| 港校AI/DS硕士申请，这些点你一定要知道！ |
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| 提前规划：尽早确定目标院校和专业，了解其独特课程设置和入学要求。很多项目滚动招生，早申请机会更多。 |
| GPA硬指标：港校非常看重本科成绩，尤其是计算机、数学等相关课程的GPA。大部分顶尖项目要求3.0+/4.0，甚至更高。 |
| 语言能力：雅思或托福是必备。通常雅思要求6.5分（小分不低于6.0），托福80-90分。部分专业对口语和写作有更高要求。 |
| GRE/GMAT：虽然不是所有项目都强制要求，但一个漂亮的GRE/GMAT成绩绝对是加分项，尤其是量化部分。如果你的GPA不是特别突出，GRE可以帮你一把。 |
| 编程与数学基础：AI/DS专业对Python、R、Java等编程语言有基础要求，线性代数、概率论、统计学等数学知识也是重中之重。申请时最好能体现你的相关能力。 |
| 个人陈述（PS）：PS是展现你个人特质和申请动机的关键。突出你的学术背景、项目经验、职业规划，并说明你为什么选择这个项目和这所大学。 |
| 推荐信（RL）：找了解你学术能力和工作表现的教授或上司写推荐信。内容要具体，能体现你的潜力。 |
| 实习/项目经验：相关的科研、实习或竞赛经验是让你脱颖而出的法宝。尤其是一些有实际产出的项目，更能证明你的实践能力。 |
| 面试准备：部分顶尖项目会有面试。面试内容可能涉及专业知识、背景经历、未来规划等。提前模拟练习非常重要。 |
| 转专业申请：如果你是跨专业申请，一定要在PS中解释你转专业的动机，并通过辅修课程、自学、项目等方式弥补专业背景不足。 |
嘿，小伙伴们！还记得我上次在咖啡馆遇到小陈学妹的场景吗？她一坐下就愁眉苦脸的，手里拿着几所港校的招生简章，整个人都是懵的。“小编，你说说，我一个学金融的，想转AI，港大、科大、中大这些学校的AI/DS专业到底哪个更适合我？申请难不难？毕业了能找什么工作，薪水怎么样？” 一连串的问题像机关枪一样扫过来，我当时就笑了。这不就是咱们广大想来香港读AI/DS的留学生的真实写照吗？对未来充满期待，但又对前路感到迷茫。
别急，别慌！今天这篇超硬核攻略，就是专门为你量身定制的。我帮你把香港那些顶尖大学的AI和DS（人工智能/数据科学）硕士项目彻底摸了个底朝天。咱们不玩虚的，直接上干货，从课程特色、入学要求到申请技巧，再到真实体验和就业前景，统统给你讲得明明白白。不管你是科班出身的学霸，还是想转专业的小白，都能在这里找到最适合你的答案。来，搬好小板凳，咱们开聊！
香港大学 (The University of Hong Kong, HKU)
说起港校，HKU这块金字招牌自然是绕不开的。港大不仅历史悠久，在AI和DS领域也一直走在前沿。它家的AI/DS相关硕士项目可是香饽饽，竞争激烈程度堪比春运抢票。
MSc in Computer Science (Master of Science in Computer Science)
虽然这不是一个纯粹的AI/DS专业名称，但港大CS硕士下设有多个专修方向，其中就包括“人工智能”（Artificial Intelligence）和“数据科学”（Data Science）。如果你想打下扎实的计算机科学基础，同时又能在AI/DS领域深入学习，这个项目就是你的菜。
课程特色：港大CS的课程设置非常全面，理论与实践并重。在AI方向，你会学到机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等核心课程。比如，有一门叫“Deep Learning”的课，由王教授主讲，他的研究方向就是前沿的生成式AI。小李学长就是冲着这门课来的，他在选课时特意查看了教授的研究领域，觉得非常契合他想做AI医疗的未来方向。数据科学方向则更侧重于数据挖掘、大数据分析、统计建模和数据可视化。你可能会接触到Hadoop、Spark这类大数据工具。港大很强调跨学科应用，不少课程会结合金融、医疗等实际场景。
入学要求：官网显示，申请者通常需要计算机科学或相关专业的学士学位。GPA要求一般在B等或3.0/4.0以上，优秀者更可能被录取。雅思总分不低于6.0（小分不低于5.5）或托福不低于80分。有相关实习或项目经验会大大加分。我记得去年有个同学，本科是数学系的，GPA达到了3.8，虽然不是CS背景，但他修过很多编程和统计的课程，还参与过一个银行的数据分析项目，最终成功拿到了港大CS（数据科学方向）的offer。这说明只要背景足够强，跨专业也是有希望的。
就业前景：HKU的毕业生在业界认可度极高。根据港大毕业生就业报告，CS专业毕业生的起薪普遍在每月25,000-35,000港币左右，当然具体还要看个人能力和入职公司。他们大多去了腾讯、华为、字节跳动等大厂，也有不少进入了香港本地的金融机构、咨询公司从事量化分析、数据科学家等职位。
MSc in Financial Technology (FinTech)
这个项目虽然不是纯AI/DS，但由于金融科技与AI/DS技术结合非常紧密，如果你对金融领域感兴趣，这绝对是一个非常好的选择。AI和DS在金融风控、量化交易、智能投顾等方面应用广泛。
课程特色：FinTech项目由商学院和工程学院联合开设，课程涵盖金融理论、编程、机器学习、区块链、大数据分析等。你不仅能学到扎实的金融知识，还能掌握AI/DS在金融场景下的应用技术。比如，小王学姐就是这个专业的，她特别喜欢一门关于“基于机器学习的信用风险评估”的课程，让她把之前金融的知识和AI技术完美结合起来。
入学要求：要求金融、经济、计算机科学、工程或相关学科的学士学位。GPA通常3.0+/4.0。英语要求与CS相似。GMAT/GRE不是强制要求，但高分可以增加竞争力。建议有相关金融或IT实习经验。
就业前景：毕业生主要去向是投资银行、商业银行、资产管理公司、金融科技初创企业等，从事数据分析师、量化研究员、金融工程师等职位。起薪一般比纯技术岗更高，普遍在30,000-45,000港币以上。
香港科技大学 (The Hong Kong University of Science and Technology, HKUST)
科大在工程和计算机领域一直都是亚洲顶尖水平，它的AI/DS项目也是备受关注。科大的课程更偏向前沿技术和研究导向，很适合有志于深耕技术的小伙伴。
MSc in Data Science (Master of Science in Data Science)
科大专门设置了MSc in Data Science项目，这可是它的王牌之一。目标是培养数据科学家，课程内容非常硬核，能让你从理论到实践全面掌握数据科学的技能。
课程特色：这个项目由计算机科学与工程系、数学系、工业工程与物流管理系、信息系统、商业统计与运营管理系共同开设，跨学科的优势非常明显。课程包括数据挖掘、机器学习、统计学、大数据系统、优化理论、数据可视化等。你会接触到Python、R、SQL等工具，还有云计算平台如AWS、Azure的应用。我有个朋友在科大读DS，他说项目里有很多机会参与真实的工业项目，比如他们和某电商公司合作，做用户行为分析，让他积累了宝贵的实战经验。这种实打实的案例学习，对找工作帮助特别大。
入学要求：通常要求计算机科学、工程、数学、统计学或相关量化专业的学士学位。GPA一般要求B等或3.0/4.0以上。雅思总分6.5（小分5.5）或托福80分。GRE不是强制，但强烈建议提交高分。科大比较看重你的编程能力和数学功底，所以如果你有相关的项目或竞赛经验，记得在申请中重点突出。
就业前景：科大DS毕业生在就业市场非常抢手。他们通常进入科技公司、金融机构、咨询公司、研究机构等，从事数据科学家、机器学习工程师、商业智能分析师等。起薪普遍在28,000-38,000港币，有经验者轻松突破40,000。很多毕业生也会选择在香港就业后，再跳槽到内地或海外的大厂。
MSc in Artificial Intelligence (Master of Science in Artificial Intelligence)
科大近年也推出了专门的MSc in AI项目，专注于培养人工智能领域的顶尖人才。如果你对AI的最新进展充满好奇，想在AI核心技术上有所突破，这个项目就是为你准备的。
课程特色：项目课程覆盖机器学习理论、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习、AI伦理等多个前沿领域。科大的AI研究实力非常强，有很多国际知名的教授。学生有机会参与到教授的科研项目中，接触最前沿的研究课题。去年小赵同学就是因为对强化学习特别感兴趣，申请了这个项目，他说课程内容非常前沿，并且有很多实验和项目作业，让他动手能力提升很快。
入学要求：与DS项目类似，要求计算机科学、工程、数学或相关学科的学士学位。GPA要求严格，建议3.2/4.0以上。雅思6.5（小分5.5）或托福80分。GRE同样是强烈推荐。最好有较强的编程能力（Python）和扎实的数学基础（线性代数、概率论）。
就业前景：AI专业毕业生是各大科技公司争抢的对象，尤其是在AI算法工程师、机器学习工程师、计算机视觉工程师等职位。就业面广，薪资待遇也相当可观，起薪通常在30,000-45,000港币以上。
香港中文大学 (The Chinese University of Hong Kong, CUHK)
中大不仅校园美，学术实力也是杠杠的。它在计算机科学领域的研究，尤其是在AI、NLP和计算机视觉方面，一直处于世界领先地位。中大的AI/DS项目很注重理论与实践的平衡。
MSc in Computer Science (Master of Science in Computer Science)
中大的CS硕士项目同样包含了AI和数据科学的深入学习方向。它的课程非常灵活，你可以根据自己的兴趣选择不同的专修领域。
课程特色：中大CS的课程非常丰富，涵盖了算法、操作系统、数据库、网络安全等基础课，以及机器学习、深度学习、数据挖掘、自然语言处理等高级AI/DS课程。它有一个特色是会提供很多与业界合作的实践项目，学生有机会参与到实际的商业问题解决中。小李同学在中大读CS，他参加了一个由华为赞助的自然语言处理项目，直接参与到中文语义分析工具的开发，这段经历让他在求职时加分不少。
入学要求：通常要求计算机科学或相关工程学科的学士学位。GPA建议3.0/4.0以上，当然越高越好。雅思总分6.5（小分不低于6.0）或托福79分。中大CS对申请者的编程能力和数学基础要求很高，如果有高质量的科研项目或实习经验，会非常有竞争力。
就业前景：中大CS毕业生就业范围广，科技公司、互联网大厂、金融机构、咨询公司都是他们的选择。起薪大致在25,000-35,000港币。根据中大工程学院的就业数据，近90%的毕业生能在毕业后六个月内找到工作，其中不少进入了高科技领域。
MSc in Data Science and Business Statistics (Master of Science in Data Science and Business Statistics)
这个项目由统计系开设，更侧重于统计学理论在数据科学中的应用，并与商业决策结合。如果你有较强的统计学背景，对商业分析感兴趣，这个项目非常适合你。
课程特色：课程核心包括统计建模、机器学习、大数据分析、预测分析、风险管理、商业智能等。它非常强调数据分析在商业环境中的应用，所以会有很多案例分析和商业项目。小张学姐就是这个专业的，她本科是统计学，她说这个项目完美衔接了她的专业背景，并且让她学会了如何用数据去解决实际的商业问题，比如市场趋势预测、客户画像分析等等。
入学要求：要求统计学、数学、计算机科学、工程或相关专业的学士学位。GPA要求3.0/4.0以上。雅思总分6.5（小分不低于6.0）或托福79分。GRE不是强制，但高分会有帮助。需要有扎实的统计学和数学基础。
就业前景：毕业生多进入银行、金融机构、保险公司、咨询公司、市场研究公司等，从事数据分析师、商业智能分析师、风险管理师等职位。起薪一般在25,000-35,000港币。
香港城市大学 (City University of Hong Kong, CityU)
城大近年来发展非常迅速，尤其是在计算机科学和数据科学领域，投入了大量资源。它的项目实用性强，与业界联系紧密。
MSc in Data Science (Master of Science in Data Science)
城大的数据科学硕士项目旨在培养能够应对大数据挑战的专业人才。它非常注重实践操作和项目经验。
课程特色：课程涵盖了大数据技术、机器学习、统计推断、数据可视化、自然语言处理、云计算等。城大非常注重培养学生的编程和动手能力，很多课程都会有大量的实验和项目。我有个朋友在城大读DS，他给我看了一个他们团队用Python和Power BI做的数据可视化项目，分析了香港房地产市场的趋势，非常专业。他们还经常邀请业界专家来做讲座，分享最新的行业动态。
入学要求：通常要求计算机科学、信息工程、统计学、数学或相关工程和理学专业的学士学位。GPA建议3.0/4.0以上。雅思总分6.5（小分不低于6.0）或托福79分。编程基础是必须的，最好有Python或R的经验。
就业前景：城大DS毕业生在香港就业市场也很受欢迎，尤其是在金融、零售、物流等行业。数据分析师、数据工程师、商业智能分析师是常见的职位。起薪普遍在22,000-32,000港币。
MSc in Artificial Intelligence (Master of Science in Artificial Intelligence)
城大在AI领域也有专门的硕士项目，旨在培养AI系统的设计、开发和部署人才。这个项目更侧重于AI技术在实际问题中的应用。
课程特色：课程内容包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、机器人学、AI伦理等。城大的AI项目在教学中融入了大量最新的研究成果和工业界案例。我听说他们有一个智能机器人实验室，学生有机会参与到机器人的研发和编程中去。小陈同学就是城大AI的，他说他们专业经常会有 Hackathon（编程马拉松）活动，让他们在短时间内用AI技术解决一个实际问题，非常锻炼人。
入学要求：要求计算机科学、工程或相关专业学士学位。GPA建议3.0/4.0以上。雅思6.5（小分不低于6.0）或托福79分。对编程和数学基础有较高要求，有相关项目或实习经验更佳。
就业前景：城大AI毕业生主要去向是科技公司、AI解决方案提供商、研发中心等，从事AI工程师、机器学习工程师、算法工程师等职位。起薪普遍在25,000-35,000港币。
香港理工大学 (The Hong Kong Polytechnic University, PolyU)
理大在应用科学和工程领域有着非常强的实力，它的AI/DS项目也以其强大的实践性和与工业界的紧密结合而闻名。如果你想毕业后马上就能投入工作，理大是个不错的选择。
MSc in Data Science and Analytics (Master of Science in Data Science and Analytics)
理大的DS&A项目，顾名思义，就是将数据科学与数据分析结合，旨在培养能够从海量数据中提取有价值信息的专业人才。
课程特色：这个项目课程内容涵盖了统计建模、机器学习、数据挖掘、大数据技术、商业智能、可视化等。理大非常注重实践，很多课程都会有案例分析、小组项目和实地考察。他们的课程会用到SAS、SPSS、R、Python等多种工具。去年有个学长，本科是商科背景，修读了这个项目后，他参与了一个为香港某零售商做销售预测的项目，用了机器学习模型，结果非常成功，这段经历为他毕业后进入一家大型咨询公司奠定了基础。
入学要求：通常要求统计学、数学、计算机科学、工程、经济学或相关量化专业的学士学位。GPA建议B等或3.0/4.0以上。雅思总分6.0（小分不低于5.5）或托福80分。对数学和统计学基础有一定要求。
就业前景：理大DS&A毕业生在银行、金融、零售、物流、医疗等行业都有很好的就业机会，从事数据分析师、商业智能分析师、市场研究员等职位。起薪普遍在20,000-30,000港币。
MSc in Artificial Intelligence and Digital Media (Master of Science in Artificial Intelligence and Digital Media)
这个项目比较特别，它将AI技术与数字媒体相结合，由交互设计学院开设，非常适合对创意产业、游戏开发、虚拟现实等领域感兴趣的小伙伴。
课程特色：课程内容包括机器学习、深度学习、计算机图形学、人机交互、虚拟现实/增强现实、游戏开发、媒体数据分析等。这个项目非常注重创新和跨学科应用。我有个朋友在理大读这个专业，他告诉我他们经常会有一些创意项目，比如用AI生成艺术作品，或者开发AR游戏。他的毕业设计是一个结合AI的人物表情识别系统，用于提升数字角色动画的真实感。
入学要求：要求计算机科学、多媒体、设计、工程或相关学科的学士学位。GPA建议3.0/4.0以上。雅思总分6.0（小分不低于5.5）或托福80分。最好有编程或相关数字媒体制作经验。
就业前景：毕业生主要进入创意科技公司、游戏公司、数字媒体公司、广告公司等，从事AI应用开发工程师、交互设计师、游戏开发者、VR/AR工程师等职位。起薪在22,000-32,000港币左右。
申请技巧大揭秘：怎么让招生官一眼爱上你？
看完了各大学校的介绍，是不是觉得有点眉目了？接下来，咱们聊聊实打实的申请技巧，这些可都是学长学姐们血泪总结出来的经验啊！
1. GPA是硬核，但不是唯一
没错，港校很看重你的本科GPA。3.0/4.0是基本线，想冲名校王牌专业，3.3+甚至3.5+会更有优势。但别灰心，如果你的GPA不够理想，还有其他办法弥补。比如，小王同学本科GPA只有3.1，但他在大三暑假去了腾讯实习，参与了一个推荐系统的优化项目，产出了实际效果。他在PS里详细描述了这个项目，并且在推荐信里也得到了实习导师的高度评价，最后也拿到了不错的offer。所以，如果你GPA一般，就把其他亮点无限放大！
2. 个人陈述（PS）—— 你的“灵魂”展现
PS是唯一能让你“说话”的机会。别写成简历的复读机，招生官要看的是你的“故事”。想想看，你为什么想学AI/DS？你的兴趣点在哪里？你有哪些独特的经历（比如某个竞赛的失败与反思，某个项目中的技术突破）？你的职业规划是什么，这个项目能怎么帮你实现？
我记得有个学妹申请科大的DS，她本科是生物医学工程的，想转专业。她在PS里没有回避转专业的劣势，反而把她的生物医学背景和数据科学结合起来，说未来想利用数据科学解决医疗领域的难题，比如疾病预测。这种独特且有深度的思考，一下子就打动了招生官。数据显示，一份个性化、有真情实感的PS，在海量申请中能让你脱颖而出，成功率可以提高至少15%。
3. 推荐信（RL）—— 别找“大咖”，找“懂你”的
推荐信不是越多越好，也不是找头衔越大越好。关键在于推荐人是否真正了解你，能否写出具体、有说服力的内容。找你的专业课老师、实习导师或者项目负责人，他们最清楚你的能力和表现。比如，如果你的推荐人能写出“该生在我的机器学习课程中表现优异，尤其是在xxx项目中，她提出了一个创新的算法，并将模型的准确率提升了xx%”，这种具体的例子比泛泛的溢美之词更有力量。两到三封高质量的推荐信足矣。
4. 面试—— 展现你的“真功夫”和“热情”
部分热门项目会有面试，尤其是港大、科大这类学校。面试内容一般分为技术面和综合面。技术面会考察你的编程基础、算法知识、概率统计等。综合面则会问你的背景经历、申请动机、职业规划，甚至会考察你对AI/DS行业前沿的理解。
小刘学长申请港大CS时就遇到了面试，他告诉我，除了准备专业知识，自信和对项目的热情也非常重要。他说：“当时面试官问我一个关于深度学习在图像识别中的应用问题，我虽然不是所有细节都懂，但我把我知道的都说出来，并且表达了我对这个领域持续学习的渴望。” 结果，他成功了。所以，面试前一定要多练习，了解教授的研究方向，展现你的积极性和求知欲。根据往年经验，有良好面试表现的申请者，即使硬件条件略有不足，也有机会逆袭。
5. 实习/项目经验—— 你的“实战勋章”
这是让你的申请简历“亮起来”的关键。无论你本科是什么专业，有相关的科研、实习、竞赛或个人项目经验，都会让你在众多申请者中脱颖而出。比如，你用Python做过一个数据分析小工具，你参加过“Kaggle”数据竞赛，或者你参与了老师的某个AI研究课题。重要的是，你要在申请材料中清晰地描述你在项目中的角色、所做的贡献、使用的技术以及取得的成果。根据一份针对香港高校AI/DS硕士录取数据的分析，拥有至少一段相关实习或项目经验的申请者，其录取率比没有经验的申请者高出约20%。
在香港读AI/DS的真实体验：不只是学习，更是成长
拿到了心仪的offer，接下来就是你在香港的留学生活了。这里可不只是埋头苦读，还有很多精彩等着你。
1. 学习强度与学术氛围
港校的硕士项目普遍学制短（通常1年），这意味着学习节奏非常快，强度也很大。各种reading、presentation、project会接踵而至。但这种高强度的学习，也能让你在短时间内迅速成长。港校的学术氛围非常浓厚，经常有国际知名的学者来做讲座，你还有机会参与教授的科研项目。小张学姐在港大读DS时，就跟着教授参与了一个关于AI伦理的国际合作项目，让她对AI的社会影响有了更深的思考。
2. 跨文化交流与国际视野
香港是一个国际化的都市，你的同学可能来自世界各地。你会和内地、香港本地、亚洲其他国家甚至欧美同学一起学习、生活。这种多元的文化背景，能极大地拓宽你的视野。你在小组作业中，会学到如何与不同文化背景的人协作；在日常交流中，你的英语口语也会突飞猛进。这种国际化的经历，对你未来的职业发展也是一笔宝贵的财富。
3. 丰富的实践与就业资源
港校与工业界联系紧密，经常会举办各种招聘会、职业发展讲座，很多大公司也会来校园宣讲。一些项目还会提供实习机会或capstone project（毕业设计项目），让你有机会接触真实的商业案例。例如，科大就有很多与金融机构和科技公司合作的DS项目，学生可以在实践中学习。学校的Career Center也会提供简历修改、面试辅导等服务，帮助你更好地求职。
4. 毕业后的IANG签证
这是一个重磅福利！在香港读完本科或以上课程的非本地学生，毕业后可以申请IANG（Immigration Arrangements for Non-local Graduates）签证。这个签证允许你在毕业后留港12个月，可以无条件工作，也可以找工作。之后，只要你找到工作，就可以继续续签。这对于想留在香港工作的小伙伴来说，简直是“天堂之路”。很多留学生就是通过IANG签证，先在香港积累经验，再考虑未来的发展方向。
就业前景与薪资待遇：你的“钱途”在哪儿？
这可能是大家最关心的问题之一了。在香港读AI/DS，毕业后到底能干啥，能拿多少钱呢？
1. 香港就业市场：需求旺盛，高薪可期
香港作为国际金融中心，近年来在金融科技（FinTech）和智慧城市建设方面投入巨大，对AI/DS人才的需求非常旺盛。银行、投资公司、保险公司、咨询机构、科技初创企业等，都在积极招募数据科学家、机器学习工程师、量化分析师、商业智能分析师等。根据Recruit.com.hk和JobsDB等香港招聘平台的数据，初级数据科学家或AI工程师的月薪普遍在25,000-35,000港币。如果你有2-3年经验，月薪轻松突破40,000-60,000港币，高级职位甚至更高。而且，香港的薪资水平在全球范围内都很有竞争力。
我有个师兄，本科在内地读的，在港大读完DS硕士后，直接拿到了汇丰银行的数据分析师offer，起薪每月32,000港币，还包含不错的福利。这说明在香港，只要你有真本事，找一份高薪工作不是梦。
2. 主要就业方向
- 数据科学家/数据分析师：这是最常见的岗位。你将负责收集、清洗、分析数据，构建模型，为商业决策提供支持。
- 机器学习工程师/AI工程师：负责设计、开发和部署机器学习模型和AI系统，比如推荐系统、图像识别、自然语言处理等。
- 量化分析师/金融工程师：在金融机构工作，运用AI/DS技术进行量化交易策略开发、风险管理、智能投顾等。
- 商业智能（BI）分析师：专注于利用数据洞察，优化业务流程，提升运营效率。
- 研发工程师：在大厂的研发部门，参与核心算法、平台或产品的开发。
3. 未来发展方向
AI/DS领域发展迅猛，你的职业道路也充满无限可能。你可以选择在香港深耕，成为某个领域的专家；也可以积累几年经验后，跳槽到内地或海外的大厂，获得更高的平台和薪资。很多同学也会选择在香港读博，继续深造，为未来的科研或教学工作打下基础。
根据Hays发布的《2023年亚洲薪资指南》，香港对AI和数据专业人才的需求预计在未来几年内将持续增长，特别是具备商业洞察力、能将技术应用于解决实际商业问题的复合型人才。
给你一些掏心窝子的话
好了，洋洋洒洒说了这么多，是不是觉得对港校的AI/DS专业有了一个清晰的认识了？记住，选择专业和学校，没有绝对的“最好”，只有最适合你的。花时间去研究每个项目的课程大纲、师资力量、毕业去向，看看哪个最符合你的兴趣和职业规划。别盲目跟风，别人的“神仙专业”，不一定适合你。
申请季很辛苦，准备材料、刷语言成绩、甚至还要面对面试的压力，这些都是家常便饭。但请相信我，所有的努力都不会白费。当你收到dream offer的那一刻，你会觉得一切都值了。即使遇到挫折，也别轻易放弃，总结经验，调整心态，再战！
最后，如果你是转专业的同学，千万别觉得自己背景不够硬。很多港校的AI/DS项目都欢迎有数学、统计、金融甚至其他工程背景的同学。关键在于，你要在申请中展现出你对AI/DS的强烈兴趣、学习能力，以及你为转专业所做的努力（比如自学编程、修读MOOC课程、参与相关项目）。
还有啊，多利用学长学姐的资源！去领英上找找在读的学生或者毕业生，礼貌地请教他们，你会获得很多宝贵的一手信息。这些信息可能比官网上的介绍更真实、更具体。别把自己闷在家里瞎琢磨，走出去，多交流，你会发现柳暗花明又一村。
港校的AI/DS专业，不仅能给你带来顶尖的学术知识，更能让你体验国际化的教育环境，积累宝贵的实习经验，为你的职业生涯打下坚实基础。这趟旅程，绝对值得！所以，还在等什么？赶紧行动起来，为你的“AI/DS香港梦”冲刺吧！我们在美丽的维多利亚港等你来！
