<p>港科大工學院在2022年QS的CSIS方向排名中位列全球29，香港第2，而BDT是港科大工學院（SENG）的王牌專業，由工學院下屬的CSE系（Computer Science and Engineering）和理學院的數學系合辦。就授課型碩士項目來說，全港的計算機與數據科學相關的項目中，BDT和港大的DS項目對標，屬于Tier1。</p> <p><b>課程設置</b>：BDT修滿30個學分即可畢業，一門課3個學分，即要修滿10門課即可申請畢業。大多數同學都選擇一年分兩個學期上完，也有小部分同學選擇1.5-2年畢業。項目的課程涉及到的基本是數據科學方向的課程，不過畢竟是由計算機系來主導的項目，所以整體不會太偏數學，而是將CS作為主導的概念貫徹到項目里，這點和港大有所區別，港大DS是由數學/統計學院主導的，所以BDT相對會更偏實踐、代碼導向。</p> <p><b>就業服務</b>：BDT作為授課型項目，整體以就業為主。CSE很注重和工業界的接觸，校內有很多和著名企業合作的實驗室，比如微信-港科大人工智能聯合實驗室、港科大-迅雷區塊鏈聯合實驗室等等，合作項目也有很多。此外，港科大的廣州校區近兩年也開始招生，機會還是有很多。當然，也有不小一部分同學選擇尋找深造的機會，大家可以通過Independent Project選心儀的老師和課題方向，做出成績后進一步“套瓷”，也可以通過課程以及其他活動接觸老師。</p> <p><b>招生特點</b>：生源方面，BDT的學生絕大多數來自三種類型的本科：大陸985或211高校，大陸的中外合辦學校以及境外本科，大部分為大陸的985或211高校學生。其中985和211的比例大概為4:1左右，均分大多在85左右。從本科和標化成績等來看，同學們都比較優秀。就大陸學生申請而言，985/211在85左右會比較有把握，如果均分稍差，在實習/科研/競賽三方面成績不錯也有一定的加分。招收的學生主要來自計算機相關專業和數學統計相關專業，對于計算機的同學，在BDT課程中可以學到很多Data Science技術并且夯實Machine Learning和Deep Learning方面理論基礎；對于數學統計的同學，BDT的課程可以讓你得到很多AI和DS方向的實踐經歷，提升代碼能力。</p>