| 港理工CS+数学速览 |
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| 专业全称：BSc (Hons) in Computing and Mathematics / 或相关的数据科学与人工智能学士学位组合 |
| 核心优势：扎实的数学理论 + 硬核的编程实践，完美对口AI、金融科技、数据科学等风口行业。 |
| 毕业去向：国际投行（量化、金融IT）、顶级科技大厂（算法、SDE）、咨询公司、政府机构或顶尖学府深造。 |
| 薪资潜力：稳居香港毕业生薪酬第一梯队，尤其在量化、核心算法岗位上，起薪远超平均水平。 |
| 适合人群：逻辑思维强，不怕挑战，对用数学模型和代码解决真实世界复杂问题充满热情。 |
哈喽，各位在 lxs.net 潜水的未来大佬们！我是你们的老朋友，一个在香港留学圈摸爬滚打了好几年的小编。
还记得去年这个时候，我表弟小A还在为申请香港的大学专业愁得掉头发。他理科成绩不错，尤其数学，从小就是“别人家的孩子”，同时又对编程有种说不出的痴迷，自己捣鼓过一些小游戏。于是，他陷入了那个经典的“世纪难题”：到底是申纯CS，将来做个快乐的码农；还是申纯数学，一头扎进理论的海洋？他跑来问我，一脸迷茫：“哥，你说，有没有一个专业能让我既能玩转代码，又能发挥我的数学优势啊？”
我当时就笑了，拍拍他的肩膀说：“你这不就是天选之子，专门为港理工的CS+数学量身打造的吗？”
一年过去了，小A已经顺利拿到了Offer，每天在新生群里跟未来的同学讨论微积分和Python，兴奋得不行。他的故事，让我想起无数个像他一样站在十字路口，既有天赋又有野心，却不知如何选择的同学。今天，我就借这个机会，跟大家掏心窝子聊聊，港理工这个“CS+数学”的王炸组合，毕业到底有多香？
一、为啥是“王炸”？AI时代，1+1远大于2
我们先别急着看薪水、看公司，先聊点底层的逻辑。为什么现在这个时代，CS和数学的结合变得这么重要？
很简单，因为我们进入了一个由数据和算法驱动的时代。你刷短视频，背后是推荐算法在给你画像；你用人脸支付，背后是计算机视觉算法在识别；你买理财产品，背后是量化模型在预测市场。这些高大上的技术，它们的底层逻辑是什么？
是数学。
机器学习的核心是概率论、统计学和最优化理论；计算机图形学离不开线性代数和微积分；金融科技里的风险建模，更是随机过程和微分方程的天下。纯学CS的同学，可能很会写代码、搭框架，但当遇到需要从零建立一个复杂算法模型的时候，可能会觉得数学功底不够扎实。而纯学数学的同学，理论知识爆表，但要把高深的公式转化为能解决实际问题的代码，又会感到力不从心。
港理工的CS+数学项目，就是要把你打造成一个“双料玩家”。你既能理解算法背后的数学原理，又能动手实现它。这种能力，不是简单的1+1=2，而是指数级的放大。它让你不只是一个“码农”，而是一个真正的“问题解决者”，一个能设计核心算法的“架构师”。
举个真实的例子，我认识一位从这个方向毕业的学长，他第一份工作是在一家做自动驾驶的初创公司。他的任务是优化车辆的路径规划算法。这个任务里，纯软件工程师可能只会考虑如何提高代码执行效率，但他凭借扎实的数学功底，直接从图论和最优控制理论出发，重新设计了算法模型，不仅让计算效率提升了30%，还大大降低了极端路况下的决策失误率。这就是“1+1>2”的价值，也是你在职场上最硬的护城河。
二、真金白银的诱惑：薪资和Offer到底有多顶？
好了，聊完情怀和理论，我们来点最实际的——搞钱！这个专业毕业，到底能赚多少？能去哪些公司？我这里不说虚的，直接上数据和案例。
根据香港大学教育资助委员会（UGC）近两年的毕业生薪酬报告，资讯科技（IT）和工程领域的毕业生平均月薪一直名列前茅，普遍在2.5万至3.5万港币之间。但这只是“平均数”。对于港理工CS+数学这种专业的顶尖毕业生来说，天花板要高得多。
我们可以把毕业去向分为两大“高薪”赛道：
赛道一：顶级科技大厂（Tech Giants）
这里的代表就是大家熟知的Google, Meta, 亚马逊，以及国内的腾讯、阿里、字节跳动等。这些公司最看重的就是候选人的算法和数据结构能力。面试时，LeetCode Hard难度的题目是家常便饭。而这些题目，很多都源于离散数学、图论和组合数学的知识。
真实案例： 2022年毕业的学姐Cathy，手握Google和一家顶级对冲基金的Offer。她在Google的面试中，遇到一道关于大规模数据流中位数计算的题目。这道题不仅考验编程，更深层次是考察对概率算法和数据分布的理解。Cathy说，幸亏当时在《随机过程》这门课上推过类似的公式，才能迅速找到最优解法。最终她选择了Google的软件工程师（SDE）岗位，base在新加坡，起薪包（薪水+股票+奖金）折合港币接近80万/年。
薪资水平： 对于能进入这些大厂核心算法或SDE岗位的应届生，在香港，起薪普遍在4万港币/月以上。如果拿到的是算法工程师或研究员的岗位，5万港币/月也是常见操作。加上签字费和股票，第一年的总收入非常可观。
赛道二：金融巨头（Finance & FinTech）
这是CS+数学毕业生最能发挥“降维打击”优势的领域。投资银行（高盛、摩根士丹利）、对冲基金（Citadel, Two Sigma）、证券公司的量化分析师（Quant）、金融工程师（Financial Engineer）和策略师（Strats）等岗位，简直就是为这个专业量身定制的。
这些岗位做什么？简单说，就是用数学模型和计算机程序在金融市场里“掘金”。比如设计高频交易策略、给复杂的金融衍生品定价、做风险控制模型等等。这些工作对数学的要求极高，特别是微积分、随机过程、时间序列分析和优化理论。
真实案例： 我朋友圈里一位21届的港理工学长，本科就是这个方向，毕业后无缝衔接进入了J.P. Morgan（摩根大通）的量化交易部门。他曾分享说，他入职后的第一个项目就是用蒙特卡洛模拟给一种新型期权定价。项目里用到的布朗运动、伊藤引理这些概念，全都是他本科数学课程的重点。他说：“那一刻我才真正明白，当年啃下的那些晦涩的数学公式，现在都变成了真金白银。”
薪资水平： 这是香港应届生薪酬的天花板。顶尖投行和基金给Quant岗位的应届生开出的月薪，通常在6万至10万港币不等，年终奖金更是高得惊人，第一年总包轻松破百万港币。即使是金融机构的IT部门（比如技术分析师），起薪也普遍高于科技公司。
根据香港知名求职网站JobsDB和Glassdoor的数据显示，拥有数据分析和量化背景的毕业生，其薪资溢价普遍比同龄人高出20%-50%。这就是市场对复合型人才最直接的肯定。
三、课程有多硬核？和纯CS比优势在哪？
高薪的背后，一定是高强度的学习和硬核的课程设置。港理工的这个方向，绝对不是“水”课。你将同时接受计算机科学系（COMP）和应用数学系（AMA）两位“大神”的联合培养。
我们来看看你的课程表里可能会出现哪些“大魔王”：
数学这边，你不仅要学：
微积分 & 线性代数： 这是现代科学的基石，机器学习、图形学里无处不在的矩阵运算，就靠它。
概率论 & 数理统计： 数据科学家的看家本领，从数据里挖出规律，全靠它。
数值分析： 教你如何让计算机高效、精确地解决数学问题，是连接理论和实践的桥梁。
最优化方法： 机器学习模型训练的本质就是寻找最优解，这门课就是教你“屠龙之术”。
随机过程： 如果你想进军金融量化，这门课是你的“圣经”，股票价格的波动模型就在这里。
计算机那边，你同样要啃下：
数据结构与算法： 大厂面试的“敲门砖”，也是程序员内功的核心。
操作系统 & 计算机网络： 让你理解计算机系统运行的底层逻辑。
数据库系统： 教你如何管理和驾驭海量数据。
人工智能 & 机器学习： 带你进入AI世界的核心，把数学理论应用到模型训练中。
软件工程： 教你如何像一个专业的工程师一样，团队协作，开发大型项目。
那么，和纯CS比，优势到底在哪？
这么说吧，纯CS的同学可能更擅长“实现”，他们能很快用现成的框架（比如TensorFlow, PyTorch）搭一个模型出来跑。而CS+数学背景的你，优势在于“创造”和“优化”。
当模型效果不好时，纯CS的同学可能会尝试换个模型、调调参数。而你，可以深入到模型的数学原理层面，去分析为什么效果不好，是损失函数定义有问题？还是优化算法陷入了局部最优？你甚至可以根据业务场景，对现有算法进行底层改造，或者干脆自创一个新的算法。这种从第一性原理出发解决问题的能力，是你在职业生涯后期能否成为技术大牛的关键。
在求职时，这种差异化优势会更明显。当HR看到你的简历上写着“精通随机过程”和“熟悉最优化理论”时，他们眼中看到的，是一个潜力无限的未来Quant或AI核心研究员，而不仅仅是一个代码实现者。
四、别只埋头读书，香港的资源要用足！
港理工的地理位置本身就是一个巨大的优势。坐落在红磡，连接香港岛和九龙的中心地带，无论是去中环的金融公司，还是去科技园的IT企业，都极其便利。
这意味着你有大量的机会去实习。香港是亚洲的金融中心，几乎所有国际顶尖的银行、投行、基金都在这里设有分部。你可以大二暑假去汇丰做个数据分析实习，大三去高盛体验一下交易部门的快节奏。这些实习经历，不仅能让你的简历闪闪发光，更能让你提前了解行业，找到自己真正的兴趣所在。
学校本身也提供了非常多的资源。比如，你可以加入ACM-ICPC（国际大学生程序设计竞赛）的集训队，和队友一起挑战算法极限；或者联系应用数学系的教授，加入他的研究项目，提前体验做科研的乐趣。这些经历在申请研究生或者求职研究型岗位时，都是极大的加分项。
我认识的一个同学，他本科期间就跟着一位研究图神经网络的教授做了近两年的研究，还共同发表了一篇顶会论文。毕业时，他轻松拿下了好几所世界Top 30大学的PhD全奖offer。
所以，千万不要只做一个安安静静的学霸。多出去走走，多参加活动，多和业界的人交流。你在香港这个国际都市所建立的人脉和视野，和你的学位证书一样宝贵。
聊了这么多，可能有些同学会觉得，这个专业听起来好难，压力好大。确实，选择这条路，意味着你的大学生活会比别人更辛苦一些，你需要同时应对两门高强度学科的挑战。
但回头看，那些最难走的路，往往通向最美的风景。选择一个专业，不只是为了一个好工作，更是为了塑造一种思维方式。CS+数学教给你的，是一种用逻辑和数据去理解世界、改造世界的能力。
所以，别再纠结了。问问你自己，你是不是真的对用一行行代码和一个个公式去撬动世界充满好奇？如果是，那就大胆地来吧。未来那些激动人心的挑战，无论是破解下一个AI难题，还是设计颠覆性的金融产品，都在等着你。这份“香”，不止是毕业时的薪水，更是你未来职业生涯中，面对任何复杂问题时，心中那份独一无二的底气。
