香港统计学硕士

offer收割机留学独家解析：香港大学 – Master of Statistics该项目开设于港大理学院统计与精算系，项目开设历史悠久，前身为1987年创建的Master of Social Sciences in Applied Statistics，项目开设已超过三十年。致力于提供高级统计学理论与实践训练，培养强大的统计软件、统计方法、模型技术等实际应用技能。课程设置也比较灵活，可以根据自己的兴趣和研究方向，可以自己选课，或是选择特定的专业方向进行选课。根据自己的兴趣，专业方向可选择风险管理（Risk Management）或数据分析（Data Analytics）。毕业生具备使用商业统计软件进行统计和风险分析的实践经验，并且能胜任需要高级计算技能的数据分析工作。学制：1Y学费：HK$186,000课程设置：需修满60学分，其中必修课两门12学分，有风险管理（Risk Management）和数据分析（Data Analytics）两个分支，根据所选分支完成选修课24学分，其他公共选修课需修满18学分，还有6学分的顶点课程。具体课程如下：Two compulsory courses (12 credits)Fundamentals of statistical inference (6 credits)Advanced statistical modelling (6 credits)如果已有先前背景可选择替换同一领域的其他高阶课程，如：Research methods in statistics (6 credits) orMultivariate methods (6 credits)Any other courseTheme-specific elective courses (24 Credits)Risk Management themeFinancial data analysis (6 credits)Advanced quantitative risk management and finance (6 credits)Operational risk and insurance analytics (6 credits)Time series forecasting (6 credits)Statistical methods in economics and finance (6 credits)Risk management and Basel Accords (6 credits)Actuarial statistics (6 credits)Data mining techniques (6 credits)Quantitative strategies and algorithmic trading (6 credits)Big data analytics (6 credits)Data Analytics themeComputational statistics (6 credits)Spatial data analysis (6 credits)Multivariate methods (6 credits)Categorical data analysis (6 credits)Programming for data science (6 credits)Time series forecasting (6 credits)Biostatistics (6 credits)Data mining techniques (6 credits)Marketing analytics (6 credits)Big data analytics (6 credits)Structural equation modelling (3 credits)Bayesian statistics (3 credits)Statistical methods for network data (3 credits)Other elective courses (18 credits)Research methods in statistics (6 credits)Advanced probability (6 credits)Design and analysis of sample surveys (6 credits)Socio-economic statistics for business and public policies (3 credits)Workshop on spreadsheet modelling and database management (3 credits)Career development and communication workshop (Non-credit bearing)Current topics in statistics (3 credits)Capstone requirement (6 credits)Project (6 credits)Data mining techniques (6 credits)Practicum (6 credits)Capstone Project (6 credits)20Fall申请截止期：Main Round: 2019.11.1-2019.12.15Clearing Round: 2019.12.16-2020.1.31申请和录取要求：招生对象为希望提高定量和分析技能，以数据为重点的职业发展，希望从事统计领域研究的同学，本科背景如：科学、社会科学、工程学、医学、信息系统、商业和金融等。虽说鼓励多元化的学生群体，但申请者也需满足一定条件，先修课：矩阵微积分、统计、线性模型知识，录取学生多为统计、经济统计、数学、金数等数学背景强的。GPA建议3.5+，TOEFL 80 / IELTS 6(5.5)，GMAT/GRE非强制，但最好能提交GRE。有面试和笔试，笔试多为统计基本知识。19Fall全日制招生36人，班级规模小，申请难度和竞争非常激烈，录取要求高。就业情况：该项目就业前景很好，工作待遇很高，可留在香港，也可回内地发展，工作领域主要为政府统计部门、经济管理部门，银行、证券公司、保险公司等金融机构，主要从事统计调查、统计信息管理、数据分析、数据开发、应用和管理工作，或者在教育、科研机构从事教学和研究工作。offer收割机留学独家解析：香港大学 – Master of Data Science 该项目开设于港大理学院统计与精算系，与计算机科学系联合培养，旨在跨学科的提升学生的计算机技术、运筹学、统计建模、模拟决策和解决问题的能力，可应用于所有私营或政府部门的机构、公司。教学将统计和计算概念与方法均衡展开，为不仅仅限于业务或单个领域的应用提供支持。培养学生统计和计算机分析的夯实基础，可以从计算机科学、数学、统计学相关领域中选修课程，课程涵盖了时下最热门的主题，培养强大的软件分析方法和实际操作能力。学制：1.5Y学费：HK$252,000课程设置：需修满72学分，其中必修课程36学分，选修课程24学分，顶点课程12学分。具体课程设置如下：Compulsory Courses (36 credits)Computational intelligence and machine learning (6 credits)Statistical inference for data science (6 credits)Advanced database systems (6 credits)Deep learning (6 credits)Advanced statistical modelling (6 credits)Time series forecasting (6 credits)Disciplinary Electives (24 credits)*with at least 12 credits from List A and 12 credits from List BList AAdvanced topics in data science (6 credits)Cluster and Cloud Computing (6 credits)Multimedia technologies (6 credits)Smart phone apps development (6 credits)Visualization and visual analytics (6 credits)Introction to cyber security (6 credits)Data science for business (6 credits)List BTopics in applied discrete mathematics (6 credits)Topics in mathematical programming and optimization (6 credits)Financial data analysis (6 credits)Advanced quantitative risk management and finance (6 credits)Spatial data analysis (6 credits)Programming for data science (6 credits)Data mining techniques (6 credits)Marketing analytics (6 credits)Statistical methods for network data (3 credits)Natural language processing and text analysis (3 credits)Capstone requirement (12 credits)Data Science Project (12 credits)20Fall申请截止期：Main Round: 2019.11.1-2019.12.15Clearing Round: 2019.12.16-2020.1.31申请和录取要求：招生对象为对大数据分析/人工智能技能感兴趣的，本科背景如：科学、社会科学、工程学、医学、信息系统、计算机、数据分析等领域想在数据科学领域继续深造的同学。先修课：微积分、线性代数、计算机编程、统计。GPA建议3.5+，TOEFL 80 / IELTS 6(5.5)，无G，全日制招生约45人左右。就业前景：MDASC的毕业生将掌握数据科学家或相关岗位的基本技能，公共部门和私营部门的雇主对数据科学的需求巨大，该项目毕业生拥有很好的就业前景和丰厚的就业机会，由于对收集和评估大量数据的需求日益增长，对数据科学家和统计学家的需求也越来越高。根据招聘和人力资源公司任仕达(Randstad)的数据，数据科学家，尤其是数据分析师是香港十大最受欢迎的科技职位之一。金融科技、IT解决方案提供商、零售商、电信公司，以及商业领域的企业对这些人才有着很高的需求。offer收割机留学解析：港科技-MSc in Big Data Technology大数据蓄势待发，它将改变企业运作和社会运作的方式，并正在改变工程和科学领域的实施方式。该项目旨在教授学生有关大数据和与大数据有关的问题。希望学生熟悉大数据系统的工作流程，以及大数据系统的对社会和社会影响的意义。项目由计算机科学与工程系和数学系联合提供，整合了不同学科内容，使学生能够了解大数据的所需的重要技能，以及在现实环境中的应用方法。将学习大数据的主要组成部分，包括基础架构、数据集成、存储、建模和管理、计算系统、分析和挖掘系统、安全性、策略和社会影响，以及各个领域（数据科学）中的人为因素和大数据应用。毕业生将具备识别、解释和使用大数据基础架构的能力，解决大数据集成和存储问题，使用大数据管理和计算机技术执行各种数据分析任务，从大数据分析中获取有效信息和策略，将其应用于隐私保护和政策制定，以及调查大数据现有问题并进行原始大数据研究的能力。学制：1Y学费：HK$210,000课程设置：需完成30学分，必修课12学分+选修课18学分。Core Courses 12 creditsFoundations of Data AnalyticsData Mining and Knowledge DiscoveryBig Data ComputingMathematical Methods for Data AnalysisElective Courses 18 creditsData VisualizationQuantitative Analysis of Financial Time SeriesOptimization and Matrix ComputationIntroction to Social ComputingParallel ProgrammingImage Processing and AnalysisAdvanced Statistics: Theory and ApplicationsMachine LearningStatistical PredictionIndependent ProjectArtificial IntelligenceSpecial Topics20Fall申请截止期：Round 1：2020.01.01Round 2：2020.03.01Round 3：2020.05.01申请和录取要求：本科为计算机工程、计算机科学、数学相关专业，具备很想的数学和计算机背景；若本科非以上3个学科，则需要有在IT或数学领域工作经验。TOEFL 80 / IELTS 6.5(5.5)，无G。offer收割机留学解析：香港中文大学(深圳) – MSc in Data Science该项目2019届招收第一届学生，由香港中文大学（深圳）理工学院与经管学院共同开设，并与深圳市大数据研究院和深圳高等金融研究院合作，来自两所学院及研究院的师资将共同担任项目授课教师。毕业生将活动尖端大数据处理技术，并接触支撑大数据技术的前沿理论与方法。毕业前将参与一个实际研究课题项目来展示在商业、政府、安全、医疗、生物、自然科学、环境等领域中能够熟练运用数据科学的基本概念来设计创新的方法及应用。为培养期望在数据科学领域深入学习的学生而设计，旨在使学生具备专业的知识和技能，用于解决大数据的采集、管理及分析等方面的问题。完成该专业的学习后，学生将掌握： 大数据及商业分析方面的基础理论知识 统计学、机器学习及数据挖掘的关键方法和工具 各领域中大数据分析的解决方法与模型 商业数据分析的概念及技巧 有效的沟通及人际技巧（写作及口语） 理解数据科学相关的职业道德要求项目分两个专业方向，两个专业方向的毕业学分要求一致，可以选择最符合个人职业规划的方向进行学习；也可以不选择专业方向（如未选择方向，则不受特定方向修课要求的限制）：①大数据分析方向 ②商业分析方向学制：2Y（待定）学费：25.2万人民币课程设置：9月开学，需完成42学分（待定），也可以在就读期间参与到业界实习、实验室科研、海外交换，亦或修读更多课程，学制延长至最多36个月。9-12月：第一学期1-5月：第二学期6-7月：暑假学期9-7月：毕业项目+4个选项（业界实习、在大学实验室或研究中心开展科研、海外交流/交换、修读课程）Required CoursesPython Programming (Provisional) Theory of Statistics Database Principles and Development Time Series Analysis Machine Learning Introction to Data Mining Capstone projectElective Courses● Applied Regression Analysis● Applied Multivariate Methods● Introction to Bayesian Analysis● Analysis of Numerical Algorithms● Artificial Intelligence● Introction to Optimization● Information Theory and Coding● Image Processing and Computer Vision● Introction to Distributed Systems● Applied Parallel Programming● Big Data Modeling and Management● Web Analytics● Data-Driven Experimentation and Measurement● Data Visualization● Operations Management and Analytics● Marketing Management and Analytics● Financial Analytics● Economic Analytics● Design Thinking for Innovation● Dynamic Programming● Deep Learning and Their Applications● Optimization Theory and Algorithms● Microstructure and Algorithm Trading● Credit Risk Modeling and Procts● Corporate Governance and Social Responsibility in China● Game Theory and Auction Theory● Artificial Intelligence: Law and Policy● Blockchain● Big Data Marketing● Derivatives and Risk Management Techniques● Fintech Theory and Practice● Introction of Reinforcement Learning● Deep Learning● Stochastic Process● Internet Finance● Accounting Data Strategy and Visualization● Credit Rating and Credit Risk Management● Text Analytics in Financial Market● Cloud ComputingNote: Above course list is subject to change.20Fall申请截止期：申请和录取要求：理工和经济金融等专业的毕业生，并掌握扎实的数理及编程基础知识。成绩B等（3.0/4.0或80/100分），TOEFL79 / IELTS 6.5 / GMAT V21，无G。每年招生约60人，有笔试、面试。就业前景：企业合作伙伴包括百度风投、晨星、CMCRC（悉尼）、大疆创新、恒生电子、华为、嘉实基金、金蝶软件、蚂蚁金服、Paraclete Fund(新加坡)、平安集团、商汤科技、深圳启元信息服务公司、腾讯、WeLab集团、衍盛资产、中兴力维、中国移动、中国工商银行、中国建设银行。学校就业指导中心将不定期提供职场咨询、就业指导、企业招聘、特色讲座等活动帮助学生就业。2019届毕业生于毕业前2个月实现100%就业，首次就业平均薪资为RMB27.44万/年，28%继续攻读博士，其中27%选择本校升学；72%毕业后直接就业，其中54%选择深圳就业，26%选择上海就业，剩余23%区域主要集中于杭州、西安、新加坡等地。offer收割机留学解析：港城市-MSc in Data Science该项目于2019年开设，设置于城大数据科学学院，该学院目前仅此一个授课型研究生项目，旨在培养具有数据分析和商业意识的毕业生，以满足对高级数据科学技能日益增长的需求，并为毕业生在组织决策中应用数据科学技术进行知识储备和传播做好准备。也可以帮助现有的数据分析专业人员提高他们的技术管理和开发技能，并为学生提供一个坚实的道路，从不同的领域迅速过渡到数据科学职业。学制：1Y，最长2.5Y学费：HK$261,000课程设置：需修满30学分，核心课程15学分5门+选修课程15学分5门。Core Courses (15 credit units)Exploratory Data Analysis and VisualizationResearch Projects for Data ScienceStatistical Machine Learning IStatistical Machine Learning IIStoring and Retrieving DataElectives (15 credit units)Information Security for eCommerceMachine Learning: Principles and PracticePrivacy-enhancing TechnologiesNatural Language ProcessingBayesian Data AnalysisData Analytics for Smart CitiesDissertationDynamic Programming and Reinforcement LearningExperimental Design and RegressionMachine Learning at ScaleOptimization for Data ScienceTime Series and Panel DataTopics in Financial Engineering and Technology20Fall申请截止期：2020.05.31，滚动录取，早申早录申请和录取要求：要求申请人必须持有工程、科学或其他相关学科的学位，或同等学历。TOEFL 79 / IELTS 6.5 / CET6 450，无G，计划招生100人。就业情况：随着全球就业市场对数据科学家和分析师的强烈需求，完成课程后，学生具备以下能力：运用数据处理技能来处理各种格式和大小的数据；运用各学科的集成技术进行全面的数据分析，以在组织决策中提出解决方案；利用各种数据可视化技术来解释数据分析结果；展示出强大的量化能力以及沟通技巧；开发描述性、规定性和预测性分析解决方案，以解决当代问题中的新挑战。数据科学专业的毕业生将服务于以下领域：金融和银行业、创新产业、信息技术、学术界、智慧城市与系统、零售和营销、医疗及医学研究、政府及公共机构等。新加坡国立大学-MSc in StatisticsNUS统计学在QS 2020世界最佳统计与运筹研究（Statistics & Operational Research）排名中位列第11位。该项目设置于理学院Department of Statistics and Applied Probability统计与应用概率系（成立于1998年4月），分为Coursework Programme（课程导向）及Research Programme（研究导向）。Coursework每个学年只有8月入学。项目内的教授背景十分优异，有取得北美和欧洲顶级大学PhD学位的教授，部分教授更在Duke-NUS Medical School任职。另外，NUS也最新设立了Data Analytics Consulting Centre，让学生有机会参与到各个组织/企业的数据分析和咨询项目。课程旨在使学生具备优秀的统计原理和统计方法知识，并注重发展应用统计学的技能。为持有相关专业学士学位及对统计学应用有兴趣的专业人士而设。学制：1Y，最长3Y完成学费：S$37,300课程设置：Level 4000课程将在上午/上午进行教学，Level 5000课程将在晚上进行教学。Track 1 (40MC programme，1-3年)：4年本科相关专业背景，必须在高等微积分、线性代数和概率课程取得好的成绩，高等微积分、线性代数需要在成绩单上显示。共需完成10门课程，2门必修+8门选修（选修课程可从两个院系中选择）。Track 2 (80MC programme，2-4年)：至少3年本科相关专业背景，必须在高等微积分、线性代数和概率课程取得好的成绩，高等微积分、线性代数需要在成绩单上显示。需首先完成40学分的Level 4000课程，包含6门课程(24 MC)+Project (16 MC)；然后完成40学分的Level 5000课程（跟Track 1要求相同）。项目中涵盖了很多实用课程，如产品设计及流程改进实验设计、质量控制及生产率改进分析、人口抽样、统计咨询、健康科学统计方法等，让学生提前准备将统计工具应用在各个具体领域。另外，学生可以选择Advanced Level的课程（PhD先修课），为进入学术道路做准备。除了必修，选修课程均需得到部门批准。Compulsory MolesST5201 Statistical Foundations of Data Science (4MC)ST5202 Applied Regression Analysis (4MC)Elective MolesST5198 Graate Seminar Mole (4MC)ST5199 Coursework Track II Project (16MC，Track2必修)ST5203 Design of Experiments for Proct Design and Process Improvements (4MC)ST5204 Experimental Design 2 (4MC)ST5205 Probability Theory II (4MC)ST5206 Generalized Linear Models (4MC)ST5207 Nonparametric Regression (4MC)ST5208 Analytics for Quality Control and Proctivity Improvements (4MC)ST5209 Analysis of Time Series Data (4MC)ST5210 Multivariate Data Analysis (4MC)ST5211 Sampling From Finite Populations (4MC)ST5212 Survival Analysis (4MC)ST5213 Categorical Data Analysis II (4MC)ST5214 Advanced Probability Theory (4MC)ST5215 Advanced Statistical Theory (4MC)ST5217 Statistical Methods for Genetic Analysis (4MC)ST5218 Advanced Statistical Methods in Finance (4MC)ST5219 Bayesian Hierarchical Modelling (4MC)ST5220 Statistical Consulting (4MC)ST5221 Probability and Stochastic Processes (4MC)ST5222 Advanced Topics in Applied Statistics (4MC)ST5223 Statistical Models: Theory/Applications (4MC)ST5224 Advanced Statistical Theory II (4MC)ST5225 Statistical Analysis of Networks (4MC)ST5226 Spatial Statistics (4MC)ST5227 Applied Data Mining (4MC)ST5241 Topics I (4MC)ST5242 Topics II (4MC)ST5244 Topics in Data Science and Analytics (4MC)ST5318 Statistical Methods for Health Science (4MC)申请和录取要求：Track1：四年制，统计、数学、经济、金融等数理量化背景强的专业背景，先修课：高等微积分、线性代数和概率；Track2：三年制，先修课：高等微积分、线性代数和概率。GPA建议85+，IELTS 6 / TOEFL 85(W22)；从20Fall起，所有国际学生都必须提供GRE成绩，新加坡本地大学毕业非强制（GRE is required starting academic year 2020/2021 admission; GRE is not compulsory for those candidates who graated from Singapore local universities）。不需要推荐信，申请后需要邮寄材料，该项目发录取时间比较晚，根据往年情况5月左右录取发放录取结果，每年招收160人左右。收割机留学部分录取案例：①西财-数学与应用数学，GPA 3.54，IELTS 7，GRE 328，银行+数据公司实习、美赛H②西财-经济统计，GPA 3.9，TOEFL 95，GRE 310，滑铁卢交换一年就业情况：NUS统计专业学生就业去向包括政府部门、制造业、金融、医药业、IT、市场研究、咨询等。近年来，NUS的毕业生有进入高盛分析师、慕尼黑保险精算师、亚马逊客户经理、国防科技局工程师、Singtel投标经理、Scoot收益分析师、人力部统计专家、美光数据科学工程师、Garena数据分析师、Sanofi-Aventis预测高管、风险管理研究所信用风险分析师等，前景非常不错。新加坡国立大学 – MSc in Data Science and Machine Learning该项目设立于NUS理学院数学系下，20Fall第一届招生，由数学系、统计与统计与应用概率系、工程学院计算机系、Saw Swee Hock公共卫生学院联合培养，集合了四大系部资源优势。为满足市场对于大数据专业人士的不断增长需求，帮助本科具有定量学科背景如数学、应用数学、统计、物理等专业背景同学转换到数据科学专业方向。课程涵盖了跨学科学习内容，包含计算机、数学、统计学相关内容；并且将数据分析和机器学习相结合。除了学习数据知识技能外，还将有机会整合探索金融、医疗保健、政府部门等行业部门所需要的机器学习与数据分析技能。学制：1Y，最长2年学费：S$45,000课程设置：8月开学，需修满40学分，必修5门20学分+选修5门20学分。Core MolesIntroction to Big Data for InstryOptimisation for Large-Scale Data-Driven InferenceFoundations of Machine LearningCloud ComputingDSML Instry Consulting and Applications ProjectElective Moles可从7门Graate Certificate (GC) Tracks和3门Clusters中选择，至少两门来自GC Tracks/Clusters中。GC in Deep Learning for Data ScientistsGC in Data Mining for InstryGC in Big Data for InstryGC in Data Science in Computer VisionGC in Data Science in Quantitative FinanceGC in Data Science in Internet of ThingsGC in Health InformaticsClusters in MathematicsClusters in StatisticsClusters in Computing20Fall申请截止期：2019.12.1-2020.03.15，以后年的申请时间为10.15-次年1.31申请和录取要求：数学、应用数学、统计、物理学、工程学、计算机科学等具有量化科学相关专业背景。GPA建议3.5/85+，TOEFL 85(W22) / IELTS 6，无G（建议能提交）。以下几个录取者背景供大家参考（数据来源于网络）：①985-数学与应用数学，GPA 3.5+，TOEFL 90+，GRE 315+，美赛H，几个科研+一个数据岗实习②985-微电子科学与工程+金融双学位，GPA 85+，IELTS 7，两个实习③985-探测制导与控制技术，GPA 3.6，IELTS 6.5，GRE 319④211-职能运输工程，GPA 3.76/4.0，TOEFL 110，GRE 323⑤985-材料科学与工程，GPA 83，IELTS 6.5，GRE 322，有工作经验⑥985-生物信息与统计，GPA 84，TOEFL 100+，GRE 320+南洋理工大学 – MSc in Analytics该项目设置于NTU物理与数学学院，是一项跨学科课程，适用于寻求在各自领域中利用业务分析的专业人士，以及期望进入数据科学行业发展的毕业生。分析学是一门寻找数据模式以帮助决策的科学学科，是基于应用数学的跨学科领域，在商业、金融和工业环境中应用广泛。现代企业正在寻求日趋复杂的分析方法，为消费者提供更好的购物建议，瞄准以前被忽略的市场数据，并提高内部物流流程和工作流程的效率。该课程提供将尖端数据科学技术应用于现代经济业务中的技能和知识。学制：1Y学费：S$52,500课程设置：三个学期，需修满30学分，必修课11门24学分+选修课6学分；1个分析实习模块（自学实习）、分析软件工具特设研讨会、行业专家的临时研讨会。课程强调在现实环境中的数据分析应用技能，包含一门6学分的Practicum必修课程，全日制学生在下列企业中找到实习机会完成此Practicum，包括：APL, BreadTalk, Charles & Keith, DHL, Experian, Grab, UPS, Shopee, Lazada, DBS, UOB, Johnson & Johnson, JR Group, Lenovo, MSD, PSA, and PwC。学期安排：COMPULSORY COURSESMH8101 Operations Research I (1.5AU)MH8102 Operations Research II (1.5AU)MH8111 Analytics software I (1.5AU)M8112 Analytics Software II (1.5AU)MH8121 Analytics Workshop I (1.5AU)MH8122 Analytics Workshop II (1.5AU)MH8131 Probability and Statistics (1.5AU)MH8141 Time Series Analysis (1.5AU)MH6142 Database Systems (3AU)MH6151 Data Mining (3AU)MH6191 Practicum I (6AU)ELECTIVE COURSESMH6301 Information Retrieval and Analysis (3AU)MH8311 Stochastic Processes for Data Science (1.5AU)MH8321 Statistical Modelling and Data Analysis (1.5AU)MH8322 Uncertainty and Dependence (1.5AU)MH8331 Financial and Risk Analytics I (1.5AU)MH8332 Financial and Risk Analytics II (1.5AU)MH8341 Data Management and Business Intelligence (1.5AU)MH8351 Web Analytics (1.5AU)20Fall申请截止期：2019.11.01-2020.01.31申请和录取要求：每年招收40人，数学、统计学、工程学、计算机科学等具备良好量化学科专业背景。GPA建议3.5+，TOEFL 92 / IELTS 6.5，GRE 315+ / GMAT 650+（新加坡本科免G）。以上为offer收割机留学辛苦原创整理～转载请标注出处

随着社会的不断发展，对能够有效利用，处理、分析并深入剖析大数据的专业人才的需求正快速增长。因此，数据科学专业已在商业、自然科学、生命与医疗科学，以及其他科研领域收到广泛的关注。香港中文大学的的数据科学专业旨在融合数据科学的基本理论、数据采集与管理、数据分析及高可扩展性的知识发现等专业知识和技能，为学生在大数据科学及其分析领域打下扎实基础。数据科学硕士的毕业生将在学习期间习得最顶尖的大数据处理技术，并接触到支撑大数据技术的前沿理论和方法。此外，学生将在毕业前参与一个实际研究课题项目来展示他们在商业、政府、安全、医疗、生物、自然科学、环境等领域中能够熟练运用数据科学的基本概念来设计创新的方法及应用。立思辰留学360介绍数据科学硕士课程是由香港中文大学（深圳）理工学院与经管学院共同开设的，并与深圳市大数据研究院和深圳市高等金融研究院合作，来自两所学院及研究院的优秀师资也将共同担任项目的授课教师。香港中文大学数据科学专业申请要求211，均分82分以上，非211，均分85左右，无专业背景要求，雅思6.5，托福79，gmat（阅读）21香港中文大学数据科学专业课程设置统计学理论、机器学习、数据挖掘入门、时间序列分析、数据库原理与开发、应用回归分析、应用多元方法、贝叶斯分析入门、数值算法分析、人工智能、最优化理论入门，信息论及编码、图像处理与计算机视觉、分布式系统入门、应用并行编程。香港中文大学数据科学专业就业前景据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。据职业社交平台Linked In发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。根据中国商业联合会数据分析委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT（即中国互联网三巨头：百度、阿里巴巴、腾讯），60%以上都在招大数据人才。所以数据科学这个专业的就业前景是非常不错的，而且，数据科学专业是未来科技的制高点，各行各业的高端智囊团都需要，所以，同学们如果选择这个专业一定要再求学期间好好的沉淀自己，沉潜蓄力，毕业后才能有一个好的前途。

转眼间十月即将结束，2020香港高校的申请又将拉开帷幕。香港的高校到底怎么样？有哪些学习心得可以帮助大家少绕弯路？初到香港的体验是什么样的？我们采访了100位在香港就读或者毕业的新通学子，精选了一些信息，希望给弟弟妹妹们一些求学上的启发。”张同学 就读于香港教育大学-语文教育专业学习都是普通话教学，虽然有的老不太标准，但并不妨碍理解。该专业的课程设计也很合理，时间上很紧凑，不会太闲或太忙；内容上也是很充实，不存在说老师不认真的问题。来了一个月还是学到很多东西了，同学间一起学习和交流起来是很方便，不容易产生一些不必要的误解。学校的整体氛围也相对开放，和平，不存在内地生受到歧视的之类的事情。李同学 就读于香港大学-电商与互联网计算学习环境与大陆不太一样，需要自主的事情也有很多。学校可以提供很多资源，如图书馆线上线下培训，IT设备使用教学，都值得一学。庞同学 就读于香港大学-建筑保育1.生活上，大家都步履匆忙，街道拥挤，整座城市的节奏很快。2.物价高，但货真价实。3.学习上，课程的难度会随不同专业而异。我的专业相对不是太难，老师会发散性的漫谈，好在没有考试，不需要死记硬背。老师很鼓励学生问问题。4.同学里，内地和当地人各占一半。没有什么冲突，相处很融洽。章同学 就读于香港浸会大学-信息技术管理感觉香港的学习还是很有趣的，因为是全英文教学，在提高英语的基础上，教育方式也比较偏西化，认识了很多新朋友，生活上 香港有很多好吃的东西。刘同学 就读于香港城市大学-语言研究香港的学习比起大陆的学校，学术性更强，教授的资质也很高，用心学可以学到很多东西，当然也能够感受这个国际大都市的风情，有一个更加开阔客观的视野。在生活上，可能一开始不能全面二维码支付会出现忘记带现金的情况，后面也会慢慢习惯，进口的商品很多，价格高低与大陆不一样，所以在物资方面还是很齐全的。殷同学 就读于香港中文大学-商业分析BA截止到填写日期，已经上课近一个月了。我想说，香港中文大学有一种激励人持续努力，不懈进步的氛围。学习方面感想如下：1. 本专业偏向数据分析，当前课程涉及大量经济、统计学知识。这对于本科数理背景不够强的我而言，刚开始有点不适应。因此需要课下自学老师推荐的网课和书籍。2. 港校一学期只有四门课，每学期只有三个月，但这不意味着轻松，相反，这极其考验每个人的自制力和时间规划能力。学校的资源非常丰富，每个人的造化取决于如何利用学校资源，包括学习资源和就业资源。3. 周围的同学朋友都那么优秀，我也要很优秀呀！柴同学 就读于香港城市大学-商务资讯系统专业香港城市大学来自内陆的同学和老师很多，平时沟通完全无障碍，不用担心粤语听不懂，哈哈。教授背景都很强悍，人也都超级好，只要努力多问可以学到很多东西。茹同学 就读于香港理工大学-汉语言语言学知识以及学习课程比较理论化，作业，presentation，小组活动蛮多的。生活这边也蛮好的，特别方便有各种以及各国的店铺值得探索。新姐说：听了学姐学长的分享，有没有一些启发呢？现在，2020年香港春季入学硕士开放申请！时间有限，先到先得！而想要就读香港本科的同学，也可以准备起来啦！

今年，因为欧美受疫情影响严重，留学生们的首选就是香港留学和日本留学，香港地方虽小，学校却含金量很高。今天，艾特诗教育的老师就带同学们了解一下香港的名校及其优势专业。香港大学香港大学（The University of Hong Kong），简称 “港大”（HKU），是中国香港的一所国际化公立研究型大学，有亚洲“常春藤”之称 。香港大学自1911年创校以来始终采用英语教学，其学术研究多可与欧美无缝对接、良性互动，也得益于此，在很长一段时间里，以医学、商科、人文、政法等领域见长的香港大学都是中国高等教育界一面独特的旗帜，享誉亚洲乃至世界。2014/15QS亚洲大学排名：香港大学排名第3位。2016/17QS世界大学排名：香港大学排名第30位。优势专业：工商管理、金融、语言学、法律、新闻学、教育等。香港科技大学香港科技大学（The Hong Kong University of Science and Technology），简称港科大（HKUST），是一所亚洲顶尖、国际知名的研究型大学。1986年建校，位于九龙清水湾，是香港8所受政府大学教育资助委员会资助并可颁授学位的高等教育院校之一。香港科技大学在科学、工程、商管、人文科学和社会科学领域上提供跨学科课程，其中电子工程、土木工程、计算机科学、统计学为该校的优势学科。2014-15QS亚洲大学排名：香港科技大学排名第5位。2016-17QS世界大学排名：香港科技大学排名第28位。优势专业：土木、机械、化工、电子、经济等。香港中文大学香港中文大学（The Chinese University of Hong Kong），简称港中大（CUHK），是一所亚洲顶尖、享誉国际的公立研究型综合大学，1963年成立，位于沙田马料水，是一所以“中国研究”、“生物医学科学”、“信息科学”、“经济与金融”、“地球信息与地球科学”为五大重点研究领域的研究型综合大学，被誉为亚洲最美的大学校园之一。2014/15QS亚洲大学排名：香港中文大学排名第6位。2016/17QS世界大学排名：香港中文大学排名第51位。优势专业：文化管理、英语、法律、教育、传媒、电子、社会学等。香港城市大学香港城市大学（City University of Hong Kong），简称城大（CityU），是中国香港一所国际化的公立研究型综合大学，1984年建校, 位于九龙塘达之路，设有商学院、人文及社科、科学及工程、创意媒体、法律等学院;校训为敬业乐群。2014/15QS亚洲大学排名：香港城市大学排名第11位。2016/17QS世界大学排名：香港城市大学排名第57位。优势专业：金融、会计、法律、商务、心理、电子、计算机等。香港理工大学香港理工大学（The Hong Kong Polytechnic University），简称“理大（PolyU）”，是一所位于中国香港的世界知名公立综合性研究型大学，世界百强名校，1994年建校，毗邻九龙红磡。主要院系有应用科学及纺织学院、工商管理学院、语文及传意学院等。2014/15QS亚洲大学排名：香港理工大学排名第27位。2016/17QS世界大学排名：香港理工大学排名第116位。优势专业：金融会计学、物流学、酒店管理学、物理治疗学、护理学、生物学等。香港浸会大学香港浸会大学（Hong Kong Baptist University），简称“浸大”（HKBU），是位于中国香港九龙的研究型大学，与香港大学并立为香港历史最悠久的两所高等学府，是香港政府全资资助的八所大学之一。共设有七个学院：文学院、工商管理学院、中医药学院、传理学院、理学院、社会科学院及持续教育学院。2014/15QS亚洲大学排名：香港浸会大学排名第45位。2015/17QS世界大学排名：香港浸会大学排名第318位。优势专业：中医学、生物学、新闻传播等。以下是QS全球大学学科排名2015图文资料：包含香港六大高校学科排名及亚洲大学学科排名。2016年港学府收获破丰的一年，其中5科位列全球10强，港大占四科，2015年牙医首次上榜位列第二，2016年数据上升，位列第一!绝对属潜力学科啊!艾特诗教育多年来致力于教育事业，以帮助一切在学习方面有需求的学生和家长为企业的发展理念，全方位多元化的为学生和家长提供国际教育服务，让学生有机会学习到国际优质教育，让学生有机会开拓国际视野增加国际竞争力。

重磅!!香港政府最新推出首份『人才清单』香港政府为了吸引来自世界各地的人才，8月28日公布首份人才清单，共包括11项专业。符合人才清单要求的申请人，经评核后，可以享有“优秀人才入境计划”下的优势：在“综合计分制”下获得30分额外分数!另：个别申请人须提供文件，以证明其符合人才清单中相应专业的资格和经验要求。11项专业为：资深废物处理专家或工程师资产管理专才海运保险专才精算师金融科技专才数据科学家及网络安全专家创新及科技专家造船师轮机工程师及船舶总管创意产业专才争议解决专才和业务交易律师划重点：生效日期：即日起可申请。针对人群：申请“香港优才计划”的所有人。优势：是11项专业中的任何一项专业的申请人，可以额外加分30分。方舟君解读这是香港政府公布的首份“香港人才清单”，目的是为了吸引全世界各地优秀人才来港发展。“人才清单”是对“香港优才计划”的补充，这一方面表明香港太缺人才了，他们需要更多优秀的人才来港助力香港发展;另一方面，这也表明未来申请“香港优才计划”下“综合计分制”的人才，香港政府对他们提出了更高的专业要求!对于符合要求的申请人来说，“人才清单”的出炉，大大的提高了他们的竞争力。例如：某申请人为造船师，满足年龄 30分，学历 10分，工作经验 5分，语文能力 20分，家庭背景 5分，一共70分，打分很低，基本不可能申请“香港优才”。但现在，因为他的专业是属于『人才清单』名单之列，所以能给他额外加30分，则总分为100分。高分，大大提高了获批率!补充(关于11项专业的资历要求)如下：典型资历持有现金热能废物处理技术活先进化学/物理/生物处理废物程序的相关硕士或博士学位及具备十年的相关工作经验;或持有上述范畴的相关学士学位及具备十五年的相关工作经验。典型资历最少拥有商业或其他相关的学士学位(如经济、金融、法律和会计)，并曾接受在职培训及行业进修课程和计划。具有最少三年的基金管理行业相关经验、有关金融和市场拓展的知识，以及语言技巧(例如英语及/或普通话)。典型资历具备最少三年从事保险业的经验，曾于海运或物流服务业工作优先，并拥有金融和保险方面的学士学位。拥有ACII、ANZII或同等专业资格，并曾于其他经济体的监管机构工作则更佳。典型资历拥有精算学、数学、统计学、经济学、商学或工商管理的学士学位;及具有在取得资历后最少三年在精算相关领域的工作经验。典型资历具有相关学科的学士或以上学位;及曾任职于相关领域中(如人工智能、先进软件技术(电脑编程)、大数据分析、区块链应用和网络安全)的领先机构更佳。典型资历资深数据科学家：数学、统计学、电脑科学、运筹学、工程、数据科学或相关学科的学士学位(硕士或博士学位更佳);及具备在业界应用数据分析技术的经验。资深网络安全专家：取得电脑科学、资讯科技、资讯系统管理、资讯/电脑工程或相关学科的学士或硕士学位;取得资讯保安证书(有额外的网络技术证书更佳);以及在保安及风险管理、网络保安/架构、软件开发保安、互联网及网络安全或资讯科技保安相关范畴，具备最少四年相关经验。典型资历持有高认受性的大学所坂授的科学、科技、工程或数学(STEM)的学科学位，具备相关科技范畴的工作经验，并曾在顶尖的机构、公司，及组织取得杰出成就，足以证明申请人为备受肯定的人才;具上述卓越经验或成就的人士，即使并非具高认受性大学的科学、科技、工程或数学系(STEM)毕业生，亦欢迎申请。典型资历取得大学的造船学士学位;及在船舶管理公司、船级社、海事顾问公司或船坞具五年全职经验;及五年全职经验中两年必须从事行政、管理、执行或督导工作。典型资历最少具有两年担任轮机长职务的航海经验，及两年担任船舶总管的经验，或曾于海运业担任高级工程师职位;或相关学科的硕士学位(MEng或MSc)或同等资格;及最少五年担任船舶总管经验或曾于海运业担任高级工程师职位。典型资历录音工程师●具有制作最优质录音产品所需的特别技能;●已于职业学校完成专门课程，或取得音响工程、声音工程技术等的大学学位;及●知名和获业界认可的音乐奖项获奖者。母带工程师●具有声学工程、音讯工程或音乐制作工程的学位;●对声音的科学和声音的艺术均有深刻了解;●曾获得格林美奖(最佳母带工程师奖)，或其他获业界认可的知名音乐奖项。黑胶唱片的刻录/压铸工程师：●具有特别技术，能够制作出最优质的唱片和密纹唱片;●制作著名唱片的业绩记录，以及他/她在通讯领域中的科学或专业经验，包括设计和推销混音设备或播音设备;及●具有最少十年积极参与广播工程或其相关领域的经验，并能展现出具有足够的技术熟练程度。游戏开发专家：●在游戏开发方面具有三年经验;●曾在内地或海外获得一个或更多知名奖项的成功游戏开发过程中，担任游戏设计师、游戏程式设计师或游戏图像设计师。游戏制作人：●在游戏开发方面具有五年经验;及●曾在内地或海外获得一个或更多知名奖项的成功游戏开发过程中，担任游戏制作人。电影业专才：●参与前期制作、制作和后期制作的不同工作，并是指定著名国际电影节的得奖者，例如电影发展基金的「资助业界参与香港境外影展计划」中的第一级别和第二级别项目。典型资历争议解决专才：已被指派解决国际金融争议，或涉及投资者与东道国之间投资争议，并具有多种语文能力的专门仲裁员或调解员，并具备过往三年曾处理个案的纪录证明。业务交易律师：于一带一路沿线国家持有法律执业资格的人士，在取得法律执业人员资历以外，兼具最少五年跨境交易的专门经验。

1、香港大学香港大学简称为港大（HKU），是一所位处中国香港特别行政区的公立研究型大学。其奠基于1910年3月16日，次年3月30日正式注册成立，是香港历史最悠久的高等教育机构。建校初期，香港大学规模极小，自1912年3月11日正式开学，到1916年12月举行首次毕业典礼，仅有23名毕业生。第二次世界大战爆发，香港大学一度处于瘫痪状态，1941年教学全面中止;1948年4月9日复校后，秩序重建与结构转型并举，学校步入高速发展的黄金时期。缘于殖民地的特殊性，香港大学自创校以来始终采用英语教学，其学术研究多可与欧美无缝对接、良性互动，也得益于此，在很长一段时间里，以医学、商科、人文、政法等领域见长的香港大学都是中国高等教育界一面独特的旗帜，享誉亚洲乃至世界。截至2014年，香港大学设有5个 国家重点实验室各类直属、附属科研机构90余个。从“卓越学科领域计划”中不难看出医学、商科、信息科学都是香港大学传统且极具竞争力的学科领域；除此之外港大的土建、法政、教育等学科亦处于世界一流行列2、香港中文大学香港中文大学简称港中大（CUHK），书院联邦制大学建制，为世界大学联盟成员、亚洲首家国际商学院协会（AACSB）认证成员、亚太国际教育协会创始成员、英联邦大学协会成员，是一所以“中国研究”、“生物医学科学”、“信息科学”、“经济与金融”、“地球信息与地球科学”为五大重点研究领域的公立研究型大学，并在这些领域堪称世界级学术重镇。香港中文大学的创立，打破了大英帝国殖民地近五百年来只允许一所高等学府存在的铁律，是20世纪亚洲地区“非殖民化”的表征之一。中大的出现掀起了香港七十年代的“中文运动”，成功终结了英文垄断官方语言地位的局面，具有一定的时代意义。国家重点实验室（5个）：华南肿瘤学国家重点实验室（香港中文大学伙伴实验室）、植物化学与西部植物资源持续利用国家重点实验室（香港中文大学伙伴实验室）、消化疾病研究国家重点实验室（香港中文大学伙伴实验室）、农业生物技术国家重点实验室（香港中文大学伙伴实验室）、合成化学国家重点实验室。香港中文大学在2006年的策略计划中，选定五个学术领域，调配充足资源协助其开展研究，以“中国研究”、“生物医学科学”、“信息科学”、“经济与金融”、“地球信息与地球科学”为五大重点研究领域。3、香港科技大学香港科技大学简称香港科大(HKUST)，为东亚研究型大学协会(AEARU)成员、AACSB和EQUIS双重认证成员、环太平洋大学联盟(APRU)成员，是一所以商科、工科为优势的国际性研究型大学。创校以来，香港科技大学秉承全球视野和锐意创新的精神，迅速成为国际知名学府，带动香港转型为知识型社会。科大竭力追求卓越，领导并促进科技、商业和人文社会科学创新，为世界培养新一代的领袖。香港科技大学在科学、工程、商管、人文科学和社会科学领域上提供跨学科课程，其中电子工程、土木工程、计算机科学、统计学为该校的优势学科。国家重点实验室(2个):先进显示与光电技术国家重点实验室、分子神经科学国家重点实验室高等研究院(1个):香港科技大学赛马会高等研究院中国内地科研平台(4个):香港科技大学深圳研究院、香港科技大学霍英东研究院、香港科技大学LED-FPD工程技术开发中心、浙江香港科技大学先进制造研究所。4、香港理工大学香港理工大学简称理大，是一所坐落于香港的公立综合性研究型大学。学校成立于1937年，为香港历史最悠久的大学之一，是香港8所受政府大学教育资助委员会资助并可颁授学位的高等教育院校之一。在2014年QS亚洲大学排名中，香港理工大学位居亚洲第27位，香港第5位。根据2015年《美国新闻与世界报道》，学校在工程学列全球大学第9位，全港第1位。截至2013/14年度，香港理工大学开办了221门课程，其中非学位课程15门，学士课程118门，硕士课程82门，博士课程6门，获国家教育部认可之中国内地课程23门，居香港及海外大学之冠 。学校开设的多门全日制学士学位课程为香港独有，包括设计学香港理工大学 校园外貌、工程物理学、环境与可持续发展、服装与纺织学、测绘与地理资讯、国际航运与物流管理学、医疗化验科学、眼科视光学、职业治疗学、物理治疗学和放射学。5、香港演艺学院香港演艺学院于1984年由香港政府成立，致力于演艺人才的培养，是香港唯一专门培养演艺人才的学院。学院教学大楼位于香港岛湾仔，与湾仔艺术中心相邻。演艺学院现有以下学院/学科:舞蹈学院、戏剧学院、电影电视学院、音乐学院、科艺学院、中国戏曲。五间学院均提供文凭至学士荣誉学位程度之课程。演艺学院香港演艺学院排演的话剧剧照于一九九二年经由香港学术评审局评核而获得学位颁授资格。学院之学位课程均由此学术评审局甄审。

香港作为亚洲的金融中心，金融业非常发达，有不少世界著名银行、投资机构和保险公司在香港设有常驻机构或分支机构。因此，香港高校开设的商科专业，在世界上都非常具有竞争力。香港大学是香港综合排名最高的学校，2016年开设商业分析课程，开设于经济及工商管理学院。课程发展为三个方向：一般分析，信息分析和运营分析。香港大学的BA课程设置更加注重数据处理和数据分析能力的培养，实践性较强。想要申请香港大学商业分析的小伙伴们快点看过来！项目介绍The Master of Science in Business Analytics (MSBA) 香港大学商业分析硕士项目（MSc in Business Analytics）旨在培养学生分析大数据的理论与方法，从而获得在当下商业领域的竞争优势以及对商业发展的战略性视角。该项目的特色在于兼顾培养学生的软、硬综合实力（soft skill & hard skill）。软实力是指商业素养，包括商业沟通、商业思维等方面；而硬实力是指编程、数学与统计知识以及将其运用在商业世界中解决实际问题的能力。课程结构港大MSBA项目的毕业要求是修满10节课即可。这10节课由4门核心、5门选修、1门综合性课程构成。具体课程设置见下图。另外，由于商业分析课程每年招收来自不同学科背景的学生，为了确保同学可以在开学前有对新课程有大致的了解，本专业会在八月底专门为新生开设暑期训练营，旨在加强同学的基础知识和技能，来应对开学后的各个学科的挑战，暑期训练营所教授的知识将涵盖例如数学、编程、统计学与业务分析等基本理论知识。学制：一年入学时间：2021.08学费：330000港币●申请要求●学位：偏爱国内985/211学生，具有一定的数理/编程基础。语言：雅思不低于6，托福不低于80，最好考GMAT或者GRE

21Fall申请季逼近，大家都时刻关注着各个院校的申请动态。然而香港大学更新了21Fall的专业列表，今年又新增了两个全日制硕士项目！分别是：商学院：Master of Finance in Financial Technology 金融技术金融硕士文学院：MA in the field of Global Creative Instries 全球创意产业接下来就让小夏给大家详细介绍一下这两个专业吧！金融技术金融硕士专业介绍MFFinTech计划旨在为学生准备在瞬息万变的金融世界中工作的机会。通过本课程，学生将获得必不可少的金融和金融技术知识和技能，以应对不断变化的金融业格局。将详细探讨金融和保险业“大数据”以及包括区块链，人工智能和云计算在内的其他新兴数字技术所带来的商机。本课程具有跨学科的学术重点，学生需完成以金融科技为重点的不同学科的课程。这些课程为学生提供将技术创新应用于金融服务的基本知识和能力。MFFinTech计划由商业和经济学院领导，具有强大的多学科培训，并由工程和法律学院共同提供课程。学生能够掌握最先进的技术技能，并对金融科技的潜在法律，经济和社会影响有广泛的了解。学制全日制（1—2年）录取要求1.公认的学士学位或同等学历；2.具有计算机科学，工程，数学，物理学，统计学或与科学和技术相关的背景的候选人是高度优选的。3.托福成绩必须达到550分或以上（笔试）或80分（基于互联网的考试），或者雅思总分不得低于6分，且所有子测试不得低于5.5分。申请截止时间● Round1：2020年10月19日● Round2：2020年12月14日● Round3：2021年2月3日● Round4：2021年3月9日● Round5：2021年4月7日全球创意产业专业介绍全球创意产业专业是研究贸易与文化之间复杂关系和相互作用的跨学科框架。研究和分析了在工业层面上创意商业化和商业文化化背后相互交织的文化，经济，社会和政治力量。通过其全球性和比较性的重点，该计划的主要目的是促使学生研究文化的不同观点，并批判性地反思其在当今社会文化和商业日益重叠的社会中不断变化的作用，形式和内容。本专业为东西方创意产业的比较研究提供了东西方的全球框架。为学生提供了全球，区域，国家和地方各级创意产业的出现，发展和前景的全景。旨在研究主要创意产业的更广泛的生产、分销、营销、消费和监管体系，包括但不限于广告，时装，艺术，古董和手工艺品，出版，音乐，表演艺术，数字娱乐，设计，电影和视频，软件和计算以及电视和广播。涵盖了从对创意产业发展的文化批判，对文化生产过程的考察到对文化政策的评估等主题，为学生提供探索和分析文化，商业和政治相互作用的机会。(文学院的全球创意产业专业，由于是最新增设的课程，官方还没有公布该详细信息，不过小夏会持续关注动态，并且会及时给大家更新，可以留意我们之后推文哦！)有新增专业就代表有了更多的选择，并且金融技术和创意产业均是近年比较热门的方向，在社会经济发展中影响力越来越大，入股不亏啊！同学们快快行动起来啦！

香港硕士申请已经全面开放，随着2020年进入倒计时，申请也进入了关键时期！小编为大家汇总了香港大学，香港中文大学，香港科技大学，在12月和1月初截止的热门专业，还未申请的同学要抓紧时间准备了。香港大学Master of Architecture建筑学Master of Architecture(Design)建筑学(设计)Master of Science in Urban Analytics都市分析理学硕士Master of Science in Urban Planning城市规划Master of Urban Design城市设计以上专业申请截止时间：2020/12/31中午12点Master of Arts in Applied Linguistics应用语言学第一轮申请截止时间：2020/12/28中午12点Master of Accounting会计学Master of Economics经济Master of Finance金融Master of Finance in Financial Technology金融技术Master of Global Management全球管理Master of Science in Business Analytics商业分析Master of Science in Marketing市场营销以上专业第二轮申请截止时间：2020/12/14中午12点Master of Science in Computer Science(Financial Computing Stream)计算机科学 (金融方向)Master of Science in Computer Science (General Stream)计算机科学Master of Science in Computer Science (Cyber Security Stream)计算机科学 （网络安全方向）Master of Science in Computer Science(Multimedia Computing Stream)计算机科学 （多媒体方向）Master of Science in Electronic Commerce & Internet Computing电子商务和网络计算Master of Science in Engineering(Building Services Engineering)建筑设备工程Master of Science in Engineering (Electrical and Electronic Engineering) - Communications Engineering Stream电子与电气工程-通讯工程方向Master of Science in Engineering (Electrical and Electronic Engineering) - General Stream电子与电气工程Master of Science in Engineering (Electrical and Electronic Engineering) - Power Engineering Stream电子与电气工程-电力工程Master of Science in Engineering (Energy Engineering)工程学（能源工程）Master of Science in Engineering (Environmental Engineering)工程学（环境工程）Master of Science in Engineering (Geotechnical Engineering)工程学（岩土工程）Master of Science in Engineering (Instrial Engineering and Logistics Management)工程学（工业工程与物流管理）Master of Science in Engineering (Infrastructure Project Management)工程学（基础建设项目管理 ）Master of Science in Engineering (Mechanical Engineering)工程学（机械工程学）Master of Science in Engineering (Structural Engineering)工程学（结构工程学）Master of Science in Engineering (Transportation Engineering)工程学（运输工程学）以上专业第一轮申请截止时间：2020/12/31中午12点Master of Data Science数据科学Master of Statistics统计学以上专业第一轮申请截止时间：2020/12/15中午12点香港科技大学Civil Infrastructural Engineering and Management土木基础工程与管理Environmental Engineering and Management环境工程与管理以上专业第一轮申请截止时间：2020/12/15Master of Science in Data-Driven Modeling数据驱动建模Aeronautical Engineering航空工程Chemical and Biomolecular Engineering化学与生物分子工程Intelligent Building Technology and Management智能建筑技术及管理Mechanical Engineering机械工程以上专业第一轮申请截止时间：2021/1/1Information Technology信息技术第二轮申请截止时间：2021/1/1Economics经济学申请截止时间：2021/1/7香港中文大学人类学MA in Anthropology第三轮申请截止时间：2020/12/15英文（应用英语语言学）MA in English (Applied English Linguistics)英文（文学研究）MA in English (Literary Studies)第二轮申请截止时间：2020/12/31全日制工商管理Master of Business Administration第二轮申请截止时间：2020/12/14商务分析MSc in Business Analytics第三轮申请截止时间：2020/12/21资讯与科技管理MSc in Information and Technology Management第三轮申请截止时间：2020/12/17房地产MSc in Real Estate第三轮申请截止时间：2021/01/04电子工程学MSc in Electronic Engineering第二轮申请截止时间：2020/12/28信息工程学MSc in Information Engineering第三轮申请截止时间：2020/12/31全球传播MA in Global Communication新闻学MA in Journalism新媒体MSc in New Media广告学MSSc in Advertising企业传播学MSSc in Corporate Communication主轮申请截止时间：2020/12/14应用经济学与社会和经济政策双学位Dual Degree - MSc in Applied Economics (CUHK) and MS in Social and Economic Policy (Northwestern University)经济学MSc in Economics第二轮申请截止时间：2020/12/11心理学MA in Psychology申请截止时间：2020/01/03性别研究MA in Gender Studies第一轮申请截止时间：2020.12.31如果此文章对您有所帮助，是对我们最大的鼓励。对此文章以及任何留学相关问题有什么疑问可以关注小编咨询，愿金吉列留学成为您首选咨询服务机构。