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—-路漫漫其修远兮,吾将上下而求索—-凡是过往，皆为序章。所有将来，皆为可盼。 ——致岁月
chapter 1 北纬一度，从头学起（why to study）
语言能力和技能学习同等重要
从北纬31度的上海，来到北纬1度的小坡。纬度的降低，伴随的打击也是降维的。30年多年前学了10多年的“哑巴”英语，只会看不会说，对付国内的考试绰绰有余，却没法深度参与对话，更不敢尝试去找全英文环境下的工作；20多年政府机关的养尊处优，除了管理和协调能力，傍身的技能在这个陌生的国度感觉不足以谋生。
学习，是2020年10月15日登陆这个小岛国后，我的首要任务。首当其冲的，当然是提升语言能力。
学英文，在线是首选。我报了coursera的三门英文课程，中级英文语法专项课程、学术英文写作专项课程、英文演讲专项课程，每门课50美元。同时听从朋友建议，购买了Rosetta Stone的终身课程，179美元。另外，我还在网上搜了些免费学习的资源，时不时在English Club以及Duolingo上强化一下听力和语法练习。线上的课程，2个月就学完了。感觉实际能力提升有限，尤其是口语，没人对练，胆子不够，还是没法开口。于是，我决定尝试一下线下课。
British Council英国文化教育协会是小坡英语能力培训到了天花板的机构。它是雅思官方出题机构，跟英国知名的网上公开课教育平台FurtureLearn也有合作，有英语学习的网络资源和平台优势。找到离家近的植物园附近的培训点，我去做了个测试，并了解了一下相关的课程费用。测试老师给我的英文评定为中级，提出了一个口语强化训练的方案，一对一，可以到家提供服务。价格每小时200多美元。我心里盘算了一下，10次课就超过2000多美元，而且肯定不是10次课就能提升口语水平的，最少得30-50次，这将大大超出我的预算（我的心理预期是5000美金以内）。
语言能力固然重要，技能的提升也同样迫切。我决定换一种思路，不找培训机构，找新加坡的大学，可以全职也可以兼职，学一门专业的课程，逼自己在全英文的授课环境里，语言能力和技能水平同步提升。
大学申请一波三折
小坡岛那么多大学，选什么类型的大学？读什么专业？怎么样才能申请符合条件？
我开始在网上做起功课。感谢《知乎》一些专栏博主的归纳总结，让我在很短时间内了解了新加坡大学的情况。新加坡的大学总体分为公立、私立两类。公立的6所大学，5所理工学院，私立的多是与英澳美等国合作办学的。我重点看了公立的国大、南大、新加坡管理大学以及排名前5的私立大学。发现开办了我感兴趣的研究生专业，比如数字营销、商业分析、人力资源管理（因为之前工作经历里一直跟新媒体运营管理、品牌推广、公共关系、人力资源管理有过交集，所以对类似的市场化的专业比较感兴趣）的公立大学，学费都要超过3万新，至少雅思6.5~7以上。私立的大学，新加坡管理学院之前是政府背景，排名第1，很多新加坡本地的人也会将它当作转岗提升晋级培训的首选。如果不拿硕士学位，一年可以学完的兼职研究生课程，费用在6000多新（含申请费），雅思6.0（或Paper-based TOEFL 570,Internet-based TOEFL 88)以上，有认证的学士学位就可以申请了。我决定一试。
我开始了一系列申请准备。首先是国内学历认证。还好出国前在学信网上认证了我的双学士学位暨本科毕业证书，拿英文的就可以了。比较头疼的，是需要大学4年的各科成绩，并认证。我只好跟原单位管人事的同事联系，让他在我还没有转走的人事档案里找到了20多年前我大学4年的成绩单，拍照发给我。我花了近300新，找人把成绩翻译并公证好。其次是语言成绩。我咨询了项目招生人员，国内的四六级成绩不认可，只认托福或雅思。SIM实行的是一年三次滚动招生，每年的1、5、9月，是新生入学时期。我决定申请SIM的时候，已是2021年2月底了。要赶上5月份那次入学，最晚只能在4月中旬考出英语成绩。留给我准备报名和考试的时间不多了。尤其是疫情期间，线下的语言考试几乎处于停滞阶段。线上的考试，考位也要靠抢才能抢到，而且出成绩至少得一个月。怎么办？
在网申阶段，我看到SIM认可多邻国考试的成绩。这个考试有个优势，就是可以在家考试，考一次49美金，一个月（30天）可以考一次，1小时可以结束考试，2天就可出成绩。我咨询了下招生官，问她我是否可以改考多邻国？她说最好是雅思。我给她陈述了时间上的担心，她请示了下上级，同意了（入读后我才了解到，我的同学大多是新加坡本地人或东南亚国家在新加坡工作的人，他们的英语都是母语级别，我是特例，唯一一个刚从中国过来，且一直没把英语当工作语言使用过的人）。但强调必须4月中旬考出相当于雅思6.0（多邻国考试100分以上。这相当于英语非母语人士的中高级别，能够在大多数场合顺利沟通交流，包括不熟悉的场景和话题。能够理解具体或抽象文章的主要思路。能够轻松地与熟练使用英语的人进行交流）的成绩。我心想，到4月中旬要成绩的话，安排得好，可以考2次，我就不信2次都考不过。就这样，我开始了多邻国考试的备考之旅。
首先是各种科普多邻国考试。我花了3天时间，在多邻国英语测试官网、B站、知乎、油管上把能查到的所有多邻国的资料（包括文字、视频）都看了个遍。
多邻国考试主要考查四个方面的能力：Literacy（阅读和写作能力）、Comprehension(听力和阅读能力)、Conversation（听力和口语能力）、Production（写作和口语能力）。阅读和简单写作是我的强项，但听力和口语是我的弱项，如何在短时间备考成功？我把主攻方向定在了词汇的速记和答题技巧（尤其是看图写画的模版练习、不同话题口语表达要点背诵上）。
我在多邻国考试官网上做了两次15分钟的模拟在线测试（只有正式考试的部分题型），发现一次85分，一次105分。心里更有了一次考过的信心。我下载了Quizlet，购买了登登多邻国的会员，参考网上的偷分攻略和临时抱佛脚手册，强化词汇和口语、写作模版训练，开始了大量单词的高强度速记和速练。由于这个考试是自适应测试，单一环节里综合了所有问题类型，不同的题目类型会随机出现，考题的难度会根据每个考生的能力进行调整，所以我尽力记些难的单词，争取在第一个环节就把自己的级别分定高一些。
复习了一个多月，我于2021年4月12日网上报名了考试。准备当晚先测试一下。我把自己反锁在小房间里，确保环境灯光合乎要求，正式开始了考试，结果考试过程中3次不小心碰到鼠标移出考卷页面（只要光标移出页面，系统自动默认你作弊，考试自动结束）。我不死心，向多邻国考试发起了申诉，他们给了我最后一次免费考试的机会，并叮嘱考试过程中的一些细节，千万确保网络正常，不要轻易碰鼠标。4月13日晚7：00，我又把自己反锁在小房间，换了新鼠标，小心翼翼地开始了考试。考完试，我紧张得手心满是汗水。这一小时的在线考试也太不容易了，题目几乎没给你思考的时间，稍纵即逝。这样也好，免得纠结，少了麻烦。
说好2天后出结果。4月15日半夜，我醒后下意识地查了查邮箱，居然出结果了，总分100分！刚好达到入学语言要求！！我又看了下各项的小分，Literacy105（考察读写能力）,Conversation75（考察听说能力）,Comprehension115（考察阅读和听力）,production60(考查口语和写作的）。不出所料，第二和第四部分一直是我的弱项，考试的时候有2题是要2分钟说完一个给定的主题，我紧张得说了1分钟就不知道说什么了，等着时间静静地流逝~~囧！
我赶紧把考试结果在线发送给了SIM。然后联系了招生官，将所有认证资料邮件给了她。并附上我申请的专业：数字营销。
过了几天，她电话给我。说我满足了申请条件，招生委员会已同意我的申请。但我选择要学的专业，申请人数不足30人，这学期不准备招生了。给我2个选择，要么退申请费结束申请，要么转专业（商业分析或人力资源管理）。
费了老鼻子劲，准备好了各种认证资料，好不容易通过了语言要求，就这么放弃不读当然不可以！我仔细研究了下商业分析和人力资源管理研究生课程所学的内容以及将来可能的就业方向，并征求了一下我先生（他长期在公司从事研发工作，天天跟数据分析打交道）、弟弟和儿子（他俩是码农，对机器学习语言精通。万一学不来，我可以请教他俩）的意见，决定挑战一下自己，选择商业分析研究生课程，学习运用Python,Rstudio,Tableau,Excel等机器学习语言和可视化工具，开展数据挖掘和数据分析，通过建立数学模型，分析预测，以发现洞见，形成正确的商业决策。为期一年的课程包含3个模块，6门课程。第一个模块2门课程：商业分析的概念、原理和应用（Business Analytics Concepts, Principles and Applications）、Python在数据分析中的应用（Python for Data Analysis）;第二个模块2门课程：预测建模（Predictive Modelling）、数据挖掘（Data Mining for Managers）;第三个模块2门课：客户关系管理（Customer Relationship Management），数据可视化（Data Visualisation）。
官方宣传册上介绍说这个项目毕业的，将获得广泛的职业机会，比如IT商业分析师，数据分析师，市场调研分析师，数据挖掘专家，网络分析师，IT销售/市场主管，IT咨询/管理主管等等。
凭这个商业分析的研究生文凭，GPA2.4分以上，还可以申请英国华威大学或新加坡新跃社科大学相应专业的硕士学位。
听上去不错，是一门应用型极强的学科。我一本科学文科和理科的中年妇女，决定捋袖子上阵，挑战一下这个商科（读下来觉得更侧重统计学和工科）了。虽然我的初衷只是想逼自己在全英文的环境下，快速提升语言能力。
登科后唐 孟郊
昔日龌龊不足誇，今朝放荡思无涯。春风得意马蹄疾，一日看尽长安花。
chapter 2 自作孽，不可活（What to study）
石以砥焉，化钝为利。—-刘禹锡
开学第一课，下马威！
2021年5月3日，周一晚，我的研究生课程正式开课。由于4月26号做新生Orientation的时候，我的申请资料还正待学校正式核实，我一直未收到学校给我开通的网上账号和密码（后来发现4月29号收到了，在垃圾邮箱），导致我没有提前预习讲义，充分做好开学前的准备（包括ATTENDANCE应用的下载，每次上课前需要CHECK IN，每学期出勤率不能低于75%。以及PULSE应用的下载，可以手机上随时学习课程讲义内容，了解学校安排）。
这个开学第一课，主要讲述商业分析的基本概念、原理和应用。我除了听得懂来自新加坡理工学院的高级讲师爆豆子般的新式英语自我介绍和下课前的总结语外，其他学术方面的，几乎没听懂一句话。3个小时的时间，我就在那儿傻傻地看着大屏幕上的讲义，间或查一下我不认识的统计学术语单词（查好了，在知乎上看看中文的详细解说。什么线性回归，逻辑回归，决策树，随机森林，K-mean,k-Nearest Neighbor近邻算法，对我来讲，不仅是语言隔阂，更多的是知识的隔阂。这些术语背后的逻辑，即使是中文，我也要研究好久才能一知半解！）
悲催的第一节线下课，仅仅只是商业分析的概念、原理和运用的一些入门知识，就给了我一个重重的下马威！
有了第一堂课的教训，5月4日（周二）的第二节商业分析课之前，我提前做好了预习，并把能翻译的提前做了翻译，找到相应的中文内容先学了个半懂。3个小时的讲义内容，我光预习都花掉了一天的时间！
5月5日，第一节线下Python课。当按照老师的导引，下载好Python,并敲下第一行代码，成功输出后，心里小小地雀跃了一下。原来会写代码这么好玩！
结果高兴得太早！悲剧在后头，简单的开始，是为后来解决数据分析问题做铺垫的。老师每次带着做的Practice，都会留几个问题做为家庭作业。会解答的前提，除了要求看得懂题目，更要理解Python语言如何运用于这些数据分析。第一次作业，我用了一小时先消化老师的讲解，再尝试去解，结果恁是解不出，每次RUN代码，电脑总是报错！我急得只好去找儿子帮忙解决。
他一看就知道问题出在了哪。新手写代码，经常犯的低级错误，无非是读取数据文件路径不对，打错单词，无意中多或少打了命令中的空格、括号等等。他给我推荐了菜鸟学Python的网上教程，我自己也在B站找了些快速入门的中文视频课程来看。很快，在第二节Python课之前，我基本了解了这门课要重点学习的知识点。剩下的，就是在这一个学期，好好地去消化、咀嚼这些知识点。
这第一个模块，主要是做些数据分析的铺垫。三个月的学习，主要通过CA1,CA2和Common Test来考核,CA1,CA2是两次作业，一次是独立的个人作业，有5-10个小Quiz和1个分析报告要提交；一次是团队作业，给定一个数据库，随机分配的小组4-5人组队完成数据分析报告。Common Test是两次作业中间的一次考试，2小时内完成。闭卷，线下完成。所有作业和考试，都要线上进行作弊比对（提交时，在线系统会自动软件比对）。如果抄袭或作弊，则考核不合格。
了解了这些学习要求，我深感任务艰巨，马虎不得。古人刘禹锡说，“石以砥焉，化钝为利”。既然是自己的选择，我也就只能咬咬牙，花比别人三倍以上的功夫，硬着头皮学下去了。
团队作业，变成了孤军奋战！
穷且益坚，不坠青云之志。
团队作业是课程考核的常规流程。第一学期的2门课，有惊无险地顺利完成了。Python课，随机分配的团队成员，经过几次小组讨论，分工明确，写代码的写代码（我在讨论前提前研究了作业，写了部分代码），写报告的写报告，做PPT的做PPT，最后在老师面前做Presatation时，得到了老师的表扬。
第三学期的2门课，客户关系管理（CRM,主要是用R语言进行数据分析）和数据可视化（DV,主要是用Tableau做数据可视化和交互分析），分到的组员也非常给力，CRM3个人，我们用华语讨论解题思路（都是被我带的，他俩讲英文，我听着。轮到我发言，我说我可以讲华文吗？他俩说可以，然后心照不宣地每次讨论我们都用华语讲。我先生批评我说我带偏了别人，哈哈）我和另外一个新加坡华人女孩在GOOGLE上奋力查找参考资料，用一个礼拜完成了EDA和4个模型代码及分析，另一个马来西亚华人男孩用一个礼拜撰写了报告的模型分析和结论部分。DV是6个人一组，本身比较好玩，做DASHBOARD,讲数据故事。牵头的男孩子看名字好像是一个菲律宾人，还有一个印度族裔女孩，一个东南亚不知哪个国家的女孩，加上CRM我们这3个人。我们前后开了不下3次的网上TEAM MEETING讨论，每次都是2-3小时。最后我负责了可视化部分的地图呈现，其他小伙伴各自领了任务。我们小组又是第一个通过了PPT陈述。我英文不好，照例做了最后的总结部分陈词。最后引用了一句老师的名言结尾和致谢：who said visuals and Tableau were boring! It’s very interesting!“博得老师和同学们热烈的掌声！
第二学期的2门课，就没那么幸运了。数据挖掘课(Data mining for manager)还好，有个来自马来西亚的男孩子牵头，团队4个人还算顺利地完成了任务。但预测建模(Predict modeling)课，其他组都是5个人，只有我们组里才3个人，除了我，1个是欧亚裔的新加坡女孩，1个是马来西亚的华人男孩。临到讨论团队作业时，那个马来西亚华人退学了（他在我的第二个学期入学，入学2周内，如果不想学，学校允许退学）！然后只剩下我和那个欧亚族裔女孩。我俩分工，我写代码，她根据代码写分析报告。快到交作业的时候，我问她报告写得怎么样了，她说还没开始呢！我慌了，赶紧自己开始琢磨报告和PPT。因为老师需要我们每个团队必须讲PPT，占部分的10%。
我们选的是新加坡组屋转售的数据分析。我用刚学的R语言做了数据清理，建模，可视化和预测分析。但写成报告形式，对我难度太大。我只得Google别人写的数据分析报告，然后依葫芦画瓢，按照报告结构说些自己的分析观点。
我的团队PPT陈述排在最后一节课的最后一个。认真听完别人团队的PPT陈述后，我修改完善了EDA部分和模型分析部分，同时发送给同组的女孩，请她作最后的完善，并与我一起在规定的时间内给老师做陈述。
她答应了。我稍微放松了一下。结果，临到我们组陈述时，她发WHATSAPP给我，说她家里有事，课不能上，当然也不能跟我一起陈述。我一下子就懵了，怎么办？！这最后一节课我上得六神无主，老师在点评，我在下面直犯嘀咕：到底是讲还是不讲？讲只能一个人去讲，不讲就得不到这个10%！我必须做个了断！
我以最快的速度给老师写了封邮件，大意是，我已经完成了报告和PPT，但由于团队成员只有我1个人，所以我将放弃PPT陈述，但我保证会提交最后的完善的代码、报告和PPT。
老师还在点评，估计也没空看到我的邮件。在轮到我陈述的最后一课，老师叫我名字的时候，我悄悄退出了网上课堂！！我不想太尴尬，只能放弃这个10%！！
之前团队相识的同学，纷纷在WHATSAPP上问我怎么啦？为什么退出课堂，我只能跟他们解释，我英文不太好，怕一个人讲得不好，更尴尬！
我万万没料到，一个小小的团队作业，竟给我如此深刻的教训。我应该在第一个组员退出时就早点跟老师沟通，申请加入其他组或提请老师另作安排的。
这次事件后，我甚至起了放弃学下去的念头。直到2021年圣诞节前夕，我上网查了第二学期的成绩，看到这门课得了C+，过了！！！我才决心继续学下去，善始善终学完既定的所有课程。
古人不是有句话吗？“穷且益坚，不坠青云之志”！坚持，就是胜利！
Chapter 3 乐乎哉? 其乐无穷!(How to study)
青春须早为，岂能长少年。—-孟郊
线下考试，滑铁卢！
6门课，6次考试。本来说好都是线下闭卷考试。第一学期因为疫情反扑，大家对疫情心存芥蒂，学校改为了线上；第二学期，本来学校坚持线下，但DELTA肆虐，同学们跟学校据理力争，又改为了线上；第三学期，正值OMICRON横行新加坡，但因为新加坡早在2021年10月就做好准备与病毒共存，所以学校线下考试没人提出异议。
经历过4次线上考试的我（好处是，可以在家考，在规定的2小时内自主完成试卷后通过网络上载答卷纸，老师不会监督你是否去查阅资料，但会网上比对答案，判断你是否抄袭），以为线下考试，不让讨论，不让互相抄，至少应该可以开卷自己查资料吧。考前，我认真地复习了一周，力争每个知识点，每张讲义都看到。但对于那些深奥难懂的统计学和机器学习术语，要完整地用英文背下定义，以及理解数据分析的每个步骤，用专业的统计术语读图分析数据，难啊~~我只能尽力去理解，去记，去背，去尝试计算。
考CRM那天，我一进考场，顿时傻了。总共30人考试，安排了3位监考老师，一人一座，教室四周都是监控摄像头——简直比我当年高考还严格。监考老师严格按时间和要求，履行监考任务。不到时间，不能提前读题；时间结束，不能多写一个字。桌上只能摆自己的身份证，笔和计算器。包包手机静音放在考场指定的圈内，考卷上还要写自己的座位号。
我甚至连计算器都忘了带。粗略看了下考卷。三大部分，第一部分2小题，主要考记忆。刚好在考前我猛背了一下，14个要点应该记得差不多，其他的就只能自己临场发挥了。第二部分是看图分析和计算，有将近10个小题，我挑最确定地做了几题。第三部分，是敏感性和精确性计算，还有一些R代码写出来运行结果分析，有关决策树和广告投放渠道最优化问题分析的，要解释哪步错误，R方分析。我穷尽了脑子里残存的记忆，飞快地在纸面上写下了能写的部分，然后，2小时到了~~然后，我还没写完~~
我悲催地交卷了。走出考场，我跟同学们聊了聊，发现不独我没写完，一大半的人都没写完。我又释然了，我不过是想求得一个及格的分数，应该不会那么惨得不到吧？
DV的考试，吸取CRM考试的教训。我花了双倍的时间去复习和理解。数据可视化，重在实操，线下考试，怎么去测试实操呢？老师没说，只划了重点，说瀑布图、甘特图必考。怎么个出题法，自己琢磨去。考试那一天，我快速浏览了一下考卷，发现实操部分占一半，需要记忆的知识点也将近占了一半！这是要考得我老眼昏花的节奏！
我搜刮完印象中的知识点，发现记得全术语，写得对英文单词，但术语的进一步解释，完全记不住原话，只能用自己的理解胡乱解释一通。什么数据属性的分类、定义，数据变量分类及可视化，创建有效的数据仪表板，数值数据分析中的推理分析，假设检验分析，蒙特卡罗模拟，还有各种可视化的举例分析，诸如正态、偏态分布，箱线图、散点图、相关性分析，等等，都是草草点到为止。这门课，又是掐着点交的卷，仍有几题答不出。呜呜 ~~
老师最后一节课，给我们讲解了考题。同组的同学跟我一样感慨：这节课应该是第一节就给上的啊，知识点归纳得这么好！
正所谓：书到用时方恨少，临到考试悔当初啊！
4月中旬，所有的考核成绩将会公布。不出意外的话，我想我应该能按计划圆满完成学业，取得商业分析专业的研究生文凭。
拿到文凭不是目的。长达一年的学习经历，个中的苦与乐，煎熬与折磨，以及尝试各种不同新兴工具终有所获的小喜悦，是花钱也买不来的人生小确幸。
谁说”人到中年万事休，中年以后不接招”！人到中年，学点年轻人的本事，更深深体会到孟郊的那首诗：青春须早为，岂能长少年！
回眸是春，望眼是秋。中年应有中年的淡定和自信，依靠内在的坐标自省自悟，才能在这个不确定的大环境中做到内心不再惶恐，不再摇摆不定。
这是在这个长夏无秋冬的赤道蕞尔小国一年多的求学经历教会我的。人生就是要自找压力，永不放弃学习。
我辈当自勉，小辈更当谨记。
古之立大志者，不惟有超世之才，亦必有坚韧不拔之志。
（图文来自新加坡眼APP网友若邻）
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编辑：XXJ
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