我的畢業年份
數據科學
🇭🇰 香港 · 工程最先減少畢業生職位161 個主修中風險最高的 2%
主修出路倒數
5個月
01日 21:59:34:000
距離這個主修的畢業生職位開始因 AI 減少
2027年3月24日 · 倒數 153 日
估計範圍 現在 – 1年11個月
2030 年畢業：職位可能在畢業前已開始減少
入職初期的SQL查詢、儀表板及報告已由AI生成，本港銀行及企業的初級數據分析師招聘開始收縮；沒有牌照門檻，數據管道工作亦交由AI代理，至於數據科學課程急增令畢業生人數上升，則與AI無關。
「主修出路倒數」是距離畢業生職位開始因 AI 減少的時間，不代表這個主修會消失，也不代表人人都會失業。
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初級職位招聘減少
主修排名3 / 161
數據科學：AI 對畢業生求職的影響
數據科學畢業生的第一份工作，傳統上是寫SQL查詢、製作儀表板和定期報告。這正是AI已能直接生成的內容，初級分析師招聘開始收縮，畢業生需要找到比出報表更高一層的位置。
數據分析新人寫SQL和報告的工作，還剩多少？
過往新人要花大量時間把業務同事的問題轉成SQL、清理數據，再做成儀表板和簡報。現在業務同事可以直接用日常語言向AI提問，取得查詢結果和圖表，中間那一層初級人手的需要隨之減少；數據管道的建立和維護也逐步交給AI代理。按YOU’RE NEXT的估計，這個學科的新人招聘屬較早受影響的一批，只懂製作報表的新人，可選的位置會越來越少。
畢業生人數上升與AI，對就業各有甚麼影響？
兩者要分開看。數據科學課程急增，令畢業生人數上升，這是供應增加，與AI無關；AI則是減少初級職位的需求。兩者同時出現，令新人之間的競爭更激烈。相關職業中，數據分析師估計最早收縮，數據科學家和數據工程師稍後，三者的影響方式都是「縮減」；人工智能工程師屬「人機協作」，估計最遲受影響，但一般要求較深的技術背景，並非畢業生容易直接取得的職位。
數據科學學生應培養哪種AI取代不了的判斷？
AI能回答問題，卻不會主動質疑問題本身。可以練習在分析前先問清楚：這個指標的定義是否合理、數據有沒有偏差、結果會被誰用來做甚麼決定。修讀統計推論和實驗設計，懂得分辨相關與因果，比多學一種圖表工具更有價值。作品集可以展示一個由業務問題出發、最後改變了決定的分析，並寫明自己如何驗證AI生成的查詢是否正確。
撰寫日期
畢業後的出路
2030畢業出路 · 以 2030 年 6 月底畢業估算剩餘時間