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项目简介
专业方向
商业分析
入学时间
9月
项目时长
1年
项目学费
415000港币/年
面试形式
真人单面
项目官网
https://prog-crs.hkust.edu.hk/pgprog/2027-28/msc-ba
点击前往
就业方向
咨询公司、科技企业、金融机构、数据分析公司、电商企业
岗位分布
商业分析师、数据科学家、分析顾问、量化分析师、决策分析师
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培养目标
<p><br /> 香港科技大学商业分析理学硕士学位课程旨在满足对商业分析专业人士的强烈需求。它通过汇集应用统计、建模、优化和信息管理方面的广泛知识,为学生提供坚实的商业分析知识。该课程侧重于教授学生如何很好地利用数字数据、多维非结构化信息和商业分析知识来建立数据驱动的战略,提高绩效,并促进基于证据的讨论,以解决问题。它培养学生的商业分析能力,以及解决管理、金融和营销等各个领域的实际商业问题的实践经验。有了商业分析的理论和实践基础,并辅以其技术,学生将有能力在各种商业场景和领域中整合商业沟通、商业分析和商业决策过程。<br /> </p>
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申请要求
具有认可机构颁发的学士学位或同等学历,偏好信息系统、运营管理、统计学或相关领域背景<br> 强烈建议提交GMAT/GRE(不强制要求)<br> 具备相关工作或商业经验将有助于申请<br> 具备SQL及Python编程的基本能力
语言要求
申请提交时需要雅思在有效期内,接受UKVI雅思(用于英国签证及移民的雅思考试)
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总分要求
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申请时间

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on hold
国际生
夏令营
:
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提前批次
:
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进行中
:
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on hold
:
申请量过大,相应的申请有延迟或者无法拿到offer的风险。
国际生
:
本条是指国际生截止日期
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顾问解析
<p>香港科技大学拥有亚洲第一商学院,其开设的商业分析专业更是商学院中申请的热门项目。该项目2017fall开始招生。相比港大和中大的商业分析项目,这个项目在课程设计方面更technical。</p> <p><b>就业服务</b>:会发布很多高质量的招聘信息,涵盖香港内地甚至全球各行各业的岗位。除此之外,还有很多免费且专业的就业辅导,比如一对一的简历修改,模拟面试和各种技能提升的培训和讲座。</p> <p><b>招生特点</b>:偏好信息系统、运营管理、统计学等相关专业背景。对多元背景的申请者非常友好。申请不强制要求G,但建议申请者带上高分G(GMAT 700+, GRE 320+)提高申请竞争力。项目有面试,对申请者的面试表现很看重。</p>
课程设置

毕业需要修满30学分,包括18学分的必修课程和12学分的选修课程(其中可能包括企业咨询方向的选修课程),也可以在不收取额外费用的情况下获得最多34个学分,但需经批准。

所有方向
企业咨询
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录取报告
香港科技大学商业分析方向录取报告
155
申请数
23
录取数
14.8%
整体录取率
84.5天
录取中位时长
录取指南
该方向录取者以985院校和海外本科为主,两者合计占比超过九成,211院校录取者较少,普通本科暂无录取记录。典型录取者GPA集中在80-90分区间,雅思中位数为7.0,建议申请者将GPA 85+、雅思7.0+作为参考目标。985/211背景学生需在保持高绩点的同时,突出量化分析或商业实践经历;海外本科学生应确保成绩单体现扎实的数理基础。普通本科申请者需通过高含金量实习、科研或相关课程成绩来弥补背景劣势,但整体风险较高,样本量较少,仅供参考。 录取者本科专业背景多元,经济、金融、管理、计算机等均有分布,其中经济和管理背景录取率相对较高。建议申请者选择与自身专业高度匹配的子项目,优先考虑本科课程与商业分析核心技能(如统计学、编程、数据分析)的契合度。跨专业申请者需通过补充相关课程、参与数据分析项目或积累商业分析实习经历,来证明具备必要的数理和逻辑能力,样本量较少,仅供参考。 从历史数据来看,7月至10月是投递高峰期,其中7月投递的录取率较高,9月和10月申请量最大但录取率相对平稳。建议申请者在9月至11月完成投递,提前准备好成绩单、语言成绩和文书材料,尽早提交以占据先机。延迟投递可能面临名额减少和竞争加剧的风险,尤其是背景不占优势的申请者更应避免拖延,样本量较少,仅供参考。
留学资讯
面试经验
香港科技大学商业分析项目的面试中,根据指南者留学历届学员的反馈,60%的学员被问到“为什么申请这个项目”,80%的学院被问到相关的实习经历,同时面试官比较关注学员学习使用的软件和程序。
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视频面试,面试于2023-11-06
面试内容
1. 自我介绍; 2. 选择这个项目的原因; 3. 回归中的假设检验; 4. 解释p值、R^2; 5. 阐述对犯罪率和房价成反比的看法; 6. 职业规划; 7. 反问
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视频面试,面试于2024-11-11
面试内容
1. 自我介绍,要求重点介绍机器学习经历; 2. 介绍简历中的曲线下面积; 3. 择校原因; 4. 职业规划; 5. 判断一元线性回归拟合程度的方法; 6. 应对R^2很低的方法 7. 举例证明单个自变量R^2很低,加入其他自变量以后变高; 8. 反问
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视频面试,面试于2023-11-10
面试内容
1. 选择香港科技大学的原因; 2. 职业规划; 3. 回归相关问题; 4. 对比线性回归和逻辑回归
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