近日，香港大学2023年高考生申请通道开启！为了方便同学们了解今年的招生情况，北京高考在线团队整理了香港大学2023年高考生招生简章，详情如下：
重点一览
入学优惠：2023年，港大继续通过“多元卓越入学计划”为具有不同特长的优秀学子提供多元机会。在“多元卓越入学计划”中表现优异的学生将获得港大入学优惠，包含加分优惠和有条件录取。
大数据系列课程：港大近年开设多个大数据系列课程，所有考生均可申请报读：
文学士（人文及数码科技）
工学学士（数据科学及工程）
理学士（生物讯息学）
理学士（营销分析及科技）
工商管理学学士(商业分析)
招生计划
多元选拔，无文理选科要求
今年，港大将继续秉持多元选拔的标准，预计在全国31个省市招收高考学生，各省、市不设名额上限，择优录取。所有参与2023年高考的考生均可申请报读港大。
港大内地招生不同于内地高校统一招生机制，有其独立的报名程序。申请港大与参加内地统招互不影响，申请港大的学生亦可同时参加其他高校招生计划（如强基计划等）。高考考生报考港大任意专业无文理科要求。对于采用新高考的省份，报考港大任意专业无选科要求。
港大鼓励优秀学子全人发展，录取时考查申请者的整体素质，包括申请人的高考成绩、英语成绩、面试表现（如获面试资格）及其他综合素质。
多元卓越入学计划
提前报名 高考前获入学优惠
「多元卓越入学计划」是港大每年推出的针对当年高考学生的特殊计划，面向提前报名的申请人，对他们进行提前选拔、面试，在「多元卓越入学计划」中表现优异的学生有机会在高考前获得港大的录取优惠，包括加分、有条件录取等！
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申请时间表 |
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2022年10月4日 |
内地本科生入学计划网上申请系统开放（多元卓越入学计划申请同步开放） |
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2022年12月31日 |
多元卓越入学计划首轮申请截止 |
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2023年1月 |
多元卓越入学计划面试启动 |
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2023年3月21日 |
多元卓越入学计划申请截止 |
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2023年5月 |
多元卓越入学计划结果公布 |
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2023年6月下旬 |
入学面试 |
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2023年6月28日中午12点 |
内地本科生入学计划申请截止 |
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2023年6月下旬-7月7日 |
录取结果陆续发放 |
大数据系列课程
文学士（人文及数码科技）
课程编号：6286
人文丨数字技术
数字技术全面连接了人与科技。文学士（人文及数码科技）课程结合理论与实践，提供一系列贯通人文与数字技术的专业培养，学生在习得相关专业知识和技能之余，更培育文理兼容的创新思维。未来将成为人文学科专业领域上的前瞻者，在广阔多元的范畴开拓事业。
学生将有机会接触学术和商业领域的前沿创新技术，包含人工智能、深度学习、数字建模、计算机视觉和数字游戏设计等。
工学学士（数据科学及工程）
课程编号：6262
数据科学丨计算机科学丨数学丨统计学丨法律
工学学士（数据科学及工程）课程结合数据科学、计算机科学、数学、统计学和法律等科目，传授在数据科学领域的核心知识和技术，让学生在大数据时代成为脱颖而出的专业人才。
毕业生可从事多个新兴职业，例如数据工程师/架构师、数据科学家、数据分析师、机器学习工程师、大数据工程师等等。
理学士（生物讯息学）
课程编号：6470
生物医学科学丨统计学丨计算机科学丨生物医学工程
理学士（生物讯息学）课程致力于培育在生物医学数据科学领域的专才。灵活的课程设计使学生可以选修生物医学科学、统计学、计算机科学和生物医学工程等众多学科。毕业生将投身于众多新兴的创新科技领域，例如基因技术、精准医学、数字及移动医疗、电子医疗大数据分析及环球卫生分析学，尽展所长。
工商管理学学士（商业分析）
课程编号：6793
商科丨大数据
业界对商业分析专才的需求日益增长，工商管理学学士（商业分析）课程正是为此而设。课程提供技术及管理方面的综合培养，学生将会学习信息技术、数据科学、商业统计及管理等一系列知识，打稳专业基础。此外，课程还涉猎前沿的知识范畴，包括人工智能、大数据、社交媒体及其他新兴资讯科技。学生将成为具备多元化知识的专才，能够在数据驱动的商业世界里，从大数据中挖掘有价值的信息并应用到商业领域中。
毕业生不但有机会从事各行业数据分析相关的工作，包括IT、金融、供应链、市场营销和咨询等，还有机会入读数据科学、信息管理、决策科学和大数据等方向的研究生课程。
理学士（营销分析及科技）
课程编号：6846
商科丨计算机
理学士（营销分析及科技）课程专为对STEM（科学、科技、工程和数学）、商业和科技感兴趣的学生而设。课程结合定量技能，商业营销和技术基础，教授包括编程语言、数据科学、数字平台和营销科技等知识，让学生建立扎实的基础，灵活运用数据分析和科技制定市场营销策略，成为掌握商业知识的数字人才，以满足业界需求。
毕业生将具备优越的竞争力，未来可以创业或投身不同行业，包括数字营销、游戏、电商、咨询、金融以及其他重视数据分析和相关技术的行业，从事市场研究员、产品经理或数据科学家等岗位。
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