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截止时间:
北京场申请截止时间:2026年4月10日
北京场活动时间:2026年4月中旬
上海场申请截止时间:2026年5月10日
上海场活动时间:2026年5月中旬
深圳场申请截止时间:2026年6月20日(金融工程项目为7月20日)
深圳场活动时间:2026年7月中旬(金融工程项目为8月中旬)
报名渠道:
https://pgapply.cuhk.edu.cn/
原文链接:
https://mp.weixin.qq.com/s/PlA3r0GmzvshCkNB1E3JFg
香港中文大学(深圳)数据科学学院硕士研究生项目2026年优秀大学生迷你营及夏令营开放申请
迷你营及夏令营
数据科学学院硕士研究生项目
Admissions
香港中文大学(深圳)数据科学学院硕士研究生项目2026年【优秀大学生迷你营及夏令营】于2026年2月4日开放申请!该项目面向中国内地高校大三优秀学子,旨在全国范围内选拔卓越潜力的大学生,提前发放预录取offer。
项目亮点

硬核学科实力:QS商分四连冠,专业认可度拉满
湾区资源加持:名企直连赋能,实习就业快人一步
便捷升学路径:免统考申录,轻松拿下认证港硕
通过本次优秀大学生迷你营及夏令营,你将收获以下机会:
提前锁定2027年入学Offer
本次迷你营及夏令营包含五大授课型硕士项目,包括2026年QS全球商科硕士(商业分析领域)排名中国第一、亚洲第三的数据科学硕士项目,与香港中文大学本部紧密合作的金融工程硕士项目,聚焦人机交叉创新的人工智能与机器人硕士项目,深耕智算前沿的计算机科学硕士项目,及融合统计与数智技术的统计学硕士项目。
高达全额的入学奖学金
对于考核表现优异者,有机会获得全奖、半奖及其他不同等级的入学奖学金。
名师课堂与沉浸式学习体验
与国际一流教授面对面交流,洞悉人工智能与数据科学的学术前沿与行业应用。
学长学姐经验分享
聆听优秀学长学姐的真知灼见,了解他们的求学经历与职业发展路径。
与优秀同辈同行
在高水平的学术氛围中,与来自全国的优秀学子共同学习和成长,激发潜能,共同探索人工智能与数据科学的无限可能。
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申请指南
申请要求
申请者需同时符合以下三个条件:
内地高校本科三年级学生(2027年应届毕业生),不限专业;
“985工程”/ “211工程” 院校的学生,本科前5学期成绩排名在专业或年级的前30%;非 “985工程”/ “211工程” 院校的学生,本科前5学期成绩排名在专业或年级的前10%;个别高水平大学可适当放宽标准;
英语水平要求:
英语四级550分;或英语六级520分;或雅思(学术类)6.5(考试中心/Online);或托福79(机考/Home Edition);或GMAT Band 21(Verbal);或GMAT Focus Edition Band 78 (Verbal);或其它可证明英文水平的考试。
申请材料
扫描件:本科前5个学期在校成绩单(校级公章)
*申请者需上传官方开具的完整成绩单及绩点计算说明扫描件,若成绩单上无平均绩点或者无均分体现,则请同时上传一份学校开具的官方均分(加权平均分)证明。多份文件建议合成一份以PDF格式上传。
扫描件:本科前5个学期在校成绩排名(由院系/教务部门盖章)
扫描件:相关英语能力资格证书复印件,如英语四级、六级、托福、雅思、GMAT等
个人陈述(英文):600字左右
个人简历(中英文)
至少两封推荐信
系统会自动发送推荐信提交说明邮件至推荐人邮箱,推荐人按照邮件说明提交推荐信,推荐信需由推荐人签名。数据科学理学硕士项目要求至少一位学术推荐人。
扫描件:其他证明材料
如在读证明、身份证正反面、已发表的论文复印件、奖状复印件、各类证书复印件等
申请方式
申请人须登录申请系统在线提交申请材料。
申请系统:https://pgapply.cuhk.edu.cn/
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活动详情
三大营次 全国联动
迷你营 — 北京场 | |
申请 截止时间 | 2026年4月10日 |
活动时间 | 2026年4月中旬 |
迷你营 — 上海场 | |
申请 截止时间 | 2026年5月10日 |
活动时间 | 2026年5月中旬 |
夏令营 — 深圳场 | |
申请 截止时间 | 2026年6月20日 |
活动时间 | 2026年7月中旬 (金融工程项目:8月中旬) |
* 注意事项:
1.具体考核流程后续各项目会通过邮件形式发送给材料审核通过的入营者。申请人可在申请系统中查看申请状态。
2.迷你营及夏令营申请无需本科院校推免资格。
3.请按要求提交完整资料。
城市专场宣讲会预告
活动时间 | 2026年3月 |
活动地点 | 南京 |
* 具体活动时间及地点,请关注后续推文
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学院介绍
香港中文大学(深圳)数据科学学院自2020年7月成立以来,以前瞻性视野开创了融合计算机科学、统计学与运筹学的跨学科数据科学体系。学院汇聚了近百位拥有全球顶尖院校博士学位的全职教授,其中不乏曾在国际知名高校担任教职或管理职务的杰出学者。这支强大的师资队伍在学术界与工业界均建立了广泛而显著的影响力,共同致力于培养面向人工智能(AI)时代、具备跨界思维与创新能力的领军人才。

学科实力
我们正站在AI加速变革的时代。计算机科学、统计学、运筹学与大数据科学,作为这场变革中的核心学科力量,构成了智能系统的语言、逻辑与方法论,是理解智能本质与推动技术落地的根基。数据科学学院将继续以这些核心学科为基石,引领学子在时代的浪潮中探索未知,共同塑造智能未来的无限可能。


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硕士项目介绍
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数据科学理学硕士项目
数据科学理学硕士项目由香港中文大学(深圳)数据科学学院和经管学院共同开设,并与深圳市大数据研究院和深圳高等金融研究院合作。项目旨在使学生掌握大数据及商业分析方面的基础理论知识和专业技能,接触到支撑大数据技术的前沿理论与方法,特别是在人工智能领域的创新应用。学生将学习如何利用人工智能技术进行数据挖掘、模式识别和预测分析,并能在商业、政府、安全、医疗、生物、自然科学、环境等领域中充分利用所学知识解决与大数据采集、管理及分析相关的问题。通过人工智能与大数据技术的深度融合,学生将具备应对复杂数据挑战的能力,并在未来的职业生涯中保持竞争优势。学生可以在就读期间参与到业界实习、实验室科研、海外交换,亦或修读更多课程。两所学院及硏究院的优秀师资将共同担任项目授课教师,确保学生在人工智能与数据科学领域获得最前沿的知识和实践经验。
学位 | 香港中文大学理学硕士学位 |
学习模式 | 全日制 |
学制 | 2年 |
学分要求 | 36专业学分* |
学费 | 31.8万 人民币 |
招生对象 | 专业不限,掌握扎实的数理及编程基础知识 |
* 学分要求以当年入学年份政策为准
金融工程理学硕士项目
香港中文大学(深圳)金融工程硕士理学项目创立于2015年,是数据科学学院与香港中文大学工程学院合办的全日制授课型学位课程项目。该项目旨在通过深入而坚实的金融工程理论和实践的训练,帮助立志投身于证券、银行、基金、金融风险管理、策略咨询、量化投资等行业的学生掌握相关金融知识,定量分析方法以及程序设计技术,特别是在人工智能技术的支持下,学生将学习如何利用机器学习、深度学习等先进技术进行金融数据分析、风险预测和智能决策,使之具备应对迅速发展的中国以及国际金融市场所带来的挑战的能力。近年来,项目在传统金融工程课程基础上,又开设了机器学习、数据科学、量化投资、区块链应用等新课程,以增强毕业生综合竞争力。项目不断推进与企业合作,同时鼓励学生积极参与实习和科研,使其在校期间就有机会发挥所学,服务企业与社会。
在国际化方面,项目已经与Bocconi University金融硕士项目建立了学生交换机制,同时我们亦与Questrom Business School of Boston University的数理金融与金融科技硕士项目一起推出合作学位课程。
学位 | 香港中文大学理学硕士学位 |
学习模式 | 全日制 |
学制 | 2年 |
学分要求 | 30专业学分 |
学费 | 28.8万 人民币 |
招生对象 | 专业不限,对金融工程感兴趣 |
人工智能与机器人理学硕士项目
人工智能与机器人理学硕士项目是由香港中文大学(深圳)数据科学学院和理工学院共同开设,依托于港中大(深圳)数据科学学院、理工学院及深圳市人工智能与机器人研究院的优秀师资和科研力量,旨在培养人工智能与机器人领域的尖端人才。项目提供两个细分方向供学生选择:人工智能和机器人。学生将掌握计算机科学、人工智能和机器人领域的基本理论,并在机器学习、计算机视觉、自然语言处理、机器人、自动化、智能系统和人机交互等领域深入学习。毕业前,学生将有机会参与到实际研究课题项目中,包括与海外知名大学、国内知名企业合作,提高实践技能和解决问题的能力,为未来深造或就业做好充足准备。毕业后,学生将成为人工智能和机器人领域的专业人才,具备创新思维和技术实力,为粤港澳大湾区和整个国家信息技术快速发展助力,推动人工智能技术在各个行业的广泛应用和创新发展。
学位 | 香港中文大学理学硕士学位 |
学习模式 | 全日制 |
学制 | 2年 |
学分要求 | 36专业学分 |
学费 | 2026年:28.8万 人民币 2027年:待定 |
招生对象 | 具有理工科专业背景的申请人优 先考虑,欢迎跨专业报考 |
计算机科学理学硕士项目
香港中文大学(深圳)计算机科学理学硕士项目旨在培养具备扎实计算机科学和信息技术基础,以及实践应用能力的高水平专业人才。本专业涵盖计算机科学的核心知识与方法,专注于基础知识与实践技能的培养,特别是在人工智能领域的深入应用。毕业生将全面掌握计算机科学和信息技术的基本理论、工具与方法,涉及计算机基础、网络与系统、人工智能、数据与软件工程、多媒体等多个方向。学生将深入学习人工智能的核心技术,包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等前沿领域,并通过实际项目掌握如何将这些技术应用于解决复杂的现实问题。同时,项目依托粤港澳大湾区得天独厚的地理优势和创新资源,紧密结合产业需求,为学生提供丰富的实践机会,帮助学生在快速发展的科技行业中脱颖而出。毕业生将具备强大的技术能力、创新思维和跨学科协作能力,能够在科技企业、研究机构、政府部门等领域担任核心技术研发、项目管理或学术研究等职位,成为推动人工智能技术在各行业创新应用的中坚力量。
学位 | 香港中文大学理学硕士学位 |
学习模式 | 全日制 |
学制 | 2年 |
学分要求 | 36专业学分 |
学费 | 31.8万 人民币 |
招生对象 | 专业不限,有志于投身计算机与人工智能相关领域的申请者将被优先考虑 |
统计学理学硕士项目
香港中文大学(深圳)统计学理学硕士项目旨在培养具备扎实统计学基础及实践应用能力的高水平专业人才。本专业涵盖统计学的核心知识与方法,专注于理论基础与实践技能的培养,特别是在人工智能与大数据分析领域的深度融合。课程设计强调理论与实践相结合,学生可以修到贝叶斯统计、高级回归分析、多元统计分析、统计学习、高位统计、深度学习与应用、金融数据分析、人工智能等课程。通过本专业的学习,学生将全面掌握基于模型的统计分析工具和方法,这些方法广泛应用于多个行业,例如互联网行业中的统计学习与智能推荐系统、金融行业中的金融数据分析与智能风控、咨询行业中的运营管理/营销管理与智能决策支持,以及制药行业中的临床试验设计与智能数据分析。毕业生将兼具统计分析技能、人工智能应用能力和商业洞察力,能够应对中国及海外数据分析市场动态变化和快速增长所带来的新挑战,成为各行业高度需求的人才,推动人工智能与统计学的交叉创新,为数据驱动的智能决策提供强有力的支持。
学位 | 香港中文大学理学硕士学位 |
学习模式 | 全日制 |
学制 | 2年 |
学分要求 | 36专业学分 |
学费 | 28.8万 人民币 |
招生对象 | 专业不限,具备扎实的数学和统计学基础 |
项目联系方式



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