港大这个神仙专业，直冲QS世界前20

哈喽，各位在留学圈里沉浮的小伙伴们！我是你们的老朋友，在lxs.net码字的小编。最近是不是又到了选校选专业的季节，每天睁眼就是刷排名、看项目，闭眼就是PS、CV，感觉头发都快要保不住了？

我太懂这种感觉了。记得去年这个时候，我的表弟Leo也是这样。他本科读的是数学，想申一个更有“钱”景的研究生专业，每天就在金融、计算机、商业分析之间反复横跳。有天半夜三点给我发微信，就一句话：“姐，我废了，我不知道自己想干嘛。” 屏幕这头的我，仿佛看到了当年那个迷茫的自己，在无数个学校官网和专业介绍里迷失方向，感觉自己的未来就像一团乱麻。

选择，有时候比努力更重要。一个好的专业，不仅能让你在学术上有所精进，更能为你打开一扇通往理想职业的大门。今天，我就要给大家安利一个我最近挖到的宝藏，一个堪称“神仙打架”级别的专业。它不仅坐拥港大这块金字招牌，更是在最新的QS世界大学学科排名里，像坐了火箭一样，直接冲进了世界前20！

不卖关子了，它就是——香港大学的数据科学硕士（Master of Science in Data Science, MSc(DataSc)）！

这个“空降兵”到底什么来头？

你可能会问，数据科学这个专业现在遍地开花，港大这个到底有什么特别的？特别就特别在，它不是“之一”，而是真正的“顶流”。

就在2024年最新的QS世界大学学科排名中，新增了一个“数据科学与人工智能（Data Science & Artificial Intelligence）”的领域。港大第一次上榜，就直接拿下了全球第19名的惊人成绩！这是什么概念？这意味着它和康奈尔大学、哥伦ビア大学这些藤校的同类专业站在了同一梯队，直接碾压了亚洲绝大多数高校。对于一个相对年轻的硕士项目来说，这简直就是“开挂”了。

这个项目可不是什么花架子。它是由港大两个王牌学院——理学院的统计与精算学系和工程学院的计算机科学系联合开办的。这意味着什么？你将同时接受两大领域顶尖教授的指导。一边是玩转数据、模型和算法的统计大神，另一边是精通编程、系统和人工智能的计算机巨擘。这种“双剑合璧”的培养模式，让你既能懂理论，又能上手写代码，妥妥的复合型人才。

想想看，当别人还在纠结是学统计好还是学CS好的时候，你已经把两者的精华都收入囊中了。这种感觉，是不是有点爽？

课程设置有多“香”？拒绝纸上谈兵！

排名再高，如果课程水，那也是白搭。我特地去官网扒了扒MSc(DataSc)的课程设置，看完之后只有一个感觉：太接地气了！完全是照着大厂的招聘要求（Job Description）来设计的。

整个项目要求修满12门课，分为几个方向，比如统计数据科学、计算机数据科学等，你可以根据自己的兴趣和背景来选择。我们来看看一些核心课程的名字：

《深度学习》（Deep Learning）：这还用说吗？现在搞AI的，谁要是不会点深度学习，出门都不好意思跟人打招呼。从神经网络到CNN、RNN，最前沿的技术给你安排得明明白白。

《大数据分析》（Big Data Analytics）：教你怎么处理和分析海量数据，从Hadoop到Spark，这些大厂必备的工具，让你在课堂上就玩个遍。

《统计学习》（Statistical Learning）：这是数据科学的基石，教你各种机器学习模型的原理和应用，比如回归、分类、聚类等等。让你不仅知其然，更知其所以然。

《数据科学专题项目》（Capstone Project）：这门课是重头戏！你将有机会和同学组队，在教授的指导下，解决一个来自真实工业界的难题。我听说过一个学姐，她们小组的项目是跟一家本地的电商公司合作，通过分析用户行为数据来优化推荐算法，项目结束时，那家公司的点击转化率提升了近15%！这个项目写在简历上，面试官眼睛都得放光。

我认识的一位去年毕业的学长David，他本科是学会计的，编程基础比较薄弱。他说，刚开始学Python和R的时候确实有点吃力，但好在教授和助教都特别耐心，而且身边全是来自不同背景的优秀同学，大家一起组队学习、刷题、做项目，氛围超级好。他说：“这一年虽然累，但感觉把大学四年没学会的‘硬核技能’全补回来了。以前看招聘网站上的那些要求，感觉云里雾里，现在再看，发现每一项都是我学过的、做过的。”

毕业去哪儿？薪资有多高？真实数据告诉你

聊了这么多，咱们来点最实际的：读完这个专业，能找到什么样的工作？薪水怎么样？

答案是：非常好！香港作为国际金融中心，正在大力发展金融科技（FinTech）和创新科技，对数据人才的需求简直是“嗷嗷待哺”。港大的金字招牌，加上数据科学这个王牌专业，毕业生在就业市场上就是“香饽饽”。

根据香港大学就业指导中心的数据，理学院和工程学院的授课型硕士毕业生，毕业后3个月内的就业率常年保持在95%以上。而数据科学这个方向，更是其中的佼佼者。

我们来看几个真实的例子：

Sarah学姐，2022届毕业生：她本科是金融背景，在港大读了数据科学后，成功转型。毕业后直接拿到了摩根士丹利（Morgan Stanley）香港办公室的量化分析师（Quant Analyst）offer。她说，面试的时候，面试官对她在项目中用到的机器学习模型非常感兴趣，聊了很久。她现在的起薪，加上奖金，第一年就超过了80万港币。

Michael学长，2023届毕业生：他本科是计算机科学，来港大深造后，技术能力和视野都得到了极大的提升。秋招的时候，他同时收到了腾讯（深圳）、字节跳动（香港）和一家美国对冲基金的算法工程师offer。最后他选择了字节，因为他看好短视频领域的数据应用前景。他说：“我们专业的同学，找工作基本不存在找不到的问题，只存在在几个好offer之间选哪个的问题。”

根据香港本地的猎头公司报告，数据科学家在香港的薪资水平非常可观。一个刚毕业的硕士生，起薪普遍在每月3.5万至5万港币之间。有2-3年工作经验后，月薪可以轻松达到6-8万港币。如果你能成为资深专家或者团队负责人，年薪百万港币并不是遥不可及的梦想。

更重要的是，在香港工作，你可以接触到全球最前沿的商业和技术动态。这里汇聚了世界顶级的金融机构、科技公司和咨询公司，为你提供了一个绝佳的国际化平台。而且，在香港工作满七年，你还可以申请香港永久居民身份，享受更多的福利和便利。

想成为“天选之子”？申请需要什么条件？

看到这里，你是不是已经心动了？别急，这么好的项目，申请难度自然也不低。不过别怕，小编已经帮你把申请要求都扒清楚了，快来看看你离“梦中情U”还有多远。

1. 学术背景：

官方要求申请者拥有受认可的学士学位。虽然没有严格限制本科专业，但他们明确表示，拥有计算机科学、工程、统计学、数学、物理学或其他相关定量学科背景的申请者会更有优势。如果你是商科或者文科背景，也不用灰心，但你需要证明你具备足够的数学和编程能力，比如修过高数、线性代数、概率论等课程，并且有相关的实习或项目经验。

2. GPA：

港大是出了名的“分控”。虽然官网没有给出明确的最低GPA要求，但根据往年的录取情况，建议申请者的GPA至少在3.5/4.0或者85/100以上，才比较有竞争力。尤其是985/211背景的同学，高GPA是你的敲门砖。

3. 语言成绩：

对于内地学生来说，一般需要提供雅思或托福成绩。最低要求是：雅思总分不低于6.0（单项不低于5.5），或托福总分不低于80。当然，这只是最低门槛。考虑到竞争激烈，建议大家尽量把雅思刷到7.0+，或者托福100+，这样才更有保障。

4. 软实力（加分项）：

在大家的硬件条件都差不多的情况下，软实力就成了决胜的关键。

• 实习经历：如果有在大公司（特别是互联网、金融、咨询行业）数据分析相关的实习经历，会非常加分。
• 项目经验：参加过数据挖掘比赛（比如Kaggle），或者有自己的GitHub项目，能展示你实际动手解决问题的能力。
• 文书（PS/CV）：你的个人陈述（Personal Statement）非常重要。不要只是空洞地喊口号，要用具体的例子来证明你为什么对数据科学充满热情，你为之付出了哪些努力，以及你未来的职业规划。要把你的故事讲得有说服力。

5. 面试：

部分优秀的申请者会收到面试邀请。面试通常由项目的教授进行，可能会问一些技术性问题（比如解释一个你熟悉的机器学习模型），也会聊聊你的项目经历和职业规划。提前准备，表现出你的自信和热情，是成功的关键。

我知道，看到这些要求，你可能会觉得压力山大。但我想说，别怕。

留学申请，从来都不是一场轻松的战役，它更像是一场马拉松，考验的是你的耐力、策略和决心。港大的数据科学硕士项目，就像是这场马拉松终点线上那块闪闪发光的奖牌。它为你提供的，不仅仅是一纸文凭，更是一个能让你站在巨人肩膀上看世界的机会，一个能让你在未来十年、二十年都受益无穷的职业起点。

别再犹豫了，也别再内耗了。如果你对用数据改变世界充满热情，如果你渴望在一个国际化的顶尖学府里挑战自我，那就把港大MSc(DataSc)放进你的申请清单里吧！现在就开始行动，去提升你的GPA，去刷你的语言成绩，去找一份有价值的实习，去打磨你的文书。每一步的努力，都是在为你未来的offer添砖加瓦。

或许明年这个时候，收到录取邮件、在朋友圈晒出offer的，就是你！