Offercool前言：

香港中文大学数学系名声在外，其创立时间甚至早于学校建校时间。目前其数学系已发展为一个世界知名的数学研究基地，毕业生在香港甚至全球范围内都担任要职。

香港中文大学的数学硕士以职业为导向，致力于培养可在核心岗位发挥价值的数学人才，一流的师资和丰富的课程设置使其成为整个大学最具竞争力的项目之一。

那么在香港中文大学就读这个硕士课程是什么体验呢？

offercool邀请了正在读这个专业的学姐，带大家了解一下这个专业的学习情况啦！

Offercool注：

以下问题由offercool提问，答案与图片为学姐提供，原创文章，转载请注明。

正文内容

首先介绍下自己的大致背景吧！如果还记得可以说下自己的申请周期啦！

本科背景：浙江普通一本，应用统计学，均分92.3

雅思：6.5

GRE: 323+3

实习：滴滴策略运营实习+腾讯数据分析实习

竞赛: 国内外数学类竞赛多次获得奖项

申请周期：2021.9.9网申，2021.9.24纸质材料寄到，2021.11.3通知补学信网材料，2021.11.12网申系统状态变为admitted

学习篇

你选择这个硕士的原因是什么？

因为我将来想回内地当数学老师，数学专业可以符合招聘专业要求，专业名称对教师招聘还是非常关键的。

你的同学大致背景有了解吗？

整个项目班级人数70人左右，双非占30-40%，从我们这一届录取情况来看，算对双非友好的专业了，当然项目的bar也在不断提高。Local 10%-20%，还有少部分外国人，例如印度人等。大部分都是本科是211、985的同学。

从录取结果看，录取同学的本科专业也不全是数学专业，例如我就是应用统计，还有计算机、物理专业等本科，最低要求学过高等代数、数学分析等即可。

同样是授课型，你觉得硕士学习和在本科母校学习主要区别在哪？

硕士学习更加强调自主学习。我第一学期选了5门课，课程比较密集，动辄2-3小时的英语听力对于本身听力不太好的我来说压力有些大，而且每节课上课内容会比较多，所以每节课都需要预习，有些科目也有大量reading需要完成。

简单介绍一下你的硕士课程结构吧，比如主修/选修科目。

我们课程选择的空间不多，主要分为大数据和金融两个方向，但是毕业证上不区分。

2个学期总共10门课，选择8门，可以两个学期均选择4门课，也可以一个学期5门课，一个学期3门课。当然，我们也可以有一门课的自主选择本科或者phd的课程，进行学分替代，注意只有一门课的机会。

目前，就第一学期的课程来说，总共开设5门课：

①金融数学

②线性分析，就是本科的泛函分析

③社交网络

④机器学习

⑤反问题导论

你觉得哪几门课程比较值得读/推荐？哪几门不推荐？为什么呢？

就第一个学期来说：

①对于想从事数据分析的同学，机器学习必选，主要讲机器学习领域基本模型，例如knn、kmean、人工神经网络及卷积神经网络，回归模型等，重点侧重理论推导。使用python，本科没有学过代码的同学问题不大，老师都会教。

②对于将来想从事金融的同学，金融数学必选，核心内容是期货期权的定价，该课程老师有大量reading，而且考试比平常作业难很多，期末考试考3个小时，难度很大，好几个大题不太会。如果本科不是金融相关专业，此课程有难度。

③如果想拿高绩点，社交网络、反问题可以选，给分不错。对于本科非数学专业的同学老师，线性分析慎重选择。

你觉得哪门课程最难？有多大的挑战？相反有没有觉得比较轻松的科目？

①最难线性分析（泛函）和金融数学，泛函本科学过的同学都知道，全是证明，非常抽象，难度不用说。而且平时分占比特别少，只有10%，但是却又9次作业，期中30%，期末60%。

②金融数学，老师是客座教授，讲的一般般，平时分20%，5次作业，2次期中考，分别占比20%，加1一次期末，占比40%，出题难度大于平时作业难度。而且后面涉及测度论，随机过程等，还是挺难的。

③轻松的科目的话，主要是社交网络，社交网络这门课老师非常好，作业中代码都会给你，考试不考代码，改分也挺松的。

④反问题这门课老师非常好，作业占比最高，高达40%，期中期末各占30%，期中考试有60分的计算2个大题，另外40分也是类似的，所以还好。但是每一题分值比较大，算错就扣得比较严重。

课程总体难易程度如何？能跟上吗？要花的时间与精力多吗？

因为我选择了5+3，第一个学期很累，可以说，平常基本都在图书馆，哪怕是周末，学期中没有去市区玩过。总体来说，对于本科不是数学的同学会有一些难度，所以慎重选择5+3，或者避开一些本身难度极大的科目。

如果决定要选择，也不要太担心，因为绝大部分老师都会从基础开始教。

你觉得要读好这个专业，哪方面的背景强一些比较好？

数学成绩，不管本科是不是数学专业，数学不好的话，来读这个专业肯定是很吃力的。金融或者计算机的背景很重要，要么懂一些金融方面知识，要么懂一些计算机的知识。

你觉得你的授课老师水平如何？

上了一个学期可以明显感觉到比本科的教学质量要高很多，例如机器学习老师讲课非常细致，有些推论都会给你再证明一遍。大部分老师都非常认真负责，讲不完的内容每节课拖堂，甚至还会有extra course。老师上课比较有激情和幽默，如果不是课程本身有难度，还是很不错的。

你的专业是以论文的形式毕业还是有其他选项？难度如何？

这个项目毕业没有论文，修满24学分8门课就可以，课程难度不小，但是对于授课型硕士。一般是不会卡毕业的。

这个专业能为你的职业发展带来什么帮助？带来了什么新的知识？

首先是简历关，相信香港中文大学的毕业证书对于大部分同学找工作还是有帮助的。知识方面主要是机器学习和金融的入门知识，但是注意仅仅是入门，剩下的还是要靠自己的努力。

从就业角度，你会推荐大家读这个专业吗？

纯纯就业的角度，不太适合，因为课程的确比较理论，但是如果只是想获得港中文这个学历，那还是值得的，性价比很高。

在读研期间，如何去提升自己背景，以为未来职业发展做准备？

首先要明确自己的职业规划，例如是要进互联网、金融企业，还是想要进体制，回内地考编。针对自己所选的方向，提前做准备，例如代码能力等等。如果想要留港就业，那就不可避免的需要克服语言关，要么英语口语过关，要么提升自己的粤语能力，平时多多和local交流。

学校有就业辅助中心吗，对于毕业生的就业帮助有多大？

这个没听说过，但是学校有很多讲座，帮助你提升技能，而且邮箱里每天都有企业的招聘会的邮件，资源还是很多的。

你所了解的往届毕业生职业发展情况如何？

去金融行业、互联网企业、考教师编、本校申请RA最后读留博的都有，重点还是和自身能力有关，学校本身对于大部分人的简历肯定是加分的。

以你个人了解的，这个专业对于考公上岸的帮助如何？

此专业非常适合考教师编制，如果是想当数学老师，港中文数学还是不错的，无论是专业名称还是课程本身。

这个硕士课程就目前而言，有没有达到你的期望？

达到了我的期望，因为我也并不想得到多少专业知识，但对于一些想要更加精于某一个领域的人来说，可能就会有些杂，不具有专业性。但是这个课程设置的确给想从事不同方向的同学都开启大门。

以下几个维度你分别打几分，满分为5分的情况下：

1、学习氛围：5分

2、人文关怀：4分

3、硬件设施：5分

4、授课质量：4分

生活篇

有跟local打交道的经历吗，你的感受如何？

班上有不少local同学，认识1-2个，个人觉得人都挺好的，而且本身的知识基础都很不错，比内地生可能要强一些，平时用普通话就可以交流。

你住在哪里？条件、环境和价格怎么样？有避坑建议吗？

我住在粉岭名都，14000港币3人间，4个人住，个人比较推荐这个区，旁边商场、菜场都有，而且离地铁站非常近，从家出发，坐地铁3站就可以到大学站。环境不算很好，主要看房屋自己里面的装修，我们的房子比较新，所以还不错。

你通常自己做饭还是学校吃/外面吃？你更推荐哪一种？

刚开始我是自己在家做居多，后面上课忙起来，而且期中期末到了，就没在家做过了。毕竟来香港读书，体验一下当地美食也挺好的。

学校的食堂的价格，大概20-50不等，港中文有40个食堂，整体选择比较多。在外面吃就是相对贵很多了，一顿50往上走，点外卖也要60起送。

你目前一个月全部生活费大概是多少？

在食堂吃饭的时候，一个月大概3000港币，自己在家做更便宜。最近刚刚买了佳能的m200，比内地的价格便宜了1000元，还是很划算的！

本地的川菜。。正宗吗。。。

川菜不多哈哈，我湖南的朋友刚开始非常嫌弃哈哈，说什么菜都加糖，后面也适应了。

写在最后

感谢学姐在学习之余，还抽出时间写了这么一篇详尽的就读体验啦！

祝学姐学业顺利啦！大家如果是本专业的offer holder，或者对该专业有强烈申请计划的小伙伴，可以联系我们，我们可以介绍学姐认识（取得学姐同意的前提下，当然学姐还是很nice的啦！

我们还会陆续邀请我们在港新院校读书的小伙伴带来22fall就读体验，欢迎关注我们。

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