随着人工智能、大数据、物联网等新一代IT技术的登场，互联网的深入普及，社会生活以及经济合作信息化程度的提升，近年来数据科学专业（Data Science)及其相关专业成为了留学硕士申请项目的热点，关注和申请热度高涨。由此老师特地去关注了一下其的内卷程度，并剖析了其内部原因，进一步对港新相关热门项目进行了解析，期望给感兴趣的UU门提供参考和帮助。

一、“卷生卷死”的DS专业

火爆程度一览

根据指南者23fall，24fall四大主要留学国家和地区内部申请数据分析，英国QS前100主要学校数据科学专业平均申请量增幅达64%，新加坡45%，香港42%，澳洲26%。爱丁堡大学公布的录取数据中，数据科学专业近三年申请人数均超过1,600人，是名副其实的热门专业。

其次国内外学校和相关的教育机构为了相应社会和经济发展的需求，广泛开设了数据科学相关的本科和硕士项目以及相关课程。据华算人工智能研究院、全国高校人工智能与大数据创新联盟调研发现，从2015年～2023年9年时间，全国775所（不含重复备案）高校成功备案“数据科学与大数据技术”本科专业，占比达60%左右。指南者24fall新增专业内部数据统计分析发现，24fall新增专业中，数据科学相关专业占比不小，其中以英国地区最为突出高达77%。

在Coursera、edX和Udemy等热门的国际在线学习平台，数据科学课程成为重点推送课程。

下图是Coursera官网的主题课程搜索界面，数据科学相关主题课程成为仅次于传统热门商务、计算机科学、信息技术的新兴热门主题，同时该平台还在强力热推数据科学相关的新课程，从侧面说明其发展后劲充足，更新迭代的需求之旺盛。

钱景+前景的驱动

数据科学专业之所以如此热门，主要原因有二，其一是其工作报酬丰厚，其次是就业机会多，范围广。根据美国劳工统计局数据显示，该专业是其公开的STEM专业20个最佳就业方向之一，平均薪资：100,910美元预计到2031年的就业增长率：36% 。另外Coursera官网提示的就业数据中，数据分析师年薪（90500美元）也远超所有职业年薪的中位数（37960美元）。

其次，麦可思发布的《2023年中国本科生就业报告》高薪排行榜排名第2至4位的专业薪资超7000元的专业中，数据科学与大数据技术（7074元）数据技术（7074元）成为仅次于信息工程（7157元），软件工程（7056元）的高薪专业。

此外，港中深2023届数据科学理学硕士项目毕业生就业报告，就业率和年薪也甚是吸睛，高达100%和平均35.5万元。

二、港新热门专业解析

港新地区因其地理位置和学校排名的优势吸引了大批大陆学生投递其数据科学相关专业，由此小编在此挑选了一些热门申请专业从专业特色和申请难度方面对项目进行解析。

香港大学  MSc Data Science 

专业方面香港大学开设的数据科学专业由统计与精算学系+计算机系联合授课，执行跨学科的教学大纲，覆盖数据科学从数据产生维护、分析到应用的全面生态。

课程的实践应用性高，学生会掌握非常有用的分析软件，统计与计算机分析技能，以及涉猎到一系列的当今热门的应用领域。就业方面，行业范围广，除了传统的金融、咨询，目前新兴的电商企业，还有积极在信息技术领域探索的通信电子公司比如华威、中兴等，还有高校。

香港科技大学  MSc Data-Driven Modeling

专业方面，主要关注于如何分析大量数据和从中提取重要特征相对于大数据，数据库、通信技术相关的知识不涉及，计算机相关的知识主要集中在分析工具方面。

香港中文大学（深圳校区） MSc Data Science

专业方面，该项目标准学制为24个月，由数据科学学院与经管学院共同开设，并与深圳市大数据研究院和深圳高等金融研究院合作。

应用广泛，项目旨在使学生掌握大数据及商业分析方面的基础理论知识和专业技能，接触到支撑大数据技术的前沿理论与方法，并能在商业、政府、安全、医疗、生物、自然科学、环境等领域中充分利用所学知识解决与大数据采集、管理及分析相关的问题。

就业集中金融、电子商务、IT方向，其他领域也有可能性，学生可以踊跃探索。

时间两年，形式多样，科研或者实习都有对口发展机会。

新加坡国立大学  数据科学与机器学习理学硕士

专业方面，除了学习知识，学生还有机会将机器学习和数据分析综合应用到金融行业、医疗保健、政府和社区，有专门的行业咨询和应用项目。

课程设置全面覆盖，数据分析前期的数据获取环境、管理以及后续应用环境行业都有囊括

南洋  DS

专业方面，该项目综合跨学科，考虑数据科学应用的各个环境领域（特别是社会科学，经济，环境，行为，心理等等），可以从任意不同学院选课（商学院，电子电气学院，生物学院，亚洲环境学院，机械宇航学院，物理与数学学院、社会科学、医学院）。其次，强调数据科学全流程的覆盖，不仅仅涉及数据分析技能，也报考数据准备、处理、展示等。另外其凸显了强应用性，提供和实际应用行业和学术对接机会。

难度相对国立低一些，国立没有录取的，南洋都给了机会。相比国立接受计算机方面背景，还有经济方面（和本身专业内容设置范围广有关，涉及数据准备和获取，这些都需要计算机方面的知识，另外关注从社会经济等角度审视数据驱动问题。

整体港三新二的数据科学专业竞争都是非常激烈的，选择的时候不建议作为保底，特别是有笔面试专业，学术背景或者软背景特别突出的可以尝试冲刺。