商业分析就读体验
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本科院校：中山大学
本科专业：金融学
本科绩点：绩点3.9/5.0
其他相关背景：三段数据分析类实习，非顶配大厂
学长的的港大BA就读体验：
学习篇
1.你认为的港大的整体来说教学质量和水平如何？
其实整个香港的教育质量在世界范围都是享有盛誉的，毕竟在“全球十大教育系统”，香港名列第三。
而港大作为香港八大中排名最高的高校就更不用说了。官方的数据是，学校的教授、副教授和助理，大概有400名左右，来自全球35个国家，各级教授全部都是博士学位或以上。
其中半数以上的学位都是在北美62所1流的研究型学府取得的，含金量很高。甚至还有诺贝尔奖得主。
授课方面，拿ba专业来说，每个老师都有自己鲜明的教学特点。
有的老师会比较严格，平时对课堂互动、项目完成度要求比较高，但也有部分老师相对要求没有这么严格，其实给了同学们更大的选择空间，毕竟不是所有同学都想把所有时间花在学习上。
2.你选择这个硕士的原因是什么？
可能一直以来我的兴趣会偏向理工科一些，本科金融学到的很多理论知识都更偏文科一些，导致自己会觉得有一点点虚（这个看个人想法）。
所以我申请时候是主申商业分析和金融科技专业的，想要提高一点自己对统计、计算机方面的了解，最后也是比较幸运得以如愿以偿。
加上BA也是香港“最火的网红专业之一”。
港大在这个专业上的课程设计，比较能培养我们在商业分析这个项目上的商业思维和软件分析技能，学会理论和方法两部分的知识，所以在申请的时候就完全倾向于申请BA了。
3.你的同学大致背景有了解吗？（211/985/双非比例
我是21fall入学的，接触到的同学以海本和内陆985为主，或者是上财、央财一类的财经211，至今没有在同专业见到双非的。
港大商学院每年有五轮申请，在22fall申请一轮截止的时候，副院长跟我们说ba去年第一轮只收到了400+份申请，但是22fall的第一轮收到了1000+的申请。
所以22fall总体感觉来看更看本科背景了，基本都是985和海本的样子，甚至央财都不太吃香。
4.你感觉港大师资和教学硬件等水平与中山大学比较如何？
单纯从老师背景来看的话，港大老师都是清北本科+藤校硕博的配置，更有老师本硕博都是麻省理工毕业的（而且这个老师教的特别好，最后一节课老师居然感动地哭了）。
境外院校整体教学方面的要求感觉会比境内院校高一些，但是境内就读的好处是方便实习。
5.简单介绍一下商业分析的课程结构，商学院下的商业分析能否通过选修来达到和数据分析专业一样的知识？
进入港大商业分析专业以后，首先需要学习四门必修课，会对决策优化、供应链、统计有一个基本了解。
这个过程会学习到python、R语言、tableau、excel线性规划等技能。
上完选修后不同走向的同学们会有明显的选课差异。
想要去到互联网的同学可能会选择一些机器学习、数据库这样的课程，而想去券商、基金的同学则是选择一些金融工程、会计这样的课程。
商业分析的课程从硬核程度上来说和数据分析还是会差一些的，但只要自己想学以后去到互联网的商业分析/数据分析一类岗位是完全没问题的，更多是自己多学习多实习。
6.课程难易程度如何？能跟上吗？
相比于商学院其他几个专业，商业分析的课程是比较难的，会有一些模型或者硬核项目需要做。
经常可以看到其他专业的同学约狼人杀、爬山、酒吧，但是ba的同学只能相聚图书馆。每每在图书馆抬头总能看到一群熟悉的面孔和一面面熟悉的ppt。
因为同学们还是商科背景为主，所以需要花比较多的时间去补一些知识，当然也有计算机背景的同学感觉课程相对简单，毕竟本科阶段就学过相应的内容。
7.商业分析这个专业为你的职业带来什么帮助？为你带来了什么新的知识？如机器学习的聚类/分类模型在偏商业的分析中，是否能落实到实际运用？
本科是金融的我曾经认为可能未来的去处就只能是券商、基金、银行一类的金融机构。
但是在我学习商业分析以后是真的看到了去到互联网商业分析、数据分析岗位的可能性，并且我本人目前也是在腾讯的商业分析进行实习，之后可能会尝试一下数据分析的实习。
机器学习的模型分析如果真的去到比较硬核的分析岗是能够派上用处的，哪怕是现在一些数分岗也需要对模型有一个基本了解，所以实用性个人感觉还强的。
8.硕士期间最大的收获是什么？
其实整个在香港的时期比较短，去年8月底去到香港今年2月中旬就因为疫情回来了，并且整个2022都经常在隔离酒店里。
最大的收获应该是补充了一些统计、计算机方面的知识，对我离开自己不太喜欢的金融行业，去到互联网有了一定的帮助。
9.你觉得哪几门课程比较值得读/推荐？
几门必修课其实都是非常实用的，对business sense和数据分析方面的能力都有很大的提升，但是因为是必修就不再详述。
选修方面的话如果是想要增加商业方面的感觉，可以学习Social Media and Digital Marketing Analytics或者Digital Experimentation Methods，能够碰到很多有意思的案例。
如果想要增加数据分析方面的技能，则是需要Prescriptive Analytics和Machine Learning这一类相对硬核的课程。
10.你觉得哪门课程最难？对你有多大的挑战？（基于已有基础）
最难的一门课程是金融工程。
原以为有一定金融背景学起来会相对轻松，可是这门课程的任务实在比较繁琐，而且未来不去到衍生品或者金融科技方向工作的同学不太用得到这些知识，所以学习起来也比较抗拒。
加上内容确实比较多，老师进度飞快，多数同学都比较吃力。
11.你目前职业发展计划是什么？未来准备从事什么行业？
因为之前的实习都是金融方向的，但我目前打算转行到互联网做商分/数分。
因此拉长到了两年毕业（这也是商学院提供给学生选择的），去补一些互联网方向的实习，方便之后找工作。
12.在读研期间，如何去计划提升自己背景？例如实习或者发表论文或者打Kaggle比赛，对于BA学生来说排序如何？
其实这个问题因人而异。
像发表论文或者和老师合作一些项目，明显是对之后申请二硕或者读博有所帮助，如果有这方面想法的同学可以去做，但有科研想法的同学实际上比较少。
至于打Kaggle或者诸如美团商赛之类的比赛，更多的是把所学知识进行应用，融会贯通，对知识的巩固会是一种乐趣。
但实际上大家最看重的肯定还是实习，因为研究生阶段不管是一年还是两年毕业，就业压力都比较大，实习对就业的帮助会是最大的。
13.学校有就业辅助中心吗，对于毕业生的就业帮助有多大？
学校有专门的就业帮助组织，也可以免费提供1v1模拟面试。
但是因为帮助模拟的老师一般都是香港local或者一些外国老师，实际上和内陆的习惯有些脱节，如果不是打算留港的同学不太有必要去预约这个服务。
但对于想要在香港找工作或者实习的同学来说，学校是有专门发布实习/工作信息的网站，而且描述很详细，会有极大的帮助。
14.你所了解的往届毕业生职业发展情况如何？
港大的就业率和就业平均薪资一直都不错，去向方面主要还是根据个人本科背景；去到券商投行、行研，基金中后台，银行，互联网商分、数分，咨询等等机构的都有。
港大的title在大陆还是比较好用的，不太会被卡简历关，剩下的就得靠个人准备了。
15.你的英语水平相比较入读前，有多大的提升？
实话说除了口语和听力有小幅度提升，整体来看并没有什么显著变化。
在香港日常不需要用英语进行对话，并且课后也可以用中文向老师问问题，所以对于英语相对薄弱的同学也不需要害怕。
16.你个人感觉港大最大的优点是什么？
我个人觉得港三在留学申请中性价比极高，其中港大又是性价比最高的。
首先香港在qs排名比较靠前，title相对好用；
其次也比较灵活，可以拉长到两年毕业，对于一些想要转行或者海本实习匮乏的同学提供了很大的就业缓冲时间；
再次港大收的学生数量比较多，能申到港大的同学申其他国家或许结果并不会那么好。
17.你个人感觉港大存在的缺点是什么？
上一点中提到的学生数量多，既是优点也是缺点。
学生一旦人多也就意味着老师对每个人的关注度会下降，也就不会督促你在课业上一定要尽心尽力，那么每个人的灵活操作程度会上升，对于有自己规划的同学来说是好事。
但是对于需要受到一些外力鞭策学习的同学却未必。
另外港大商学院上课的地点比较偏，不在主校区，可能会有一些通勤的不方便，也一直被学生诟病。
生活篇
1.你住在哪里？条件，环境和价格怎么样？有避坑建议吗？
我住在港大主校区附近，旁边就是香港大学地铁站。
我是和几个同学一起合租，个人的小单间是4000hkd/月，这个价格在香港租房里已经算很低了，大部分同学可能得要六七千，更有甚者会上万。
附近环境来说还是比较便利的，吃喝通勤都比较方便。
对于租房而言，在香港大学、坚尼地城、西营盘这三个地铁站附近都还不错。
需要注意的是香港local比较轴，有一些只认钱不讲情面，租房时候可以多和房东、中介接触一下，比较凭感觉。希望各位都能交好运。
2.你通常自己做饭还是学校吃/外面吃，学校食堂味道价格怎么样，川菜多吗
通常来说是在学校吃食堂或者一些周边连锁（大家乐、吉野家、麦当劳）。
学校食堂一顿可能在25-50hkd不等，味道还是不错的。校内还是广式烧腊、裸条一类的会比较多。
学校附近的馆子川菜和湘菜非常非常多，一般同学们聚餐只要不是有特别不能吃辣的广东人都会选在川菜湘菜馆。
3.疫情期间你们是封校上课还是在家网课？
因为同学们都住在校外，是没有办法封校上课的。
最严重的时候变成了全部网课，大概在三四月的时候有日增几万例的情况，已经通知了之后的课程可以全部线上，所以同学们都在往大陆跑。
4.有网课经历的话，港大的网课学习体验如何？
其实我认为网课的学习效率比线下会高一些，可以用zoom自带的实时文字转录看到字幕，对于听力不太好的同学简直是救星。
另外一堂课下来三小时也确实容易走神，有字幕重新回去看的话会好很多。
