作為過來人，必須安利這門可以從商科跨進數(shù)據(jù)領域的寶藏項目！香港大學商業(yè)分析（BA）簡直是轉專業(yè)選手的「黃金跳板」，手把手帶你從商業(yè)思維切入數(shù)據(jù)分析，實踐性強到畢業(yè)直接收割大廠 Offer。

課程亮點：

AI + 管理咨詢雙賽道，拒絕水碩！

2016 年開設于經濟及工商管學院，現(xiàn)在分成兩大方向：

AI Stream：主攻機器學習、數(shù)據(jù)分析建模

Management Consulting (MC) Stream：結合商業(yè)戰(zhàn)略與咨詢方法論

港大 BA 最絕的是 —— 不空談理論！課程全程圍繞「如何用數(shù)據(jù)產出商業(yè)洞察」，比如用 Python 做商業(yè)智能分析，用蒙特卡洛模擬解決實際決策問題，Capstone 項目直接對接企業(yè)真實案例，學完就能寫進簡歷

錄取偏好：

六成商科本，文科也有機會！

背景友好度：

? 65% 錄取者來自金融 / 經濟 / 會計等純商科

? 12% 是 CS 本科，20% 來自數(shù)學 / 工程

? 文科（語言 / 社科）也能申！Boot camp 會補微積分、Python 等基礎

GPA 建議：

985 / 海本：3.5+；211：3.7+，親測港大對高分 211 學生超友好，經濟 / 管理類商科本是錄取主力～

實習建議：2-3 段經歷，金融背景也能突圍！

港大不卡實習崗位類型，銀行 / 行研 / 四大 / 咨詢都 OK！重點是：

從實習中挖掘「數(shù)據(jù)洞察」經歷（比如用 Excel 分析客戶數(shù)據(jù)優(yōu)化策略）

強調商科優(yōu)勢：商業(yè)敏感度 + 數(shù)據(jù)落地思維

舉個：我之前在銀行實習時，用 SQL 提取客戶交易數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)了理財產品的客群偏好，這段經歷在文書里被面試官夸「很有 BA 思維」！

課程設置揭秘：

5 個學期，硬核與實用并存！

前兩學期必修課：

Core1 Quantitative Analysis Methods：貝葉斯、決策樹、蒙特卡洛模擬（數(shù)學統(tǒng)計控狂喜）

Core2 Business Intelligence and Analytics：Python 從 0 到 1，教授超耐心手把手帶

Core3 Business Statistics：計量經濟學內容（公認最難，但學完能吊打很多應屆生）

Core4 Operations Analytics：庫存管理、產能計算等實操模型

后三學期：選修課 + Capstone（可選 AI 算法或商業(yè)咨詢方向，我選了某電商的用戶增長項目，直接拿到 Return Offer?。?/p>

就業(yè)前景：

跨行業(yè)通吃，深造也香！

畢業(yè)生去向超廣：

行業(yè)：金融科技、互聯(lián)網大廠、供應鏈管理、咨詢（麥肯錫 / BCG 都有學長學姐）

崗位：商業(yè)分析師、數(shù)據(jù)產品經理、供應鏈分析師、戰(zhàn)略顧問

深造：數(shù)據(jù)科學、大數(shù)據(jù)、決策科學等碩士 / 博士（港大背景申 Top 校超有優(yōu)勢）

申請 Tips：

文書重點：突出「商業(yè) + 數(shù)據(jù)」的結合點，比如「如何用數(shù)據(jù)分析解決商業(yè)問題」

語言成績：雅思 6.5（小分 6.0）/ 托福 90+，可后補

截止時間：一般分三輪，建議第一輪投遞（11 月截止）

錄取案例：

真的不是水碩！每天都在和小組作業(yè)、代碼、案例分析斗智斗勇，但畢業(yè)后回頭看，港大 BA 給的不僅是學歷，更是「用數(shù)據(jù)驅動商業(yè)決策」的核心競爭力，想轉專業(yè)學數(shù)據(jù)分析的寶子，沖就對了！