数据科学，作为中国留学生在专业与就业选择中最为热门的方向之一，已经持续了好几年，并一度成为高薪代名词。

这一领域的兴起得益于数字化时代的迅猛发展。然而，随着互联网红利的逐渐消退，不少人对数据科学开始唱衰，在这样形势下，数据科学专业还会继续维持热度吗？

一、 2024数据科学就业前景

我们先来看一看数据科学的行业发展情况。

数据科学专业对口的岗位主要分为三类：

数据分析师（Data Analyst, DA）

在不同公司可能有不同的名称，如业务分析师、商业智能分析师、运营分析师等。通常是数据领域的入门级职位，主要聚焦于解读历史和当前数据，以洞察业务运营。

数据科学家（Data Scientist, DS）

需要在完成数据清洗、分析、可视化的基础上，使用统计和算法知识更准确地识别模式并做出精确预测。

数据工程师（Data Engineer, DE）

负责设计和构建数据处理系统，整合不同来源的数据，并优化公司大数据生态系统的性能。与DA和DS相比，DE所掌握的技术栈更偏向于软件开发。

总体来说，三者薪酬情况大致是DA<DE<DS。具体岗位职责与主要工作侧重如下表所示。

由于这几年“全民转码/转数据”的热潮持续，加之互联网行业的高速发展期逐渐过去，数据领域就业市场正面临供大于求的局面。

然而，DS的独特优势使其即便在面对经济不景气下的就业挑战时，依然能展现出强大韧性和广阔前景。

行业迁移性

DS人才能够根据市场需求的变化，快速地进入或转移到一个行业。无论是金融、医疗、零售、教育、智能制造等，越来越多行业都在经历深刻的数字化转型，这为数据科学家提供了广泛的就业机会。

发展空间

不同于与城市化紧密相关的土木、建筑等专业，与数据化对应的数据科学专业，发展天花板更高。随着技术的进步和数据的普及应用，数据科学领域会处于持续的创新和扩张中，这相当于提供了几乎无限的探索和成长空间。

可以说，DS毕业生相比传统理工科，更容易适应经济周期的潮汐变化，相信2024年数据科学依然会维持持续火热的情况。

二、港新地区数据科学硕士项目

面对数据领域的飞速发展，港新各大院校开设了众多数据科学相关项目。

另外数据科学与特定专业领域结合的项目也越来越多，比如新加坡国立大学的可持续发展数据科学理学硕士，南洋理工大学的生物医学数据科学理学硕士，香港大学开设的社会数据分析社会科学硕士、地理空间数据科学理学硕士，香港理工大学开设的医学数据科学理学硕士等。

我们今天就深度解读以下这些最热门的数据科学项目的申请数据。

三、 指南者申请录取数据详解

截至2024年3月10日，指南者留学在上述11个数据科学硕士项目24 Fall申请中，共递交有效申请357份（剔除中途主动放弃申请），收获录取60枚，该阶段录取成功率暂为16.81%。

由于部分专业尚未截止申请，录取审理也仍在进行中，后续数据会有所变动。

虽然学生背景条件不同，各自选校定位也有所不同，但依然可以从上述数据中看出一些趋势：

24fall有效申请量较去年增长八成

香港科技大学基本未受QS排名下滑的影响，依然吸引了较多学生申请，尤其是大数据科技理学硕士项目，近两年都是指南者数据科学类项目递交量最高的项目。

香港理工大学QS排名稳步上升，已至第65位，其数据科学类项目的申请数量也显著增长，特别是人工智能及大数据计算理学硕士项目，指南者24 Fall该项目申请量在一众数据科学项目中仅次于HKUST BDT。

录取量较去年数量翻倍

具体到各项目的申请成功率，差异较大。其中，CityU DS与CUHKSZ DS的成功率已达30%以上；NTU DS，HKUST DDM，与PolyU DSA成功率尚在10%以下。

录取难度与节奏出现明显变化

NUS DSML 24 Fall提前批录取门槛较上年略低，提前批申请拿到录取的概率增大，整体录取节奏提前，难度略降；

NTU DS项目规模不大，录取节奏相对慢，23 Fall也主要在4月开始推研；

HKU DS，CUHKSZ DS，CityU DS三个项目门槛略有下降，申请成功率较上年明显提高；

HKUST BDT与DDM两个项目，24 Fall成功率较上年同期有所下降，其中下降较为明显的是DDM，笔面试淘汰率提高明显；

PolyU DSA与AIBD两个项目的申请成功率与上年同期相比也出现了明显的下滑，尤其是DSA降幅较大。

分析其原因，PolyU项目普遍规模不大，且偏好有一定工作经验人士，供给端变化不大。但需求端，DS方向大热，加之PolyU近年在QS中稳定亮眼的表现，申请人群增大，录取条件必然水涨船高。

在供需有所变化的情况下，部分本科学校背景佳但硬件有短板的申请人依然将其视为保底，本科学校背景不佳但其他条件尚可的申请人还是将其视为冲刺，没有及时调整的定位使得项目录取概率下降。

四、指南者学员申请条件分析

为方便对硬件条件进行衡量，我们从四个维度，即本科学校、本科专业与申请专业的匹配度、GPA、语言成绩，依据多年申请经验，分别进行0-10的量化打分（竞争力越强，得分越高）。

本科院校维度

我们将指南者留学申请各港新DS项目的学员，按截至2024年3月10日的申请结果进行分组，分别计算已录取组与暂未录取组的本科毕业院校维度得分均值。

对比上述各项目已录取组与暂未录取组在本科学校背景维度上的得分均值差异，我们可知：

新加坡两校NUS与NTU对本科学校背景的要求更高，录取学生在该维度上的得分均值超过绝大多数港校项目。目前拿到录取的同学基本都是985院校，如复旦大学、上海交通大学、南京大学、东南大学、中山大学、哈尔滨工业大学等，以及排名较高的海外本科，如华盛顿大学。

港校中，已开设多年、申录情况相对稳定的HKU DS与CUHKSZ DS，录取学生的本科院校背景相近，以985院校为主，如天津大学、山东大学、同济大学、厦门大学、中国人民大学、华南理工大学等，亦有部分211院校同学拿到录取，如暨南大学等。

新开项目CUHK ASDS录取标准尚需持续观察，由于样本较少，该项得分参考意义不大。目前来看985/211院校同学都有机会，如中山大学、武汉理工大学、北京体育大学等。

HKUST两个项目录取有所不同，BDT未设笔面试环节，更多看重学生硬件条件与申请材料，录取学生背景以985高校居多，如浙江大学、北京理工大学、华中科技大学等。DDM设有笔试面试环节，不少985/211申请人都有机会拿到笔试，录取结果跟笔试及面试表现直接相关。

PolyU AIBD与CityU DS项目录取学生本科学校背景相似，也集中在985/211院校，如中国人民大学、上海交通大学、北京航空航天大学、北京师范大学、四川大学、北京邮电大学、北京科技大学、北京工业大学、中南财经政法大学等。

PolyU DSA与HKBU DAAI该维度得分较低，985/211/普通本科均有录取。但由于整体录取样本偏少，且录取案例中有较多非应届生的工作人士，故本科院校背景得分均值参考价值较小。

对比各项目两组得分均值，已录取组普遍高于暂未录取组，尤其是NTU DS，NUS DSML，HKUST BDT三个项目，可见这三个项目尤其更看重本科院校背景。

GPA维度

对比各项目已录取组与暂未录取组在GPA维度上的得分均值差异，我们发现：

整体看，学校排名高，递交申请与获得录取学生的GPA也高。

“港三新二”的大部分项目对GPA的要求高于“城理浸”项目。我们统计“新二”2个项目录取组平均百分制成绩为85.71，“港三”5个项目录取组平均百分制成绩为85.73，“城理浸”4个DS项目录取组平均百分制成绩为83.5。

在如今GPA普遍通胀的情况下，高GPA对于申请依然重要，尤其是对于那些未设置笔面试环节、没有工作党偏好的项目，如HKUST BDT等。

若项目有设置笔面试环节，GPA影响的权重可能会稍降，典型代表为HKUST DDM。

综合硬件实力衡量

我们将上述四个硬件维度进行加权计算，得到申请人的综合硬件实力。

考虑在实际录取过程中，港新项目对本科学校背景非常看重，我们给予35%的权重；GPA也是录取考量的关键因素之一，我们将其权重设定为25%；

专业匹配度方面，DS项目对本科专业背景有要求，但由于在前期选择申请目标时，通常已进行过一定程度的衡量与筛选，此项赋予权重为20%；

语言成绩方面，理工类项目要求不高，且如今申请人的语言能力普遍提升，很难在此项上产生明显优势，故我们给予15%的权重进行考虑；由于香港地区大多数项目并未要求递交GMAT/GRE成绩，我们将此视为加分项，权重设置为5%。

因此，反映申请人综合硬件实力的“指南者硬件评分”计算如下：

硬件评分=35%×学校+25%×GPA+20%×专业匹配+15%×语言+5%×G

对于各项目录取学员综合硬件实力的分布，我们主要通过箱线图进行展示与比较。

从箱体长度看，大部分DS项目的箱体较短，说明其录取学生的综合硬件条件分布较为集中，典型代表如CUHK ASDS，CUHKSZ DS。

箱体较长说明录取学生的综合硬件分布较为分散，学生与学生间的硬件差异较大，典型的为CityU DS与PolyU AIBD。

中位数对比来看，HKUST BDT项目录取学生的中位数最高，其录取学生的硬件条件量化得分最高。紧随其后的是新加坡学校的两个项目NUS DSML与NTU DS。值得注意的是，这三个项目均未设置笔面试环节。

香港的四个设有笔面试环节的项目，即HKU DS，CUHK ASDS，CUHKSZ DS，HKUST DDM，中位数较为接近。申请这四个项目建议递交申请后，提前进行笔面试准备。

“城理浸”三校项目中，中位数最低的是HKBU DAAI项目，之后是CityU DS。

申请人软件经历比较分析

在硬件条件之外，软件经历也在录取过程中起到重要作用。

我们简要统计获得录取同学的DS相关科研/实习经历数量。24 Fall已获DS项目录取同学的平均相关经历数为3.72段，较23 Fall的3.31段有所提高。

四、结语

随着数据驱动决策在全球范围内变得越来越重要，数据科学依然是有志于此的同学在2024年值得冲的热门项目。

考虑到申请竞争激烈，建议尽早开始准备，强化数学和统计学基础，提升编程能力，更多参与实际项目，不管是竞赛、科研还是实习，多尝试参与相关的实践，了解行业应用。

最后祝愿大家都能拿到心仪的offer和找到满意的工作。