01
先看懂這個課程
適合你，如果你
- 數學、統計與邏輯強；
- 喜歡用數據做決策；
- 對金融風險或 AI 決策有興趣；
- 願意讀較多數學。
可能不太適合你，如果你
- 數學基礎弱；
- 不喜歡抽象建模；
- 期望純文科或實作導向。
02
你會學甚麼
你會學什麼
| 學習主題 | 你會接觸的內容 |
|---|---|
| 決策分析 | 統計建模、機器學習、跨領域應用 |
| 風險管理 | 風險評估、金融風險模型 |
| 統計 | 數學基礎、概率模型、統計推論、隨機過程、貝葉斯學習 |
四年學習地圖
| 階段 | 主要學習體驗 |
|---|---|
| 一至二年級 | 數學與統計基礎 |
| 三年級 | 選定專業核心，進階課 |
| 四年級 | 畢業專題，可考 RSS 認證 |
方向、主修或組別
三個專業核心（決策分析 DA、風險管理 RM、統計 ST），入學時預選，讀期間可自由轉換，不受名額限制。【官方資料】
03
你會怎樣學
學習方式
【根據官方課程整理】 英文閲讀與寫作 ●●●○○ 數理邏輯推演 ●●●●● 編程／技術工具 ●●●●○ 團隊／表達／溝通 ●●●○○ （依據：課程含統計建模與機器學習；最強證據為三專業核心與 RSS 認證。）
代表性課程
- 統計推論與貝葉斯學習 — Learn: 統計推論。Do: 建模練習。Produce: 分析報告。【根據官方課程整理】
- 風險管理專業課 — Learn: 金融風險模型。Do: 風險評估。Produce: 風險報告。【近期課程例子｜2025/26】
04
選修與實踐
選修自由度與實踐機會
專業核心間可自由轉換；含跨領域應用選修。具體選修以手冊為準。【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 JS6729（精算）、JS6846（營銷分析）：本課程為統計學學士，較廣且偏決策與風險；精算聚焦保險認證。
06
畢業後的路
畢業後的可能方向
- 可能發展方向：數據科學家、策略規劃、金融風險、政府／商界統計師、市場分析；RSS GradStat／數據分析師認證。【官方資料（認證）】
- 進一步深造：數據科學、統計碩博。【可能發展方向】
07
申請與資料核對
入學要求與競爭情況
HKDSE 最低要求
核心：中文 L3、英文 L3、數學必修 L4、公民與社會發展科 Attained。選修：兩選修 L3。【官方資料，CDS 頁】
計分方法與科目比重
【官方資料】計分：1.5×數學＋最佳 4 科（可含 M1/M2）。 【歷史參考｜2025/26】bigexam：上四分位 5.3、中位數 5.3、下四分位 5.1（入學分數指數，標準化概化值，最高 7；非原始分）。
面試／作品集／測試
聯招無需面試（bigexam）；SNDAS 為 Mandatory 面試。【官方資料】
歷年收生參考
【歷史參考｜2025】Band A 申請 177、取錄 38，約 4.66 人爭一學額。學額：30。【官方資料，bigexam】
申請判斷
數學要求 L4 且 1.5 倍計重；建議放 Band A。
學費、資助與學額
- 首年學費：HK$47,000（教資會資助標準；2026/27【可能已變更】）。【官方資料】
- 學額：30。【官方資料】
你申請前最值得確認的事
- 2026/27 計分公式；
- 三專業核心的轉換條件；
- RSS 認證的最新範圍；
- 與計算與數據科學學院其他課程的關係。
審核摘要
- 審核狀態：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（2026/27 學費、認證細節）
- 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