港科大-BA就讀真實體驗分享

學長的高光時刻

【24Fall Offer機構學員：Z學長】

本科背景：某財經211(2+2)-經管+數理經濟統計

硬性條件：GPA 3.3、74+、IELTS 7.0(6.0)、GRE 315

碩士就讀：港科技-Business Analytics

首先，對於(yu) 這個(ge) 項目，網絡上的評價(jia) 總體(ti) 來說是偏向負麵的，尤其是在小紅書(shu) 平台上，很多同學都提出了一些批評。作為(wei) 一名HKUST-BA項目正在就讀的選手，其實在我決(jue) 定入讀之前，我也有看到過這些評價(jia) ，但最終我還是選擇了加入這個(ge) 項目。因此，今天我會(hui) 基於(yu) 我的親(qin) 身體(ti) 驗，客觀且詳細地為(wei) 大家分享這個(ge) 項目的實際情況。

01、項目基本概況

項目整體(ti) 設置

BA項目時長一般為(wei) 一年，也有同學選擇延長到一年半或兩(liang) 年。對於(yu) 大部分本科畢業(ye) 後直接攻讀碩士的同學來說，一年製的項目是最常見的選擇。

不過，這個(ge) 項目的畢業(ye) 時間非常靈活。你可以選擇在次年的7月畢業(ye) ，完成所有課程的修讀時間通常為(wei) 當年5月。如果你選擇了不同的畢業(ye) 方案，也可以選擇在次年的10月或再下一年的1月畢業(ye) 。

這種靈活的安排意味著你可以有兩(liang) 次機會(hui) 參加秋季和春季的招聘。項目的靈活性還體(ti) 現在你可以選擇調整其中一門課程的時間，或者通過暑期課程和不同學期的安排來完成學分要求。

隻要完成規定的學分要求，並達到對應的GPA要求，最終都會(hui) 發放畢業(ye) 證書(shu) 。但壓力會(hui) 大一點，GPA沒那麽(me) 好拿，按平均B+算。每個(ge) 班級的人數大約在100到120人之間，具體(ti) 的浮動不大。

課程設置

關(guan) 於(yu) 課程設置，官方網站上有詳細的介紹，雖然每年會(hui) 有所調整，但總體(ti) 來說可以分為(wei) 幾個(ge) 主要板塊：AI+編程板塊、統計理論板塊、谘詢板塊、金融與(yu) 商業(ye) 板塊，同時也涉及一些輔助課程，如數據隱私保護等。

學期安排

按照常規的一年製計算，項目從(cong) 8月入學，次年5月上完課程，7月畢業(ye) 。整個(ge) 項目包含四個(ge) 學期：第一學期是8月至9月，第二學期是11月到12月，第三學期是次年的1月至3月，第四學期則是4月至5月。每個(ge) 學期的時長是8周，每門課程需要上8次課。

假期安排方麵，每個(ge) 學期之間有一周的假期，第二學期和第三學期之間會(hui) 有一個(ge) 聖誕假期和過年假期，通常包括12月末至1月初。聖誕節和過年期間，大家可以選擇度假或在家休息，以前過年上網課可能會(hui) 引起一些不滿，但現在的安排明顯改善了這一點。（隔壁HKU部分專(zhuan) 業(ye) 今年過年前後要上課，不理解這些港校怎麽(me) 想的）

同學背景

關(guan) 於(yu) 同學的背景，這個(ge) 項目的多樣性較強。大部分同學都有海外本科背景，尤其是來自歐美、澳大利亞(ya) 、香港等地區的院校，例如QS 100英本/ US NEWS 100美本/澳八大/港八大/加三這種。

國內(nei) 院校的背景相對較少，通常隻有極少數同學來自複旦等頂尖高校，原因在於(yu) 這個(ge) 項目極度偏好海外背景，極度偏好軟實力強、有特色的候選人。

項目的招生標準對中國籍和非中國籍的申請者有所不同，非中國籍的錄取標準較低，主要是為(wei) 了滿足項目的多樣性要求。

項目的學術背景以商科為(wei) 主，整體(ti) 涵蓋了經濟學、金融、管理、會(hui) 計、統計學、數據科學、計算機科學等專(zhuan) 業(ye) 。有部分同學是工作幾年來這裏繼續深造，也算是行業(ye) 資深前輩。

跨專(zhuan) 業(ye) 的同學較少，一般是來自生物學、化學、物理學等學科的學生。整體(ti) 而言，項目的入學門檻較高，尤其是英語水平。雅思7分是我個(ge) 人覺得能通過全英麵試的量化標準，盡管部分學生在口語方麵可能稍有欠缺，但綜合的英語聽說讀寫(xie) 水平通常符合雅思的標準。

由於(yu) MSBA的專(zhuan) 業(ye) 多樣性、國籍多樣性、海外背景偏好等，學生的綜合實力方差較大，但在我看來，專(zhuan) 業(ye) 內(nei) 藏龍臥虎，同學間技能互補性高，內(nei) 卷思維小，平均家庭背景較好。

02、吐槽Part

在網絡平台上，尤其是小紅書(shu) ，關(guan) 於(yu) 港科BA吐槽較多的幾個(ge) 點，我都有親(qin) 身的體(ti) 會(hui) 。接下來，我逐一展開來詳細聊聊我的真實感受，幫助大家更直觀地了解這個(ge) 項目的實際情況。

❓課程強度與(yu) 難度太高

首先最普遍被吐槽的就是課程強度大、難度高，我個(ge) 人對此表示非常認同。項目分為(wei) 四個(ge) 學期，而香港其他學校的一年製碩士項目通常僅(jin) 有兩(liang) 個(ge) 學期，這意味著我們(men) 實際上承擔的課程數量遠超其他碩士項目。具體(ti) 來說，我們(men) 需要完成的課程多達15門，攤到每個(ge) 學期差不多是3-4門課，但幾乎沒有一門課是輕鬆或“水”的。

舉(ju) 例說明↓

谘詢板塊的課程（如管理谘詢），幾乎每周或每兩(liang) 周都會(hui) 有case要完成。雖然是小組合作，但每周都需要做研究、準備presentation（Pre），撰寫(xie) PPT和日報，整體(ti) 工作量相當繁重。

編程與(yu) AI相關(guan) 的課程難度更高，以往可能隻有期末有一個(ge) 大的final project，現在受AI時代的影響，每隔兩(liang) 三周就會(hui) 有一次比較大的作業(ye) 或項目。可以不誇張地講，在非coding背景的學生裏，會(hui) 不會(hui) coding不那麽(me) 重要，AI用得不好，那包痛苦的。

統計理論板塊對於(yu) 非理工科背景的同學來說尤其困難，因為(wei) 教授的節奏較快，需要大量的課外自學和補充。

這15門課中，有超過10門的強度和內(nei) 容密度都超出正常範圍。每門課雖隻上8次（每次3小時，共24學時），但所涉及的知識密度可能遠遠超過了理論上24個(ge) 學時能掌握的水平。

因為(wei) 商業(ye) 分析本身就是跨學科專(zhuan) 業(ye) ，內(nei) 容涵蓋商業(ye) 、金融、統計、編程甚至AI，這種交叉領域的課程必然要求你同時掌握多個(ge) 領域的知識，導致實際感受的學習(xi) 負擔幾乎翻倍。

❓作業(ye) 量與(yu) 考核方式多樣且負擔重

作業(ye) 方麵，每門課的日常作業(ye) 都相當繁重↓

代碼類作業(ye) ：小則幾十行代碼，大則數百行，理工科背景的同學都覺得任務量大，手搓或用AI輔助都不會(hui) 輕鬆；

報告類作業(ye) （Report）：需要紮實掌握理論知識和統計編程技能，製作圖表，最終以英文撰寫(xie) 報告，通常需要花費至少三天的完整投入；

演講（Pre）與(yu) 展示：通常為(wei) 10-15分鍾，難度比我本科（財經211經管）階段要高一些；

考核方式包含開卷考試、閉卷考試、小組展示，還有BA項目特有的考核形式——即真正用代碼或AI技能製作實際落地的商業(ye) 項目或產(chan) 品。這種考核方式壓力極大，但同時也是最能提升個(ge) 人能力的。

❓強製Workshop的設置不夠合理（但已優(you) 化）

上一屆普遍反映強製Workshop過於(yu) 繁瑣、不實用，並且影響求職和實習(xi) 。在我們(men) 的批評反饋下，下一屆的Workshop已經取消了強製參加。Workshop的內(nei) 容通常涉及偏數據庫和深層次的編程工具，如Neo4j、NoSQL以及SQL的進階應用。

對非計算機或統計專(zhuan) 業(ye) 出身的同學來說，這些內(nei) 容過於(yu) 艱深且不夠實用，因為(wei) 大多數應用場景用Python就能高效完成。這些工具在國內(nei) 企業(ye) 的招聘需求中並不突出，因此Workshop被很多同學視作負擔，而非收獲。

❓考勤製度嚴(yan) 格到幾乎不近人情

考勤嚴(yan) 格是港科大BA項目最大的槽點之一，甚至超過了其他所有問題。我們(men) 采用紙質簽名方式進行考勤，每堂課前後均需簽到，代簽幾乎不可能實現。每門課僅(jin) 能缺席一次不扣分，缺席兩(liang) 次扣掉30%的總成績，缺席三次直接掛科，不存在任何挽救措施。

即便是生病、麵試等客觀情況，也幾乎都無法被認可為(wei) 合理的缺勤理由。這一點嚴(yan) 重影響了同學們(men) 求職和實習(xi) 的計劃，個(ge) 人感受非常負麵。雖然大家可能通過一些技術手段（懂的都懂）或方法來規避，但製度本身依然十分不合理。

❓地理位置確實偏遠，但影響有限

網絡上有人吐槽科大位置偏遠，我承認這一點，但影響並沒有想象中那麽(me) 嚴(yan) 重。科大的配套設施僅(jin) 限於(yu) 圖書(shu) 館、山和海，沒有市中心的商圈便利。交通方式通常需要先坐地鐵再轉乘小巴或打車。但是實際上，由於(yu) 許多同學都住在同一地區，日常大多選擇合租並打車拚車。這樣算下來，人均成本並不高，通勤便利度尚可接受。隻是對於(yu) 深圳實習(xi) 的同學來說，往返港深的路途確實會(hui) 較為(wei) 辛苦。

❓教授教學質量參差不齊，但整體(ti) 尚可

大部分教授的履曆都十分優(you) 秀，教學質量整體(ti) 不錯。但確實存在個(ge) 別課程（如Big Data Analysis）的教授水平令人失望。該課程的教授教學方法和作業(ye) 安排都不盡合理，學生體(ti) 驗較差。

但除此之外，大部分教授都獲得了同學們(men) 的認可，例如教授統計理論的Lucy老師，不僅(jin) 教學質量極佳，人也特別好，同學們(men) 普遍喜歡她。整體(ti) 而言，教授的教學質量更多取決(jue) 於(yu) 個(ge) 人差異，大部分情況下還算令人滿意。

❓學生水平參差不齊，需要團隊協作時謹慎選擇隊友

由於(yu) 招生偏重海外背景，同學的能力和背景方差非常大。有些海外學曆含金量低，有些則十分硬核，這一點無法一概而論。小組合作時可能出現成員實力差距懸殊的問題。

因此，組隊時要格外注意挑選合適的隊友，盡量避免遇到實力不強、態度不佳的隊友。但好在踩坑一次後，大家基本都會(hui) 吸取教訓，不會(hui) 反複踩雷。

總體(ti) 而言，港科大BA項目的吐槽主要集中在課程強度高、作業(ye) 量大、考勤過嚴(yan) 、Workshop不夠實用、地理位置偏遠、部分教授教學質量參差和同學能力不均衡這幾點。其中考勤嚴(yan) 格的確是最大的問題，嚴(yan) 重影響了求職安排；而Workshop與(yu) 地理位置的影響則相對較小；課程難度和學生水平差異則見仁見智，各有利弊，可以通過個(ge) 人適應調整。

03、一些General的反饋

個(ge) 人認為(wei) 不錯的課程

AI相關(guan) 課程——前沿與(yu) 實用的結合

港科大BA在AI的應用方麵具有顯著優(you) 勢。我最推薦的課程就是Practical AI for Business。這門課程不僅(jin) 強調AI技術本身，還要求我們(men) 真正將AI的技能和編程能力應用到實際的商業(ye) 項目中，開發可以落地的商業(ye) 產(chan) 品。作為(wei) 一門課程，它不僅(jin) 前沿且實用，尤其適合那些對商業(ye) 分析和技術結合有濃厚興(xing) 趣的同學。

這門課程的講師是一位非常著名的韓國投資人，擁有豐(feng) 富的業(ye) 界經驗和社會(hui) 履曆。盡管語言上有挑戰，因為(wei) 他用英語授課，但他那種法式的優(you) 雅和謙遜的風格確實讓課堂氛圍非常舒適。在香港中環的授課地點也讓我感受到濃厚的商務氛圍，正如我之前提到的，這門課程讓我不僅(jin) 學到了前沿的技能，也讓我在一個(ge) 接近實際工作的環境中真正理解了AI在商業(ye) 中的應用。

從(cong) 別的同學聽說：谘詢板塊有一門課也很好，學生如果表現優(you) 秀，有機會(hui) 獲得全職實習(xi) 機會(hui) 。這些課程通過與(yu) 實際企業(ye) 合作，給予學生與(yu) 業(ye) 界接觸的機會(hui) ，幫助學生為(wei) 將來的職業(ye) 生涯奠定基礎。

另外，像High Dimensional Statistics課程（由Lucy教授講授）也是非常受歡迎的。雖然這門課程也是必修課，但它的理論內(nei) 容與(yu) 實際應用緊密結合。Lucy教授的講解非常深入人心，她的授課風格清晰且富有邏輯，對於(yu) 理解高維數據如何在商業(ye) 決(jue) 策中應用提供了很好的指導。

項目整體(ti) 的授課偏向，以及與(yu) 港大/港中文的課程的對比

總的來說，港科大BA項目的授課偏向定量分析，課程內(nei) 容緊跟行業(ye) 和技術的前沿，特別是在AI與(yu) 數據分析領域。與(yu) 香港大學（HKU）和香港中文大學（CUHK）的課程相比，港科大項目的特點可以總結為(wei) 以下幾點↓

強烈的AI導向：幾乎每門課程都涉及AI技術的應用，AI不僅(jin) 是一個(ge) 附加工具，更是商業(ye) 分析的核心內(nei) 容。

非常定量：項目中的許多課程涉及大量的統計分析、編程以及數據建模，讓大家在定量分析方麵有了深入的訓練。

結合產(chan) 業(ye) 前沿：課程內(nei) 容不僅(jin) 僅(jin) 局限於(yu) 學術理論，更多的是與(yu) 當前行業(ye) 的實際需求和前沿技術結合，幫助學生提前適應未來的職業(ye) 環境。

創業(ye) 支持：項目的內(nei) 容不僅(jin) 能為(wei) 求職做準備，還能為(wei) 有創業(ye) 夢想的同學提供足夠的知識儲(chu) 備和資源支持。

特別是對於(yu) 那些希望創業(ye) 的同學，港科大的AI導向和跨學科的課程體(ti) 係將是非常有價(jia) 值的。你不隻是學習(xi) 編程或數據分析，而是學會(hui) 如何將這些技能應用到實際的商業(ye) 環境中，創造出具備市場潛力的商業(ye) 產(chan) 品。

項目對計算機及數據能力的要求

對於(yu) 計算機和數據能力的要求，項目本身確實有一定門檻，但AI技術的引入實際上降低了這種門檻。雖然項目中大部分同學背景各異，不全是計算機科學或數據分析出身，但隻要你能使用AI工具，就能夠降低學習(xi) 編程的難度。

因此，對於(yu) 沒有編程背景的同學來說，掌握AI工具是進入該項目的重要能力。例如，你可能不懂Python編程，但通過AI工具的學習(xi) ，你可以快速上手，並實現你需要的技術要求。這種技術的便利性讓每個(ge) 學生都能跟得上課程進度。

日常是否可以兼顧實習(xi) ？

我認為(wei) 是完全可以的。項目的靈活性和香港的課程安排（可以選擇白天、晚上或周末上課）讓大家有足夠的時間進行實習(xi) 。特別是對於(yu) 住在深圳的同學來說，可以選擇在深圳實習(xi) ，同時在港科大上課，確保能夠兼顧工作與(yu) 學習(xi) ，但累是真的累，務必要舍棄對生活（旅遊、健身、戀愛等）的優(you) 先度。

學校的就業(ye) 資源與(yu) 求職情況

至於(yu) 就業(ye) 資源，港科大商學院提供了豐(feng) 富的就業(ye) 機會(hui) ，尤其是在香港及其他亞(ya) 洲地區。然而，由於(yu) 當前經濟形勢的影響，市場上的機會(hui) 相對較少，盡管如此，與(yu) 其他院校相比，港科大仍然能夠提供更多的就業(ye) 資源，幫助學生更容易找到工作。說白了，絕對意義(yi) 上我覺得還是不行，相對意義(yi) 上他還真強點。

補充一下，對於(yu) 創業(ye) 者來說，學校的創業(ye) 資源甚至比就業(ye) 資源更為(wei) 豐(feng) 富。如果你有創業(ye) 的夢想，港科大能為(wei) 你提供足夠的支持和平台，幫助你把創意轉化為(wei) 實際的商業(ye) 機會(hui) ，這也是我現在在走的路子。對沒錯，就業(ye) 太難了，拿完Offer我就創業(ye) 去了。

這個(ge) 項目到底值不值得讀？

首先說結論，我認為(wei) 這個(ge) 項目是值得讀的，尤其是對於(yu) 那些真正想要提升自己在商業(ye) 分析、數據科學和AI領域能力的同學來說，這個(ge) 項目的價(jia) 值是不可忽視的。學費大概在30多萬(wan) 人民幣，這比香港其他商學院的一些金融類課程要便宜，性價(jia) 比還是相對較高的，尤其是在考慮到課程內(nei) 容的深度與(yu) 廣度後，我認為(wei) 它的價(jia) 值是完全符合這個(ge) 價(jia) 位的。

從(cong) 我個(ge) 人的經曆來看，盡管項目中有些課程內(nei) 容相對不那麽(me) 實用，但即便是這些不太直接應用的知識，在整個(ge) 學習(xi) 過程中依然會(hui) 對我們(men) 產(chan) 生很大的認知影響。在港科大，你不光是學到實用的技能，還能接觸到很多前沿的理論與(yu) 工具，這是非常難得的學習(xi) 體(ti) 驗。事實上，許多同學在畢業(ye) 後依然能通過這些知識和技能，在職場上獲得獨特的競爭(zheng) 力。

再談到職業(ye) 發展和就業(ye) 機會(hui) 。我認為(wei) ，盡管整體(ti) 市場環境確實處於(yu) 不景氣狀態，影響了就業(ye) 機會(hui) 的數量，但從(cong) 相對意義(yi) 上來說，港科大的資源還是非常豐(feng) 富的。尤其是在香港這片市場上，港科大為(wei) 同學提供的就業(ye) 資源無論是數量還是質量都較為(wei) 出色。

當然，如果你想要找到非常合適且心儀(yi) 的工作，或者希望得到更高的薪資，可能需要更多的努力與(yu) 運氣，因為(wei) 當前市場的整體(ti) 競爭(zheng) 壓力確實很大。我隻能告訴你，HKUST在實際的簡曆篩選中不會(hui) 給你丟(diu) 臉，麵試中AI賦能xx行業(ye) /業(ye) 務總能是你的一個(ge) 特色優(you) 勢。

不過值得注意的是，這個(ge) 項目的就業(ye) 幫助並不僅(jin) 限於(yu) 找一份工作。如果你有創業(ye) 的打算，港科大提供的創業(ye) 資源可能會(hui) 比就業(ye) 資源更豐(feng) 富。學校對創業(ye) 項目的支持和資源投入是相當可觀的。

如果你有好的創意和想法，學校會(hui) 為(wei) 你提供平台和幫助，推動你把創意變成現實。因此，如果你希望在未來自己創業(ye) ，或者你已經在心裏決(jue) 定了這條路，港科大的創業(ye) 資源將是你不可忽視的一大優(you) 勢。HKUST在這個(ge) 領域真的強得可怕！

總結：憑角度倒推價(jia) 值，用變化正推未來！

從(cong) 絕對意義(yi) 上來說，是否值得讀這個(ge) 項目，其實取決(jue) 於(yu) 個(ge) 人的目標和預期。如果你期望通過這個(ge) 項目獲得一份高薪的工作，或者你希望在短時間內(nei) 看到直接的職業(ye) 回報，項目的價(jia) 值可能在某些方麵並沒有那麽(me) 突出，畢竟目前市場的不景氣依然對就業(ye) 有影響。尤其是在金融、互聯網等行業(ye) ，競爭(zheng) 尤為(wei) 激烈。

但是，從(cong) 相對意義(yi) 上來說，如果你沒有美國藤校、牛津劍橋這樣的Offer，那麽(me) 我認為(wei) 港科大在主流院校裏值得選擇。在這個(ge) 項目裏，你將接觸到全球領先的技術、理念和商業(ye) 思維，做各類前沿實用的項目，還能包裝成簡曆去求職。

更重要的是，AI這一技術革命的浪潮正在席卷各個(ge) 行業(ye) ，而港科大的項目非常注重AI的應用。這為(wei) 我們(men) 提供了一個(ge) 獨特的機會(hui) ，讓我們(men) 能夠深入學習(xi) AI技術，掌握其在商業(ye) 中的實際應用，甚至將其作為(wei) 職業(ye) 規劃的一部分。我個(ge) 人深信，AI不僅(jin) 是當前的熱點，更將是未來的產(chan) 業(ye) 革命。因此，能夠在港科大學習(xi) 這個(ge) 領域，必將極大地提升我的競爭(zheng) 力和思維廣度。

對於(yu) 我而言，這個(ge) 項目在兩(liang) 方麵改變了我的人生軌跡。第一，AI的學習(xi) 讓我真正意識到，這不僅(jin) 僅(jin) 是一個(ge) 技術潮流，它是未來各行各業(ye) 的核心驅動力，能夠掌握AI，我不再拘泥於(yu) 傳(chuan) 統的金融或互聯網行業(ye) ，而是開辟了新的職業(ye) 道路和創業(ye) 機會(hui) 。第二，這個(ge) 項目讓我結識了非常多來自不同背景、擁有不同技能的同學和朋友。

我們(men) 組建了一個(ge) 技能互補的團隊，並且共同為(wei) 一個(ge) 方向努力。未來不久，我將與(yu) 我的團隊一起，為(wei) 瀏覽此文章的朋友們(men) ，帶來我們(men) 第一款服務學生的AI產(chan) 品。