先看懂這個課程

適合你，如果你

喜歡從數據中找規律、做預測與可視化；
數學、統計與程式（如 Python／R）有一定基礎或興趣；
想同時學「技術」與「商業應用」，不希望純讀商或純讀理；
對金融科技、商業智能、數據挖掘有興趣。

可能不太適合你，如果你

抗拒數學與統計（課程含線性代數、微積分、機率統計、優化等）；
想讀純軟件開發（可考慮 JSSH03）；
期望「不計分、純興趣」的輕鬆課程；
不喜歡英文教材與報告寫作。

你會學甚麼

你會學什麼

學習主題	你會接觸的內容
數據科學基礎	數據科學基礎、機率與統計論、線性代數及微積分概論、電腦程式設計導論【根據官方課程整理】
商業基礎	經濟學原理、管理學原理、財務會計、財務管理、行銷學原理【根據官方課程整理】
統計與分析	商業回歸分析、統計計算實務、數據挖掘、類別數據分析、問卷抽樣、模擬方法【根據官方課程整理】
優化與決策	數據科學優化方法、商業模擬、策略分析與建模、隨機分析【根據官方課程整理】
進階與智能	機器學習、商業智能金融時間序列、數據審計與填補、精算模型相關選修、DSBI 研究專題【根據官方課程整理】

四年學習地圖

階段	主要學習體驗
一年級	數據科學基礎、機率與統計論、經濟學原理、管理學原理；線性代數及微積分、中文、英文、通識、電腦程式設計導論【官方資料（2021–23 結構）】
二年級	財務會計、數據科學優化、商業回歸分析、統計計算實務、數據挖掘、財務管理；通識集羣、應用普通話、學術英文【官方資料】
三年級	模擬方法、官方統計倫理、類別數據分析、問卷抽樣；專業英文溝通；自由選修【官方資料】
四年級	商業智能金融時間序列、數據審計與填補、機器學習、商業政策與策略、DSBI 研究專題；自由選修【官方資料】

方向、主修或組別

課程由三大學習範疇組成：共同核心（Common Core）、主修（Major Studies：數據科學與商業智能專修）、自由選修（Free Electives），屬單一學位，並無另設分組主修【官方資料】。數據科學與商業智能為課程內整合的兩大知識領域【官方資料】。

第二輪核對（Verification Table）

Claim	Draft value	Second-pass evidence	Result	Action
課程身份 JSSH04	BSc-DSBI, HSUHK, SSSDP	JUPAS + MSI 學系頁一致	通過	—
年期 4 年	4 年	JUPAS Duration 4 years	通過	—
最低要求 332A2 + 1X	中3英3數2公民達標1選修2	JUPAS Requirements 表一致	通過	—
計分 Best 5 含數學必修	同上	HSUHK 入學政策頁一致	通過	—
計分權重表	未完整公佈	僅述 Best 5 含數學必修	未確認	標【未確認】
不設筆試、面試選擇性	同上	HSUHK 入學政策頁一致	通過	—
學費／資助	93,230 / 46,780 / 46,450 / 58,680	JUPAS 頁一致	通過	—
學額 65 / 85（合併）	同上	JUPAS 65；SSSDP 85	通過但需提示	標明合併數字
2025 平均 16.77	7 分制平均	dse-data.hk 彙整	通過但需提示	標【歷史參考｜2025】
課程結構版本	2021–23 版本	學系結構頁標 2021/22–2023/24	通過但需提示	註【可能已變更】

你會怎樣學

學習方式

【根據官方課程整理】最強證據：課程模組名單以數據科學基礎、統計推論、數據挖掘、機器學習、商業智能時間序列等「分析—建模—決策」科目貫穿四年。

英文閲讀與寫作    ●●●●○
課堂討論與表達    ●●●○○
數學／邏輯推理    ●●●●●
編程與技術工具    ●●●●○
數據分析實作      ●●●●●
團隊合作與溝通    ●●●○○

代表性課程

Foundations of Data Science（數據科學基礎） — Learn：數據科學核心概念。Do：以工具處理數據。Produce：數據分析習作【官方資料，一年級】。
Data Mining（數據挖掘） — Learn：從大型數據集發掘模式。Do：建立分類／聚類模型。Produce：數據挖掘專題【根據官方課程整理，二年級】。
Machine Learning（機器學習） — Learn：監督式與非監督式學習。Do：訓練預測模型。Produce：機器學習專題【根據官方課程整理，四年級】。
DSBI Research Project（DSBI 研究專題） — Learn：整合所學解決商業數據問題。Do：執行研究項目。Produce：研究報告與成果【根據官方課程整理】。

選修與實踐

選修自由度與實踐機會

課程含自由選修（三年級 3 個、四年級 2 個）及大量進階選修（財務數學、統計推論、市場工程、可信性理論、實驗設計、策略分析、隨機分析、生存與損失建模、精算模型建構、數據科學專題等）【根據官方課程整理】。
必修實踐：課程概覽提及「各類實習（internships）」為課程特色之一，但四年級研究專題為明列主修科目；強制實習安排【未確認】。
認受性：HKCAAVQ QF Level 5，QR 編號 18/000850/L5，有效期至 31/08/2029【官方資料】。

它和相似課程的差別

與相似課程有什麼不同

vs JSSH03 計算機應用：JSSH03 偏軟件開發與 AI 建構；JSSH04 偏數據科學、統計與商業智能分析。
vs JSSH02 精算及保險：JSSH02 偏保險精算數學；JSSH04 偏廣義數據科學與商業決策。
vs JSSH05 商業分析與資訊管理：JSSH05 偏商業分析、資訊系統與數碼轉型；JSSH04 偏數據科學技術深度與統計建模。

畢業後的路

畢業後的可能方向

【可能發展方向】

職位例子（課程簡介列出的可能方向）：數據科學家、數據分析員、商業分析員、商業智能專才、統計師、金融分析員【官方資料（課程簡介），非保證結果】。
行業領域：金融科技、零售與電商、銀行與保險、顧問【可能發展方向】。
進一步進修：數據科學、商業分析、統計、資訊管理等相關碩士【可能發展方向】。

申請與資料核對

入學要求與競爭情況

HKDSE 最低要求

【官方資料】

中國語文：第 3 級
英國語文：第 3 級
數學（必修部分）：第 2 級
公民與社會發展：達標
一科選修科目：第 2 級

計分方法與科目比重

【官方資料】課程採「最佳五科」計分，必須包括數學（必修部分）；公民與社會發展科不計入最佳五科。最佳五科包括核心、甲類選修及 M1/M2。【未確認】各科具體比重表未於可見頁面完整公佈，建議向招生處確認 2026/27 權重。

面試／作品集／測試

【官方資料】課程不設筆試；按申請人情況考慮是否面試，面試於每年 6–7 月舉行，獲邀者獲電郵通知。

歷年收生參考

【歷史參考｜2025】根據第三方彙整（7 分制，5**=7；最佳五科含 M1/M2；平均入學分）：JSSH04 平均約 16.77 分【歷史參考｜2025，來源 dse-data.hk】。【官方資料，JUPAS 2025 主輪】Band A 申請 649 人、取錄 137 人；Band A 競爭比率約 4.74。被取錄者中約 47% 將本課程放於 Band A。

申請判斷

課程為 SSSDP、競爭中等，且為「全港首創」定位。建議放 Band A；數學必修為計分必須科目，宜力求高分【官方資料】。

學費、資助與學額

【官方資料，2026/27 學年費用水平】

首年學費：HK$93,230
SSSDP 資助：每年 HK$46,780
扣除資助後：一年級／二年級 HK$46,450；三年級／四年級 HK$58,680
第一年 JUPAS 學額：65 個【官方資料，JUPAS】
SSSDP 資助學額（第一年及第三年入學合計）：85 個【官方資料，合併數字】

你申請前最值得確認的事

2026/27 完整計分公式與各科權重（可見資料未完整公佈）；
課程結構是否仍依 2021–23 版本，或已更新（2024 後版本【可能已變更】）；
是否有強制實習（課程稱有 internships 但未列明必修學分）；
DSBI 研究專題的評核方式；
與金融科技界別 SSSDP 資助相關的畢業去向數據。

官方資料

JUPAS 課程頁（JSSH04）：https://www.jupas.edu.hk/en/programme/sssdp/JSSH04
HSUHK 課程資訊（BSc-DSBI）：https://msi.hsu.edu.hk/dsbi/programme-information/
課程結構（2021/22–2023/24）：https://msi.hsu.edu.hk/en/dsbi/academic-structure/2021-22-onwards
SSSDP 資助與學額：https://sdsc.hsu.edu.hk/zh/study-subsidy-scheme-for-designated-professions-sectors-sssdp

審核摘要

審核狀態：有條件通過
已複核重點事實：10
第二輪修正：0
保留提示或不確定項：4（計分權重未確認、合併學額、平均入學分來源、課程結構版本可能已變更）
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：2021/22–2023/24（可能已變更）
最後核對日期：2026-07-12