| 步骤 | 注意点 |
|---|---|
| 1. 明确兴趣方向 | 人工智能与大数据虽热门，但细分方向差异大，建议结合自身背景和兴趣选择 |
| 2. 提前准备语言和成绩 | GPA、TOEFL、GRE等成绩是申请基础，建议提前1年准备 |
| 3. 研究目标院校课程设置 | 不同学校侧重点不同，比如港大偏研究，港科大偏应用，港中文偏理论 |
| 4. 积累项目或实习经验 | 申请AI和大数据专业，项目经历比纯理论更重要，尤其是有代码产出的 |
| 5. 写好个人陈述 | PS要讲清楚你为什么选这个专业、你做了什么准备、未来想做什么 |
“嘿，你还记得那个熬夜改PS的晚上吗？”
那会儿我还在温哥华UBC（University of British Columbia）读计算机硕士，凌晨三点盯着电脑屏幕改PS，一边改一边怀疑人生。当时我申请的是人工智能方向，结果收到港科大（HKUST）的offer，还问我愿不愿意转大数据方向。那时候我还在想：“大数据？那不是公司里做报表的吗？”
后来才知道，这俩专业现在在港校里有多吃香。AI和大数据已经不是“技术宅专属”了，而是很多港校重点发展的方向，连金融、传媒、医学都在抢着用AI做分析。而且，香港作为国际金融中心，数据资源丰富，就业前景也比想象中宽。
港校的AI和大数据专业到底有多火？
我认识一个朋友，GPA才3.3，托福95，结果居然拿到了港中文（CUHK）的AI硕士offer。她说她申请的时候做了两个AI相关的项目，其中一个还是在Kaggle上跑模型。港校现在特别看重实际操作能力，不是只看成绩。
像港大（HKU）的Master of Data Science，录取率不到20%，竞争比商科还激烈。而港科大的MSc in Artificial Intelligence，去年还新增了计算机视觉和自然语言处理的track，说明他们也在不断调整课程方向。
还有个朋友去了港城大（CityU）读大数据分析，他说那边的课程设置特别贴近行业，比如有一门课直接教你怎么用AWS做数据处理，还有老师带他们做金融风控模型。这种“实战型”课程，在找工作时真的加分不少。
这些专业到底学啥？适合谁？
如果你以为AI就是写代码、调参数，那你就小看它了。港校的AI课程其实很综合，比如港中文的AI硕士，就包括机器学习、深度学习、语音识别、图像识别，甚至还有AI伦理课。听起来是不是很“高大上”？
而大数据呢，不只是“会跑SQL”就行。港大的数据科学硕士，就要求你懂Python、R、SQL，还要会用Spark、Hadoop这些工具。更狠的是，他们有一门课叫“数据可视化”，教你用Tableau和D3.js把数据讲成故事。
这两个专业都适合哪些人？如果你本科是计算机、数学、统计、工程类的，那恭喜你，你是“天选之子”。如果你是商科、文科出身，也不是没机会，但你得提前补点编程基础，不然开学第一天你就会怀疑人生。
申请这些专业要啥材料？
港校申请其实不复杂，但细节很多。比如港科大要求GRE，港中文不要，港大建议有但不是必须。语言成绩方面，一般要求托福90+或雅思6.5+，小分不能低于5.5。有些专业还会要求WES认证，尤其是非英语授课背景的同学。
推荐信方面，建议至少一封是学术推荐人，比如你的导师或课程老师。如果你有实习推荐人，那也行，但最好能说明你在项目中做了啥技术活，比如“负责用Python做数据分析”这种具体描述。
项目经历是关键。如果你做过AI相关的比赛，比如Kaggle、阿里天池，或者在实验室做过图像识别、自然语言处理的项目，那一定要在简历和PS里突出。哪怕你只是写了个小模型，跑了个小数据集，也比没有强。
毕业后能干啥？留港还是回国？
很多人问：“读完AI或大数据，能不能留港？”我的答案是：能，但要看你努力程度。港校的CS系学生很多都能找到实习，比如腾讯、阿里、Google、Meta都有在港校招人。我一个学弟在港科大读AI，还没毕业就被腾讯招去实习，后来直接转正。
如果你想回国发展，那这两个专业也是“香饽饽”。AI现在在金融、医疗、教育、制造都吃香，尤其是大厂，像字节、美团、京东都在抢AI人才。而大数据呢？几乎每个公司都需要，不管是做用户分析、市场预测，还是风控建模。
不过，如果你想走学术路线，那建议你考虑读PhD。港校的AI研究其实很强，比如港大的计算机视觉团队、港中文的NLP团队，在国际上都有一定影响力。
学长学姐的真实经历：他们是怎么走过来的？
我认识一个女生，本科是商科的，后来自己学了Python和机器学习，做了两个数据分析项目，最后拿到了港城大的大数据offer。她说她一开始也担心自己基础差，但来了之后发现，只要肯学，港校老师都很愿意帮忙。
还有一个朋友，本来想申美国的CS，结果被拒了，临时转申港科大的AI，居然拿到了offer。他说他PS里重点写了自己为啥对AI感兴趣，还提到了在Kaggle上的比赛经历，结果招生官很感兴趣。
这些例子说明啥？说明港校不是只看成绩，他们更看重你的潜力和热情。如果你真的喜欢AI或大数据，愿意动手做项目，那你就值得一试。
最后给学弟学妹几句大实话
如果你现在还在纠结要不要申AI或大数据，那我建议你先问问自己：你愿意熬夜跑模型吗？你愿意在GitHub上写代码吗？你愿意在实习中做数据清洗吗？如果答案是“愿意”，那你就是这块料。
别怕自己基础差，很多港校学生也不是科班出身。只要你愿意学，愿意动手，你就能走通这条路。
记住一句话：AI和大数据不是靠“听懂了”就能学会的，而是靠“做出来”才能掌握的。
