一、香港科技大学：数据科学硕士
专业特点
这个项目是“三系联手”打造的——计算机、数学和工业工程一起参与，课程内容非常扎实，特别适合想深入钻研机器学习、数据挖掘和优化技术的同学。
课程结构
核心课有数据挖掘、机器学习、统计推断这些硬核内容。
选修课很灵活，有金融数据分析、生物信息学、社会网络分析等方向可选。
最有意思的是，还要做一个真实的数据科学项目，实战感满满！
学费
大概 21 万到 23 万港币，具体以学校当年公布为准。
录取要求
本科最好是数学、统计、计算机或工程相关专业，GPA 建议在 3.0 以上。
雅思 6.5（小分不低于 5.5）或托福 80。
如果会 Python 或 R，或者有数据分析经验，那可是加分项！
申请截止时间
一般是 12 月到次年 1 月，部分轮次可能更早，建议提前准备。
就业方向
毕业生大多去了科技、金融、咨询行业，做数据科学家、算法工程师或者商业分析师，就业市场非常认可。
二、香港中文大学：数据科学与商业统计硕士
专业特点
这个项目最大的亮点是“数据+统计+商业”三合一，特别适合想往商业分析、金融科技方向发展的同学，课程非常实用。
课程结构
核心课包括统计建模、数据挖掘、商业分析等。
选修方向很丰富，比如金融数据分析、市场分析、风险管理等。
也有实践项目，学生需要完成一个真实的商业数据分析任务。
学费
大约 22 万到 24 万港币。
录取要求
本科背景最好是统计、数学、计算机或商科，GPA 建议 3.0 以上。
雅思 6.5 或托福 79。
有相关实习或项目经验会更有优势。
申请截止时间
通常在 1 月底到 2 月，部分项目可能更早。
就业方向
毕业生大多进入银行、保险公司、咨询公司和互联网企业，做数据分析师、风控专家、商业智能顾问等。
三、香港大学：数据科学硕士
专业特点
港大的这个项目强调“统计+计算”双核心，课程既有理论深度，又注重实际应用，适合想全面提升数据分析能力的同学。
课程结构
核心课包括统计学习、大数据计算、数据可视化等。
选修课涵盖金融数据科学、医疗数据分析、社会网络等。
同样有数据科学项目，学生需要独立完成一个数据分析课题。
学费
约 25 万到 28 万港币。
录取要求
本科最好是数学、统计、计算机或工程相关专业，GPA 建议 3.3 以上。
雅思 6.0（小分不低于 5.5）或托福 80。
有编程或数据分析经验者优先。
申请截止时间
一般在 12 月中旬到次年 1 月，部分项目可能更早。
就业方向
毕业生广泛分布在金融、科技、医疗、政府等领域，职位包括数据科学家、数据工程师、量化分析师等。
四、香港城市大学：数据科学硕士
专业特点
城大的这个项目非常注重“数据+行业”结合，课程设置灵活，特别适合想快速进入职场、解决实际问题的同学。
课程结构
核心课有数据科学基础、机器学习、大数据技术等。
选修方向包括金融科技、智慧城市、健康数据分析等。
学生需要完成一个行业数据分析项目，实战性很强。
学费
约 20 万到 22 万港币。
录取要求
本科为计算机、数学、统计、工程等相关专业，GPA 建议 2.7 以上。
雅思 6.5 或托福 79。
有工作经验或项目经验者优先。
申请截止时间
通常在 2 月到 4 月，部分项目可能提前截止。
就业方向
毕业生大多进入互联网、金融、零售等行业，担任数据分析师、商业智能顾问、数据工程师等职位。
五、香港理工大学：数据科学与分析硕士
专业特点
这个项目最大的特色是“应用导向”，课程非常贴近行业需求，特别适合想快速上手、进入企业做数据分析的同学。
课程结构
核心课包括数据科学基础、统计方法、机器学习、数据可视化等。
选修方向有商业分析、智能系统、健康数据分析等。
学生需要完成一个行业数据分析项目，实践性很强。
学费
约 17 万到 19 万港币。
录取要求
本科为计算机、数学、统计、工程或相关专业，GPA 建议 2.7 以上。
雅思 6.0 或托福 80。
有相关工作经验或项目经验者优先。
申请截止时间
一般在 4 月左右，部分项目可能更早。
就业方向
毕业生广泛分布在金融、零售、物流、公共部门等行业，职位包括数据分析师、商业智能顾问、数据工程师等。
小结：怎么选？
简单来说：
想搞研究、走技术路线，可以优先考虑港科大和港大。
想往商业、金融方向发展，港中文和城大非常合适。
想快速就业、课程实用性强，理工大是个不错的选择。
当然，最终选择还要结合你的学术背景、职业规划和兴趣方向。建议多看看各校官网的最新信息，或者直接联系学校招生办了解更多细节。希望这份介绍能帮你找到最适合自己的项目！
