香港大学计算机类3大热门硕士专业解析

港大计算机科学硕士（ MSc in Computer Science ）

港三CS类项目中最有可能逆袭！这个项目招生名额有300 + 人，有笔试和面试，有港大招牌在，也是港三里录取率高和含金量高的cs项目，就业方面不管是留港还是回内地，在HR眼里都是硬通货， 计算机专业同学建议放在第一梯队。

录取难度分析

对比港中文和港科的纯cs项目属于竞争最低的，而且对背景的包容度也高。偏好计算机科班的同学，但EE、数学、物理等理工科的同学想要跨申也不是没有可能，但需要在申请材料里表现你的编程能力和项目经验，比如你做过的编程项目，或者实习中有哪些产出。 

录取分数参考：985/211均分88+，85+冲刺；双非背景需要均分90+。

就业前景

港大自带的职业buff，提供专属的职业规划指导及专场大厂招聘会，回内地就业可以进互联网大厂，再加上庞大的校友网络支持，字节、阿里、腾讯都能轻松敲开大门，技术、研发都是对口岗位。

申请策略

提前准备笔试和面试，重点复习数学基础比如高等数学，线性代数，概率论等，理解他们的原理。 编程能力方面，数据结构和算法是核心，刷LeetCode ，中等难度的题目是重点，50-100的题量基本能应付笔试。

港大人工智能硕士（ MSc in Artificial Intelligence ）

港大人工智能硕士也是港三AI项目中相对容易申的专业，1.5年的学制，由数学系主导，联合统计和精算系，计算机系开的项目，对数学和AI进行深度捆绑，从基础的数学理论到前沿的AI技术都能覆盖到，1.5的学制也能多的时间去做实习或项目， 非常适合想要深耕AI领域的同学。 

录取难度

港大AI对比港中文和港科的AI项目，对数理背景的同学有偏好，只要你能证明你的数学能力就机会拿到offer。

录取偏好数学、统计学和计算机科学专业的同学，如果其他理工科同学想要申请的话可以重点突出数理基础。

分数参考：跟港大CS专业差不多！985/211均分88+可以尝试，85+可以冲刺；双非背景90+可以冲刺

 就业前景

就业方面AI属于蓝海领域，毕业的同学可以从事机器学习工程师或数据科学家，目前在金融科技（ 量化AI）和智慧医疗等赛道缺人严重，薪资比普通CS岗位的还要高。 

申请策略

同时具备数理基础和编程能力，笔试建议复习数学分析，线性代数，概率论等，需要重点理解他们在AI中的应用，比如矩阵运算在神经网络里的运用。

Python和 TensorFlow/PyTorch要熟悉起来，最好要有实际的项目经历，比如用 PyTorch 做过图像识别或文本分类等。

想要跨专业申请的同学，如果你是非数理或CS背景，一定要修机器学习，统计学等相关课程，或者有AI相关的实习或科研，来弥补专业差距。 

港大数据科学硕士Master of Data Science

港大的数据科学项目是有港大统计与精算系和计算机系联合开设的项目，适配了数据科学全链条的需求，课程主要有统计建模，机器学习和大数据处理等，培养的是要用数据解决实际问题的人才，无论是技术岗位还是商业岗位都能对付和衔接起来。 

录取难度

港大的数据科学项目必须要有数理和编程基础，对背景的硬性要求较高，适合统计学、数学和计算机背景的同学，如果你有优秀的数量能力也可以尝试，比如经济学或物理学等，纯商科背景的同学申请难度较大，除非你有很好的数理基础和编程能力。

分数参考： 985/头部211均分85+可以尝试申请，更看重背景的匹配度，分数够了背景不匹配也白搭。 

就业前景

数据岗位的需求不得不说，这几年是真的火爆，这个项目毕业的同学可以做量化开发工程师，机器学习工程师，信息安全分析师，商业分析师，甚至还可以转数据产品经理，金融、互联网、咨询行业都有需求，就业面很广。 

申请策略

申请成绩单要有 微积分、线性代数、统计学等课程，还要有至少一门的编程语言课程，比如 Python/R/Java都可以，成绩当然不能太低了。

技能硬指标：

必须要会的：编程语言R和Python（建议重点练习Pandas、NumPy、Scikit-learn 库）、SQL

加分项：熟悉Hadoop、Spark 这些大数据工具，要会基础操作。

如果你是商科或社科专业打算跨专业申请，一定要修数学和编程课程，找数据相关的实习来弥补专业差距 

温馨提示：

港大的这个三个CS类项目都有笔试和面试，想要申请的同学一定要提前做好准备。

对于打算跨专业申请的同学，一定要证明你的匹配度，无论是课程还是实习和项目经历，都要跟申请的专业匹配才行。CS类专业竞争激烈，早递交早拿到结果，建议12月前完成申请递交，优势会更大 。

了解更多留学相关信息，欢迎咨询我们～