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你會學甚麼

學習主題	你會接觸的內容
數據科學基礎	統計學、程式設計、數據庫【根據官方課程整理，首年課程】
數據視覺化	數據呈現與溝通【根據官方課程整理】
倫理與情境	數據科學的人類情境與倫理（SDSC2003）【官方課程】
系統與決策	數據與系統工程、企業級系統分析（選數據與系統工程主修）【根據官方課程整理】
應用領域	社媒分析、FinTech、智慧城市、AI【根據官方課程整理】

階段	主要學習體驗
第一年	學院共同基礎：大學英文、學科英文、中國文明、全人發展、CS1315 程式設計導論、SDSC2003、CS3402 數據庫系統、MA1503 線性代數、MA1508 微積分、SDSC2004 數據視覺化【官方課程】
第二至三年	選定主修（數據科學或數據與系統工程），修讀主修核心
第三至四年	專題／應用項目、選修；部分學生參與海外交流
畢業年	畢業專題或實習整合

一年後自由選擇主修：BSc Data Science 或 BSc Data and Systems Engineering【官方資料】。按大學準則（CGPA 無不及格、完成至少 30 學分含學院／學係指定課），首 40% 學生可獲首選主修，其餘按學額與個別準則分配【官方資料】。

【根據官方課程整理】閲讀與理論理解 ●●●●○ 寫作與論證 ●●●○○ 數學／邏輯推理 ●●●●○ 程式與技術工具 ●●●●● 團隊合作／表達 ●●●●○ 實驗／實作（數據項目） ●●●●○

最強證據：首年即修 CS1315 程式設計導論、CS3402 數據庫系統與 SDSC2004 數據視覺化，強調實際數據項目。

CS1315 Introduction to Computer Programming — 學：程式設計基礎；做：編寫程式作業；產：小型程式項目【官方課程，首年】。
SDSC2004 Data Visualization — 學：數據視覺化方法；做：製作圖表與儀錶板；產：視覺化專題【官方課程，首年】。
SDSC2003 Human Contexts and Ethics in Data Science — 學：數據科學的社會與倫理情境；做：個案討論【官方課程，首年】。

選修自由度中等偏高：主修二選一，課程提供 AI、社羣媒體分析、統計學習等進階領域【根據官方課程整理】。實踐以數據項目、開放式專題為主；跨學院選修與交換【未確認具體比例】。

【官方資料】英文 3、中文 3、數學 3、公民與社會發展「達標」；兩科選修 3（M1/M2 或其他語言可算，ApL 不算）。

【歷史參考｜2025】Best 5 科，2025 主輪參考：中位數 28、下四分位 27（滿分制 5**=8.5）【歷史參考｜2025，城大官方收生統計，非 cut-off】。

【官方資料】一般不設面試（「Not required」）。

【歷史參考｜2025】JUPAS 主輪取錄約 20 人（Band A 約 10–13）【歷史參考｜2025，JUPAS 統計】。

分數屬中上，建議放入 Band A；數學與英文表現重要。