学长的高光时刻
【24Fall Offer机构学员：Z学长】
本科背景：某财经211(2+2)-经管+数理经济统计
硬性条件：GPA 3.3、74+、IELTS 7.0(6.0)、GRE 315
硕士就读：港科技-Business Analytics
首先，对于这个项目，网络上的评价总体来说是偏向负面的，尤其是在小红书平台上，很多同学都提出了一些批评。作为一名HKUST-BA项目正在就读的选手，其实在我决定入读之前，我也有看到过这些评价，但最终我还是选择了加入这个项目。因此，今天我会基于我的亲身体验，客观且详细地为大家分享这个项目的实际情况。
01、项目基本概况
项目整体设置
BA项目时长一般为一年，也有同学选择延长到一年半或两年。对于大部分本科毕业后直接攻读硕士的同学来说，一年制的项目是最常见的选择。
不过，这个项目的毕业时间非常灵活。你可以选择在次年的7月毕业，完成所有课程的修读时间通常为当年5月。如果你选择了不同的毕业方案，也可以选择在次年的10月或再下一年的1月毕业。
这种灵活的安排意味着你可以有两次机会参加秋季和春季的招聘。项目的灵活性还体现在你可以选择调整其中一门课程的时间，或者通过暑期课程和不同学期的安排来完成学分要求。
只要完成规定的学分要求，并达到对应的GPA要求，最终都会发放毕业证书。但压力会大一点，GPA没那么好拿，按平均B+算。每个班级的人数大约在100到120人之间，具体的浮动不大。
课程设置
关于课程设置，官方网站上有详细的介绍，虽然每年会有所调整，但总体来说可以分为几个主要板块：AI+编程板块、统计理论板块、咨询板块、金融与商业板块，同时也涉及一些辅助课程，如数据隐私保护等。
学期安排
按照常规的一年制计算，项目从8月入学，次年5月上完课程，7月毕业。整个项目包含四个学期：第一学期是8月至9月，第二学期是11月到12月，第三学期是次年的1月至3月，第四学期则是4月至5月。每个学期的时长是8周，每门课程需要上8次课。
假期安排方面，每个学期之间有一周的假期，第二学期和第三学期之间会有一个圣诞假期和过年假期，通常包括12月末至1月初。圣诞节和过年期间，大家可以选择度假或在家休息，以前过年上网课可能会引起一些不满，但现在的安排明显改善了这一点。（隔壁HKU部分专业今年过年前后要上课，不理解这些港校怎么想的）
同学背景
关于同学的背景，这个项目的多样性较强。大部分同学都有海外本科背景，尤其是来自欧美、澳大利亚、香港等地区的院校，例如QS 100英本/ US NEWS 100美本/澳八大/港八大/加三这种。
国内院校的背景相对较少，通常只有极少数同学来自复旦等顶尖高校，原因在于这个项目极度偏好海外背景，极度偏好软实力强、有特色的候选人。
项目的招生标准对中国籍和非中国籍的申请者有所不同，非中国籍的录取标准较低，主要是为了满足项目的多样性要求。
项目的学术背景以商科为主，整体涵盖了经济学、金融、管理、会计、统计学、数据科学、计算机科学等专业。有部分同学是工作几年来这里继续深造，也算是行业资深前辈。
跨专业的同学较少，一般是来自生物学、化学、物理学等学科的学生。整体而言，项目的入学门槛较高，尤其是英语水平。雅思7分是我个人觉得能通过全英面试的量化标准，尽管部分学生在口语方面可能稍有欠缺，但综合的英语听说读写水平通常符合雅思的标准。
由于MSBA的专业多样性、国籍多样性、海外背景偏好等，学生的综合实力方差较大，但在我看来，专业内藏龙卧虎，同学间技能互补性高，内卷思维小，平均家庭背景较好。
02、吐槽Part
在网络平台上，尤其是小红书，关于港科BA吐槽较多的几个点，我都有亲身的体会。接下来，我逐一展开来详细聊聊我的真实感受，帮助大家更直观地了解这个项目的实际情况。
❓课程强度与难度太高
首先最普遍被吐槽的就是课程强度大、难度高，我个人对此表示非常认同。项目分为四个学期，而香港其他学校的一年制硕士项目通常仅有两个学期，这意味着我们实际上承担的课程数量远超其他硕士项目。具体来说，我们需要完成的课程多达15门，摊到每个学期差不多是3-4门课，但几乎没有一门课是轻松或“水”的。
举例说明↓
咨询板块的课程（如管理咨询），几乎每周或每两周都会有case要完成。虽然是小组合作，但每周都需要做研究、准备presentation（Pre），撰写PPT和日报，整体工作量相当繁重。
编程与AI相关的课程难度更高，以往可能只有期末有一个大的final project，现在受AI时代的影响，每隔两三周就会有一次比较大的作业或项目。可以不夸张地讲，在非coding背景的学生里，会不会coding不那么重要，AI用得不好，那包痛苦的。
统计理论板块对于非理工科背景的同学来说尤其困难，因为教授的节奏较快，需要大量的课外自学和补充。
这15门课中，有超过10门的强度和内容密度都超出正常范围。每门课虽只上8次（每次3小时，共24学时），但所涉及的知识密度可能远远超过了理论上24个学时能掌握的水平。
因为商业分析本身就是跨学科专业，内容涵盖商业、金融、统计、编程甚至AI，这种交叉领域的课程必然要求你同时掌握多个领域的知识，导致实际感受的学习负担几乎翻倍。
❓作业量与考核方式多样且负担重
作业方面，每门课的日常作业都相当繁重↓
代码类作业：小则几十行代码，大则数百行，理工科背景的同学都觉得任务量大，手搓或用AI辅助都不会轻松；
报告类作业（Report）：需要扎实掌握理论知识和统计编程技能，制作图表，最终以英文撰写报告，通常需要花费至少三天的完整投入；
演讲（Pre）与展示：通常为10-15分钟，难度比我本科（财经211经管）阶段要高一些；
考核方式包含开卷考试、闭卷考试、小组展示，还有BA项目特有的考核形式——即真正用代码或AI技能制作实际落地的商业项目或产品。这种考核方式压力极大，但同时也是最能提升个人能力的。
❓强制Workshop的设置不够合理（但已优化）
上一届普遍反映强制Workshop过于繁琐、不实用，并且影响求职和实习。在我们的批评反馈下，下一届的Workshop已经取消了强制参加。Workshop的内容通常涉及偏数据库和深层次的编程工具，如Neo4j、NoSQL以及SQL的进阶应用。
对非计算机或统计专业出身的同学来说，这些内容过于艰深且不够实用，因为大多数应用场景用Python就能高效完成。这些工具在国内企业的招聘需求中并不突出，因此Workshop被很多同学视作负担，而非收获。
❓考勤制度严格到几乎不近人情
考勤严格是港科大BA项目最大的槽点之一，甚至超过了其他所有问题。我们采用纸质签名方式进行考勤，每堂课前后均需签到，代签几乎不可能实现。每门课仅能缺席一次不扣分，缺席两次扣掉30%的总成绩，缺席三次直接挂科，不存在任何挽救措施。
即便是生病、面试等客观情况，也几乎都无法被认可为合理的缺勤理由。这一点严重影响了同学们求职和实习的计划，个人感受非常负面。虽然大家可能通过一些技术手段（懂的都懂）或方法来规避，但制度本身依然十分不合理。
❓地理位置确实偏远，但影响有限
网络上有人吐槽科大位置偏远，我承认这一点，但影响并没有想象中那么严重。科大的配套设施仅限于图书馆、山和海，没有市中心的商圈便利。交通方式通常需要先坐地铁再转乘小巴或打车。但是实际上，由于许多同学都住在同一地区，日常大多选择合租并打车拼车。这样算下来，人均成本并不高，通勤便利度尚可接受。只是对于深圳实习的同学来说，往返港深的路途确实会较为辛苦。
❓教授教学质量参差不齐，但整体尚可
大部分教授的履历都十分优秀，教学质量整体不错。但确实存在个别课程（如Big Data Analysis）的教授水平令人失望。该课程的教授教学方法和作业安排都不尽合理，学生体验较差。
但除此之外，大部分教授都获得了同学们的认可，例如教授统计理论的Lucy老师，不仅教学质量极佳，人也特别好，同学们普遍喜欢她。整体而言，教授的教学质量更多取决于个人差异，大部分情况下还算令人满意。
❓学生水平参差不齐，需要团队协作时谨慎选择队友
由于招生偏重海外背景，同学的能力和背景方差非常大。有些海外学历含金量低，有些则十分硬核，这一点无法一概而论。小组合作时可能出现成员实力差距悬殊的问题。
因此，组队时要格外注意挑选合适的队友，尽量避免遇到实力不强、态度不佳的队友。但好在踩坑一次后，大家基本都会吸取教训，不会反复踩雷。
总体而言，港科大BA项目的吐槽主要集中在课程强度高、作业量大、考勤过严、Workshop不够实用、地理位置偏远、部分教授教学质量参差和同学能力不均衡这几点。其中考勤严格的确是最大的问题，严重影响了求职安排；而Workshop与地理位置的影响则相对较小；课程难度和学生水平差异则见仁见智，各有利弊，可以通过个人适应调整。
03、一些General的反馈
个人认为不错的课程
AI相关课程——前沿与实用的结合
港科大BA在AI的应用方面具有显著优势。我最推荐的课程就是Practical AI for Business。这门课程不仅强调AI技术本身，还要求我们真正将AI的技能和编程能力应用到实际的商业项目中，开发可以落地的商业产品。作为一门课程，它不仅前沿且实用，尤其适合那些对商业分析和技术结合有浓厚兴趣的同学。
这门课程的讲师是一位非常著名的韩国投资人，拥有丰富的业界经验和社会履历。尽管语言上有挑战，因为他用英语授课，但他那种法式的优雅和谦逊的风格确实让课堂氛围非常舒适。在香港中环的授课地点也让我感受到浓厚的商务氛围，正如我之前提到的，这门课程让我不仅学到了前沿的技能，也让我在一个接近实际工作的环境中真正理解了AI在商业中的应用。
从别的同学听说：咨询板块有一门课也很好，学生如果表现优秀，有机会获得全职实习机会。这些课程通过与实际企业合作，给予学生与业界接触的机会，帮助学生为将来的职业生涯奠定基础。
另外，像High Dimensional Statistics课程（由Lucy教授讲授）也是非常受欢迎的。虽然这门课程也是必修课，但它的理论内容与实际应用紧密结合。Lucy教授的讲解非常深入人心，她的授课风格清晰且富有逻辑，对于理解高维数据如何在商业决策中应用提供了很好的指导。
项目整体的授课偏向，以及与港大/港中文的课程的对比
总的来说，港科大BA项目的授课偏向定量分析，课程内容紧跟行业和技术的前沿，特别是在AI与数据分析领域。与香港大学（HKU）和香港中文大学（CUHK）的课程相比，港科大项目的特点可以总结为以下几点↓
强烈的AI导向：几乎每门课程都涉及AI技术的应用，AI不仅是一个附加工具，更是商业分析的核心内容。
非常定量：项目中的许多课程涉及大量的统计分析、编程以及数据建模，让大家在定量分析方面有了深入的训练。
结合产业前沿：课程内容不仅仅局限于学术理论，更多的是与当前行业的实际需求和前沿技术结合，帮助学生提前适应未来的职业环境。
创业支持：项目的内容不仅能为求职做准备，还能为有创业梦想的同学提供足够的知识储备和资源支持。
特别是对于那些希望创业的同学，港科大的AI导向和跨学科的课程体系将是非常有价值的。你不只是学习编程或数据分析，而是学会如何将这些技能应用到实际的商业环境中，创造出具备市场潜力的商业产品。
项目对计算机及数据能力的要求
对于计算机和数据能力的要求，项目本身确实有一定门槛，但AI技术的引入实际上降低了这种门槛。虽然项目中大部分同学背景各异，不全是计算机科学或数据分析出身，但只要你能使用AI工具，就能够降低学习编程的难度。
因此，对于没有编程背景的同学来说，掌握AI工具是进入该项目的重要能力。例如，你可能不懂Python编程，但通过AI工具的学习，你可以快速上手，并实现你需要的技术要求。这种技术的便利性让每个学生都能跟得上课程进度。
日常是否可以兼顾实习？
我认为是完全可以的。项目的灵活性和香港的课程安排（可以选择白天、晚上或周末上课）让大家有足够的时间进行实习。特别是对于住在深圳的同学来说，可以选择在深圳实习，同时在港科大上课，确保能够兼顾工作与学习，但累是真的累，务必要舍弃对生活（旅游、健身、恋爱等）的优先度。
学校的就业资源与求职情况
至于就业资源，港科大商学院提供了丰富的就业机会，尤其是在香港及其他亚洲地区。然而，由于当前经济形势的影响，市场上的机会相对较少，尽管如此，与其他院校相比，港科大仍然能够提供更多的就业资源，帮助学生更容易找到工作。说白了，绝对意义上我觉得还是不行，相对意义上他还真强点。
补充一下，对于创业者来说，学校的创业资源甚至比就业资源更为丰富。如果你有创业的梦想，港科大能为你提供足够的支持和平台，帮助你把创意转化为实际的商业机会，这也是我现在在走的路子。对没错，就业太难了，拿完Offer我就创业去了。
这个项目到底值不值得读？
首先说结论，我认为这个项目是值得读的，尤其是对于那些真正想要提升自己在商业分析、数据科学和AI领域能力的同学来说，这个项目的价值是不可忽视的。学费大概在30多万人民币，这比香港其他商学院的一些金融类课程要便宜，性价比还是相对较高的，尤其是在考虑到课程内容的深度与广度后，我认为它的价值是完全符合这个价位的。
从我个人的经历来看，尽管项目中有些课程内容相对不那么实用，但即便是这些不太直接应用的知识，在整个学习过程中依然会对我们产生很大的认知影响。在港科大，你不光是学到实用的技能，还能接触到很多前沿的理论与工具，这是非常难得的学习体验。事实上，许多同学在毕业后依然能通过这些知识和技能，在职场上获得独特的竞争力。
再谈到职业发展和就业机会。我认为，尽管整体市场环境确实处于不景气状态，影响了就业机会的数量，但从相对意义上来说，港科大的资源还是非常丰富的。尤其是在香港这片市场上，港科大为同学提供的就业资源无论是数量还是质量都较为出色。
当然，如果你想要找到非常合适且心仪的工作，或者希望得到更高的薪资，可能需要更多的努力与运气，因为当前市场的整体竞争压力确实很大。我只能告诉你，HKUST在实际的简历筛选中不会给你丢脸，面试中AI赋能xx行业/业务总能是你的一个特色优势。
不过值得注意的是，这个项目的就业帮助并不仅限于找一份工作。如果你有创业的打算，港科大提供的创业资源可能会比就业资源更丰富。学校对创业项目的支持和资源投入是相当可观的。
如果你有好的创意和想法，学校会为你提供平台和帮助，推动你把创意变成现实。因此，如果你希望在未来自己创业，或者你已经在心里决定了这条路，港科大的创业资源将是你不可忽视的一大优势。HKUST在这个领域真的强得可怕！
总结：凭角度倒推价值，用变化正推未来！
从绝对意义上来说，是否值得读这个项目，其实取决于个人的目标和预期。如果你期望通过这个项目获得一份高薪的工作，或者你希望在短时间内看到直接的职业回报，项目的价值可能在某些方面并没有那么突出，毕竟目前市场的不景气依然对就业有影响。尤其是在金融、互联网等行业，竞争尤为激烈。
但是，从相对意义上来说，如果你没有美国藤校、牛津剑桥这样的Offer，那么我认为港科大在主流院校里值得选择。在这个项目里，你将接触到全球领先的技术、理念和商业思维，做各类前沿实用的项目，还能包装成简历去求职。
更重要的是，AI这一技术革命的浪潮正在席卷各个行业，而港科大的项目非常注重AI的应用。这为我们提供了一个独特的机会，让我们能够深入学习AI技术，掌握其在商业中的实际应用，甚至将其作为职业规划的一部分。我个人深信，AI不仅是当前的热点，更将是未来的产业革命。因此，能够在港科大学习这个领域，必将极大地提升我的竞争力和思维广度。
对于我而言，这个项目在两方面改变了我的人生轨迹。第一，AI的学习让我真正意识到，这不仅仅是一个技术潮流，它是未来各行各业的核心驱动力，能够掌握AI，我不再拘泥于传统的金融或互联网行业，而是开辟了新的职业道路和创业机会。第二，这个项目让我结识了非常多来自不同背景、拥有不同技能的同学和朋友。
我们组建了一个技能互补的团队，并且共同为一个方向努力。未来不久，我将与我的团队一起，为浏览此文章的朋友们，带来我们第一款服务学生的AI产品。
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