----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，等著时间静静地流逝~~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 昔日龌龊不足夸，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，硬著头皮学下去了。
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！
