01
先看懂這個課程
適合你，如果你
- 對程式、數據與商業都感興趣
- 喜歡解決實際商業問題
- 願意學數學、統計與 AI／機器學習
- 想走數據科學或金融科技
可能不太適合你，如果你
- 完全抗拒程式或數學
- 只想要純商學或純文科
- 不喜歡技術迭代
02
你會學甚麼
你會學什麼
| 學習主題 | 你會接觸的內容 |
|---|---|
| 計算機 | 程式設計、軟件、資訊系統 |
| 數據分析 | 數據挖掘、可視化、機器學習 |
| 商業 | 經濟、金融、決策科學 |
| 專深 | 金融科技、區塊鏈、AI、高級編程 |
四年學習地圖
| 階段 | 主要學習體驗 |
|---|---|
| 第一年 | 計算機與商學基礎 |
| 第二年 | 數據分析核心、商業應用 |
| 第三年 | 專深領域、實習／交換 |
| 第四年 | 畢業專題，整合所學 |
方向、主修或組別
單一學位（商業計算及數據分析），無分主修；課程含 FinTech、Blockchain、AI、ML 等專深內容。【官方資料】
03
你會怎樣學
學習方式
【根據官方課程整理】
程式與技術 ●●●●●
數理與邏輯 ●●●●●
數據分析實作 ●●●●○
商業應用 ●●●●○
寫作與報告 ●●●○○
最強證據：課程由計算機科學系與商學院合辦，並設數據分析實習。
代表性課程
- 數據分析 — 學：挖掘與視覺化；做：分析商業數據；產：分析報告。【官方資料】
- 金融科技 — 學：區塊鏈與 AI 應用；做：原型；產：項目。【根據官方課程整理】
04
選修與實踐
選修自由度與實踐機會
設本地／海外數據分析實習、業界導師計劃、交換。【官方資料】
05
它和相似課程的差別
與相似課程有什麼不同
- 與 JS2510（理學士）不同：JS2910 偏商業應用的計算與數據；JS2510 是廣泛科學。
- 與 JS2120（BBA）不同：JS2910 技術／數據比重高；JS2120 是標準商學。
06
畢業後的路
畢業後的可能方向
【可能發展方向】
- 職位例子：數據科學家、數據工程師、商業分析、財務分析、IT 相關
- 進修：數據科學、計算機、商管、金融科技碩士
07
申請與資料核對
入學要求與競爭情況
HKDSE 最低要求
中國語文 3、英國語文 3、數學必修部分 2、公民與社會發展「達標」；任何 2 科選修達 3 級（一科甲類不包括 M1/M2）。【官方資料】
計分方法與科目比重
一般最佳 5 科；具體加權【未確認】。
面試／作品集／測試
一般無面試；高 Banding 受偏好。【官方資料】
歷年收生參考
【歷史參考｜2025】（來源：收分聚合網站，非 JUPAS 官方統計）最佳 5 科：下四分位 19.5、中位數 20.5、上四分位 21.5。
申請判斷
首年學額約 15（【官方資料】）；學額少，成績與 Band A 重要。
學費、資助與學額
- 2026/27 本地學費：HK$47,000（標準教資會資助學費）
- 資助：教資會資助
- 首年學額：約 15【官方資料】
你申請前最值得確認的事
- 2026/27 計分加權（數學／ICT 是否加分）
- 實習的配對與地點
- 與計算機科學主修的課程重疊與分別
- 畢業專題要求
官方資料
審核摘要
- 審核狀態：有條件通過
- 已複核重點事實：9
- 第二輪修正：0
- 保留提示或不確定項：2（2025 收分為二手聚合；2026 加權未確認）
- 刪除的無依據內容：0
- 資料適用入學年度：2026/27
- 課程結構適用 cohort：2026/27 入學
- 最後核對日期：2026-07-12