港新院校普遍要求申请人具有数学、统计、计算机、工程或相关学科的本科学位。跨专业申请需通过辅修、科研或实习证明量化能力。
港大、港中文、NUS：偏好985/211背景，均分建议85+；双非需88+且具备突出的软实力。港城大、港理工：对双非相对友好，但均分需85+，且看重核心课程成绩。
香港大学：
Master of Data Science
要求数学、编程、统计课程基础，建议985/211均分85+，偏好有科研或名企实习经历。
香港中文大学：
MSc in Data Science and Business Statistics
需要量化背景强，需修过微积分、线性代数、编程等课程。
MScin Advanced Studies inStatistics and Data Science
需要相关专业背景，均分B等级证明。除了应具备扎实的统计学知识，还需要具备多元微积分、线 性代数和计算机编程知识。偏爱985，建议985均分85+，211均分87+。
香港科技大学
MSc in Big Data Technology
需要计算机、数学或工程背景，需编程能力（Python/Java）。偏好海本及985/211，均分85+。
MSc Data-Driven Modeling
需要理工并受过微积分和线性代数的基础培训科背景或计算机相关工作经验或掌握至少一门计算机语言。偏爱海本和985，211录取都不算多。
香港城市大学
MSc in Data Science
需要工程、科学相关学位，适合本科工程想补充数据分析技能的学生跨申，偏好985，均分建议85+。
MSc Business and Data Analytics
不限专业背景，课程涵盖适当的数学知识、商业定量分析方向，需要学习过至少一门微积分或线性代数本科课程。
香港理工大学
MSc in Data Science and Analytics
需要数学、计算机、统计学、信息技术、科学或相关背景，偏好985/211/海本学生。
新加坡国立大学
MSc in Data Science and Machine Learning
需要量化背景强，比如数学、统计学、物理学，均分85+（985/211）或88+（双非）。
MSc Data Science for Sustainability
需要定量学科背景，如数学、工程学、统计学、计算机科学、物理学或经济学等；或具有相关非定量学科背景，同时辅修或第二专业为定量学科，表现出具备较强的分析能力；或根据其工作经验逐案考虑，需要经研究生院批准。
南洋理工大学
MSc in Data Science
计算机、统计或相关背景，偏好985，均分建议85+。需提交编程作品集。
