一直以来，中国香港地区的商业分析项目究竟谁是NO.1，都是众说纷纭。
究竟是港大的BA还是港中文的BA？至少从明面上看，两个项目的录取结果基本是完全一致：
985高校的85分，211高校的89分，才能保证进入这两个项目招生官的视野。
但今年可能局面会有所改变。
香港中文大学理学院的MSc in Data Science and Business Statistics（数据科学与商业统计学硕士）原本只有非全日制版本。对于内地学生来说，非全日制课程一直不太实际：来回通勤不便，而且需要两年时间才能完成。
最近学校悄悄在官网修改了课程性质，现在显示为全日制课程，学制为一年。
目前该课程尚未在申请系统中正式上线，但官网信息已经更新，结合港校招生规律，开放申请大概率只是时间问题，有意向的同学不妨提前准备申请材料，抢占先机。
01、欢迎非统计背景申请者
这个新项目最吸引人的一点，莫过于它的背景包容性。
课程介绍里明确写着“收非量化背景”。要知道，现在数据类专业越来越火，但很多项目都卡 “量化背景”，本科没学过数学、统计、编程的同学，想转技术方向往往没门路。
那么，完全没有数理背景的学生是否真的能够申请和学习？
这里要泼点冷水，给大家提个醒：虽然官网说“接受本科任何背景”，但 “任何背景”不代表 “零数理基础也能随便申”。
小烨君觉得如果本科四年完全没接触过数学、统计相关课程，申请时很可能因为“背景匹配度不够” 被拒，就算侥幸拿到offer，后续学习也会非常吃力。所以非量化背景的同学，最好在申请前补点基础课程（比如线上的统计学入门、Python基础），既能提升申请竞争力，也能为后续学习铺路。
02、申请要求
GRE
不强制，但如果有好成绩（GRE320+），可以提交作为加分项。尤其非理科背景的同学，能补补背景短板。
语言成绩
不强制提交个人陈述（PS）和简历（CV），但需要 2 封推荐信（建议找本科专业课老师或实习领导写，推荐信内容要突出你的学习能力、数理基础或实践经历）。
很多同学会问：“不看 PS 和 CV，那学校主要看什么？”
答案很明显 ——本科成绩单。GPA、核心课程成绩（尤其是数学、统计、计算机相关课程）会成为学校评估的重点，所以本科成绩好的同学，在这个项目的申请里会更有优势。
截止日期
目前官网还没公布具体的开放时间，但已经给出了截止日期：
首轮截止 2025年12月31日
最终截止 2026年2月28日
这里必须强调一个香港申请的 “潜规则”——先到先得。港校的很多项目不会等到最终截止日期才审核，而是收到申请就开始评估，录满了就会提前关闭通道。
所以“首轮截止12月31日” 才是真正的 “关键节点”。只要你的语言成绩达标，哪怕其他材料还没完全打磨好，也建议在12月31日前提交申请，越晚申请，名额越少，竞争越激烈。
03、与商业分析硕士对比
说到这里，很多同学会把这个新项目和港中文商学院的 “明星项目”商业分析（BA）做对比。
毕竟都是数据相关方向，还同属港中文，到底该选哪个？我们从学费、申请难度、课程侧重三个维度来掰扯掰扯。
学费
这是最直观的差距。
目前港中文数据科学与商业统计学硕士的学费有两个版本：
- 一个页面显示19.2万港币
- 另一个显示22万港币
就算按更高的22万港币算，也比港中文BA的38万港币少了16万！
课程侧重
理学院不仅学费更低，课程也同样硬核。
- 数据科学与商业统计学更侧重统计模型、编程技术、数据分析的底层逻辑，技术门槛更高；
- 而BA更偏向 “商业应用”，比如用数据分析解决市场营销、供应链管理中的问题，技术深度相对弱一些。
如果想学真技术，又不想花太多学费，理学院这个新项目显然更划算。
申请难度
港中文BA的难度简直是 “地狱级别”。
港大BA录取约380人，而港中文BA仅录取150人左右，录取率低了一大截。而且2026Fall的申请人数预计会比之前更多，难度只会增不会减。
整体来看更偏爱985/211的学生：
- 985占比35.9%
- 211院校32.7%
- 双非的学生占比仅有2.6%
更关键的是，港中文BA对背景要求很严，从去年的录取数据来看：
- 商业与经济专业背景的学生占37.9%
- 金融专业占20.9%
- 会计专业占11.8%
基本都是量化或半量化背景。纯文科或完全没有数理基础的跨专业申请者，想申BA基本是 “陪跑”。
对比之下，理学院的这个数据科学新项目，因为是首次开设全日制，录取标准会相对灵活，对背景的包容度也更高。
- 如果你的本科专业是数学、统计、计算机科学、电子信息、软件工程等量化背景，这个项目会非常匹配；
- 就算是本科读金融、会计、经济学（学过基础数学、统计）的半量化背景；或者
- 文科背景但补过数理课程的同学，也可以尝试。
均分方面：
- 顶尖985（比如清北复交浙），均分80+。
- 中等985/211 ，建议均分85+。
- 双非院校的同学，均分最好能达到88-90+。
04、再来看港前三的数据类硕士项目
说完港中文的两个项目，再拓展一下，看看香港前三其他的数据类硕士项目，方便大家做横向对比，选出最适合自己的。
香港大学的数据科学硕士
这个项目的背景要求很明确：需要在 “微积分和代数”“计算机编程”“统计学入门” 这三门学科中，每门都修过至少1门大学级别的课程，也就是说，完全没有数理基础的同学基本没法申请。
学费方面，港大DS是32.4万港币，比港中文新项目（22万）贵，但比港中文 BA（38万）便宜。
生源方面，港大DS偏好Top 985/211背景的学生，985/211的同学均分建议85+，均分越高，竞争力越强。如果你的本科是量化背景，均分达标，又想冲港大的名气，这个项目可以重点考虑。
香港科技大学大数据科技硕士
港科大的理工科一直很强，这个项目也不例外，背景要求分两种：
- 本科是计算机工程、计算机科学、数学等相关量化背景；或
- 其他背景，但有信息技术或数学相关的工作经验（比如做过数据分析师、程序员）。
语言要求是雅思6.5（小分5.5）或托福80分和港中文新项目基本一致。
学费是33万港币，和港大DS差不多，比港中文新项目贵。
港科大 BDT 的优势在于 “技术深度”，课程更侧重大数据处理、机器学习、人工智能等前沿技术，适合想走技术路线的同学。不过它对背景的要求比港中文新项目严，没有量化背景或相关工作经验的同学，申请难度会比较大。
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