新加坡南洋理工大学是一个鼓舞人心的社区，拥有来自不同文化和背景的人们。南大国际化的校园一年四季都充满着文化、社交、智力、体育和娱乐活动。除了学术，学生还有很多机会研究突破性的想法，与来自不同学科的同行进行讨论，建立个人和职业发展网络，甚至选择海外冒险。
数据科学是一种解决问题和科学探索的数据驱动方法，涉及收集、管理、分析、解释和可视化数据和分析结果的过程。它本质上是跨学科的。数据科学理学硕士 (MSDS)计划的目的是为研究生提供数据科学领域的强大培训。该计划由计算机科学与工程学院（SCSE）领导并主要运营。来自其他几所学校的教职员工也积极为该计划做出贡献，以支持数据科学的跨学科风格。
该计划导致硕士学位。在数据科学中，专为希望开发、设计和实施数据科学系统并深入了解数据科学以进行管理（例如，数据科学项目管理）和制定政策的学生而设计。该计划强调数据科学生态系统、技术和工具，以解决各种应用领域中与现实世界数据科学相关的问题。
MSDS程序的独特之处如下：
将社会科学的相关理论和原理与计算驱动的数据科学紧密结合。鉴于数据是由人类或机器生成的，因此考虑任何数据科学问题的社会背景至关重要。因此，核心课程不仅侧重于计算驱动的数据科学课程，还侧重于引导学生通过考虑各种社会、经济和行为问题来现实地看待数据科学问题的课程和项目。提供广泛的选修课程来解决人们在不同应用领域可能遇到的各种数据类型，并提供对心理学和经济理论的更深入见解，以拓宽知识面。
全面覆盖数据科学生态系统。在 MSDS 计划中，我们不只是简单地教授分析。如果您的输入数据是脏的、混乱的并且没有准备好进行分析，那么数据分析技术是无效的！我们的计划确保每个学生都经历整个数据科学生态系统——从数据准备到数据可视化，为他们提供全面的数据科学深度和广度。
必修的Capstone 项目为学生提供实践机会，以实现工业环境或学术界特定领域应用的数据科学生态系统。前者使学生能够解决特定于行业的数据科学问题，而后者使学生有机会为非工业最终用户解决此类问题。
MSDS 的跨学科性质得到了不同学校教师教授的课程的支持。其中，核心课程“数据科学思维”将由社会科学学院（SSS）和SCSE的教师共同讲授。SSS 和物理与数学科学学院 (SPMS) 的教职员工还教授了几门选修课。此外，学生可以参加南大（不包括 SCSE）任何学校（例如 NBS、SBS、ASE、MAE、EEE、SPMS、SSS、LKC）提供的特定应用领域的选修课。最后，MSDS 计划中的一个顶点项目可以是特定领域的行业参与者、来自不同学校的教职员工和 SCSE 之间的合作。
入学要求
至少具有良好的相关学士学位
有相关工作经验者优先
对于母语不是英语的申请人，托福/雅思成绩将与入学申请一起提交：
（1）托福成绩（考试日期必须在申请之日起 2 年内或更少）：
≥ 600（纸质）
≥ 250（基于计算机）
≥ 100（基于互联网）
雅思成绩（考试日期必须在申请之日起2年内或以内）：≥6.5
（2）理学硕士课程不需要 GRE（按课程作业）。
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