件，就为了确认我的A-Level成绩在申请DSAI时有没有额外的科目要求，或者有没有推荐的竞赛背景。我得到的回复是，除了基础的数学和科学成绩要好之外，如果你有参加过像奥林匹克信息学竞赛、或者高中阶段做过一些编程项目、甚至是在Kaggle上尝试过数据建模，那简直是为你加分不少！
就拿2025年秋季入学来说，我今天刚查了NTU本科招生官网的“热门专业申请指南”页面，DSAI这个专业对A-Level成绩的要求是AAA/AAB，其中至少一门A是数学或物理或计算机。IBDP成绩要求是至少40分，其中高级数学和物理或计算机至少6分。这些是硬性门槛，但如果你想稳进，我建议你的成绩最好能达到他们公布的“优秀范畴”——A-Level能有A*AA，IB能达到42分以上，那会让你更有底气。而且，我当年申请的时候，个人陈述（Personal Statement）和面试（如果被邀请）也是非常重要的环节。写PS的时候，一定要突出你对数据和AI的热情，以及你为此做过的任何努力，哪怕是一个小小的编程项目或者自学了Python基础都行。别像有些同学，千篇一律地写自己多么热爱学习、多么优秀，那真是入不了招生官的法眼！
最近真的太多人问我NTU本科申请的各种截止日期了，搞得大家一头雾水。我自己当年也踩过这个坑，就怕错过哪个关键节点。所以，我手动汇总了2025年秋季入学的几个主要申请批次的截止日，还加了我的避坑提醒，你们仔细看看这张对比表：
| 申请批次 | 适用学生群体 | 2025年秋季入学截止日期 (据NTU招生官网2024年11月) | 我的建议 / 避坑提醒 |
|---|---|---|---|
| 第一批次 | 国际生 (A-Level, IB, 高中毕业文凭等) | 2025年2月1日 | 早申请早安心！尤其是热门专业如DSAI，名额有限，千万不要拖到最后一刻。我认识的不少学霸都是在这个批次拿到offer的。 |
| 第二批次 | 部分国际生及新加坡A-Level/Poly学生 | 2025年3月19日 | 如果你是A-Level或IB成绩还没完全出炉的同学，可以先用预估成绩申请。但一旦收到最终成绩，请务必第一时间补交，否则会影响审理。 |
| 补录/延迟批次 | 极少数情况，通常名额已满 | 2025年4月或5月 (视情况而定) | 不建议指望这个批次！除非你万不得已错过了前面，且成绩非常突出。通常DSAI这种神仙专业到这个批次基本就没戏了。 |
看明白了吗？NTU的申请，尤其DSAI这种热门专业，早就是王道！你别听别人说“等等看成绩再决定”，真的，等你成绩出来了，别人可能offer都拿到了。我当年就是一考完A-Level，预估成绩一出来就赶紧递交了申请，生怕晚一步就没机会了。
接下来聊聊入学后的课程吧。DSAI的课程设置，简直是让我这种技术控大呼过瘾！大一主要是一些计算机科学的基础课，比如Python编程、离散数学、数据结构与算法等等，这些是打地基的，再苦再累也得啃下来。谁懂啊，我大一的时候为了搞懂递归和动态规划，在图书馆通宵了好几回！但只要基础扎实，后面学起来就会顺畅很多。
到了大二、大三，课程就开始变得“神仙”起来了。你们会接触到机器学习、深度学习、数据可视化、自然语言处理、计算机视觉、大数据系统等等。我记得我上 CSC3007 (Machine Learning) 这门课的时候，期末项目是一个自由选题的机器学习应用，我和几个同学用Python和TensorFlow实现了一个手语识别系统。从数据收集、预处理、模型训练到最终部署，整个过程下来，真的让我感受到了AI的魅力，那种把所学知识应用到实际问题中的成就感，简直太棒了！而且，我们DSAI的教授们也特别牛，很多都是各个领域的大佬，像我最喜欢的Dr. Tan，他的深度学习课讲得深入浅出，还会分享他最新的科研成果，听了简直茅塞顿开。
除了必修课，DSAI也有很多选修课，我强烈建议你们根据自己的兴趣和未来规划去选择。比如，如果你对金融科技感兴趣，可以选一些金融数据分析的课程；如果想做AI硬件，可以选修一些嵌入式系统或FPGA的课程。NTU最棒的一点就是它的跨学科选课自由度很高，你们可以去其他学院看看有没有什么有趣的交叉课程。我当时就选修了一门商学院的“商业智能”，学到了很多数据在商业决策中的应用，这对理解行业需求非常有帮助。
另外，NTU的校园生活也是丰富多彩到不行！SCSE有各种技术社团，像“AI Club”、“Data Science Society”，经常会组织一些workshop、黑客马拉松或者邀请业界大佬来分享。我当时就加入了AI Club，认识了一帮志同道合的朋友，大家一起学习、一起肝项目，那种氛围真的太棒了！我们还在Canteen 13旁边的小亭子一起讨论项目，边吃那里的炸鸡腿饭边写代码，那段时光现在回想起来都觉得特别美好。这些社团活动不仅仅是玩乐，更是你扩展人脉、提升技能的绝佳平台。别傻傻地只顾着埋头学习，多出去走走，你会发现一个更广阔的世界！
重头戏来了，实习和未来就业！这可是所有“神仙专业”的最终检验标准嘛。我可以负责任地告诉你们，DSAI这个专业在新加坡乃至全球的就业市场都非常吃香！我当年大三的时候，参加了NTU的职业招聘会（Career Fair），那场面简直是人山人海，各大科技巨头、咨询公司、银行，甚至政府部门都来抢我们DSAI的学生。我当时投了十多家公司，收到了五六个面试邀请，最后在一家顶尖的科技公司拿到了数据科学家的实习offer。
我的实习经验告诉我，DSAI的学生在找实习的时候，有几个点非常关键：
- **扎实的编程基础**：Python是必备，Java或C++加分。
- **对数据结构和算法的理解**：这是面试的常考点，刷题是必须的。
- **机器学习和深度学习理论知识**：知道各种模型的原理和适用场景。
- **项目经验**：无论是课堂项目还是个人项目，都能体现你的实际动手能力。
- **沟通能力**：数据科学家很多时候需要跟非技术人员沟通，解释复杂的概念。
千万别像我当年刚开始找实习那样，简历上只写了一堆课名和高GPA，没有具体的项目描述。我后来咨询了学长，他告诉我，公司看重的是你用知识解决了什么问题，而不是你学了多少门课。我赶紧把简历改成了“项目导向型”，详细描述了每个项目的目标、我的角色、使用的技术栈和最终成果，面试邀请立刻就多了起来。
至于未来就业方向，DSAI的毕业生简直是“香饽饽”！我毕业那年，我们班的同学去向五花八门，但基本都集中在几个高薪高前景的领域：
- **数据科学家 (Data Scientist)**：这是最对口的方向，负责从海量数据中挖掘价值，构建预测模型。
- **机器学习工程师 (Machine Learning Engineer)**：侧重于将机器学习模型部署到生产环境，优化性能。
- **人工智能工程师 (AI Engineer)**：从事更广阔的AI应用开发，包括计算机视觉、自然语言处理等。
- **数据分析师 (Data Analyst)**：更偏向业务分析，用数据支持商业决策。
- **量化分析师 (Quant Analyst)**：在金融行业运用数据和算法进行投资策略分析。
- **软件工程师 (Software Engineer)**：虽然DSAI不是纯SE，但扎实的编程和算法基础也让他们在软件开发领域游刃有余。
薪资方面，我刚查了NTU 2023年毕业生就业调查报告（2025年最新数据还没出来，但趋势基本一致），DSAI及相关专业的应届生起薪普遍高于其他专业，平均月薪在5000-6000新币之间，高的甚至能达到7000+新币。这在新加坡绝对是高收入群体了，而且职业发展前景一片光明！
当然，学姐我也有一些“血泪史”要跟你们分享，避免你们走弯路：
- **不要只顾着刷题，忽略了实际项目**：算法题固然重要，但如果你没有实际项目经验，面试官会觉得你只是“纸上谈兵”。多参与学校的项目、实验室项目或者自己动手做一些开源项目，这才是你实力的最好证明。
- **别等到大三才开始找实习**：很多人觉得大一、大二应该多玩玩，大三再考虑实习。大错特错！现在竞争这么激烈，很多公司都有大二暑期实习项目（Summer Internship），这些都是为你大三找正式实习甚至全职工作打基础的。早点接触业界，了解行业需求，绝对没错。
- **英语口语和沟通能力非常重要**：我们NTU是全英文授课，平时交流和小组项目也都是英文。如果你想在面试中脱颖而出，或者未来在职场上顺利沟通，流利的英文口语是加分项。别不好意思开口，多跟国际生交流，多参加英语角，你会进步飞快的。我当年为了提高口语，还特意去参加了Toastmasters Club，虽然一开始很害羞，但真的帮助太大了。
- **别被课程难度吓倒**：DSAI的课程真的不轻松，特别是涉及到一些数学和统计理论的时候，可能会让你感到头大。但我保证，只要你肯花时间，多跟教授和助教请教，多跟同学讨论，没有什么是学不会的。重要的是保持好奇心和解决问题的韧劲！
回想起小李当时那无助的样子，我真的希望我的这些经验能帮到更多像她一样的同学。选择一个专业，真的不仅仅是选择几门课程，更是选择了一种生活方式，一个未来方向。DSAI这个专业，在我看来，它不仅是“神仙”，更是给了我一个实现自我价值的平台。它让我能够接触到最前沿的科技，解决最有趣的问题，并且拥有了一个充满无限可能性的未来。
所以，如果你也像我当年一样，对数据和AI充满好奇，对探索未知充满渴望，并且愿意付出努力去学习和实践，那么DSAI绝对是NTU最适合你的“神仙专业”！别再犹豫了，时间不等人！
现在，我给你们一个最直接、最有效的行动建议：立刻！马上去NTU的本科招生联系页面，找到负责你所在区域的招生官邮箱，然后给他们发一封邮件，询问你具体想了解的关于DSAI专业申请的任何疑问，比如你的成绩是否符合要求，或者有没有推荐的背景活动等等。记得邮件里要礼貌且具体，附上你的基本情况。相信我，主动出击，永远比被动等待要有用得多！去吧，少年！你的神仙专业在等你！
