“教授一张口就是Python进阶语法，我才意识到——这门‘基础’编程课根本没得混。”
? 模块一：别被课程名骗了！新加坡高校的‘温柔陷阱’
NTU 的 “Introduction to Data Science” 听起来人畜无害？实则第一周就要求你用R语言处理5万行银行交易数据。不少新生直接卡在安装环境上，三天没睡觉。
- 真相1：新加坡高校普遍标注“入门级”，实则默认你已掌握前置技能，比如NUS的Econ计量课，开课前建议先自学Stata
- 真相2：跨专业选课尤其危险，SMU社科生选修CS模块，结果项目要用Flask搭API接口
? 模块二：提前查课三大神器，亲测防踩雷
光看官网课程大纲=自投罗网。真正有用的信息藏在这三个地方：
1️⃣ NUSWhispers / NTU SG Reddit板块 —— 搜课号+年份，有人会晒出作业量截图：“CS2030 一周三交代码，期中项目占50%”
2️⃣ CoursePlanner.sg —— 输入课程代码，自动显示历史挂科率、作业频率和评分曲线（比如MA1521微积分，平均每周投入8.2小时）
3️⃣ Labtime 邮件问学长 —— 发封礼貌邮件给course representative，通常24小时内回复实操细节，比如“这门课lab必须现场签到，缺一次扣10分”
? 实用总结：2条血泪换来的选课铁律
✅ 同一学期，最多只选一门“高密度编码课” —— CS + DS + IS任何两门叠加，基本等于放弃社交和睡眠
✅ 避开“理论+项目”双重型课程扎堆 —— 比如同时选BE2402（生物工程建模）和IE2100（概率系统），期末两个大报告撞车，根本写不完
聪明选课，不是拼体力，而是用信息差赢在起跑线。
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