概率论
1–2概率论训练数据科学依赖的习惯——不是考试冷知识，而是后续工作室、实验室或临床可复用的技术。
数据科学课程是序列，不是购物清单。早期课程建立共同词汇；中期引入方法；最后阶段要求一个可以公开失败的项目。
选修自由度因体系而异：有的锁定专业认证学时，有的允许宽辅修。下列是共同脊柱，不是每所大学的目录。
Core courses
统计推断
1–2统计推断训练数据科学依赖的习惯——不是考试冷知识，而是后续工作室、实验室或临床可复用的技术。
机器学习
1–2机器学习训练数据科学依赖的习惯——不是考试冷知识，而是后续工作室、实验室或临床可复用的技术。
数据整理
2–3数据整理训练数据科学依赖的习惯——不是考试冷知识，而是后续工作室、实验室或临床可复用的技术。
数据库
2–3数据库训练数据科学依赖的习惯——不是考试冷知识，而是后续工作室、实验室或临床可复用的技术。
可视化
2–3可视化训练数据科学依赖的习惯——不是考试冷知识，而是后续工作室、实验室或临床可复用的技术。
数据伦理
3–4数据伦理训练数据科学依赖的习惯——不是考试冷知识，而是后续工作室、实验室或临床可复用的技术。
毕业设计项目
3–4毕业设计项目训练数据科学依赖的习惯——不是考试冷知识，而是后续工作室、实验室或临床可复用的技术。
Common tracks
机器学习
机器学习方向通常出现在基础之后，学生通过研讨、实验或工作室深化数据科学内部的一类问题族。
商业分析
商业分析方向通常出现在基础之后，学生通过研讨、实验或工作室深化数据科学内部的一类问题族。
计算统计
计算统计方向通常出现在基础之后，学生通过研讨、实验或工作室深化数据科学内部的一类问题族。
数据工程
数据工程方向通常出现在基础之后，学生通过研讨、实验或工作室深化数据科学内部的一类问题族。
Skill map
统计推理90
数据编程88
沟通表达78
实验设计82
数据伦理76
领域好奇心70
统计推理
统计推理在数据科学项目中每周练习；百分比是本页技能间的相对强度，不是成绩。
数据编程
数据编程在数据科学项目中每周练习；百分比是本页技能间的相对强度，不是成绩。
沟通表达
沟通表达在数据科学项目中每周练习；百分比是本页技能间的相对强度，不是成绩。
实验设计
实验设计在数据科学项目中每周练习；百分比是本页技能间的相对强度，不是成绩。
数据伦理
数据伦理在数据科学项目中每周练习；百分比是本页技能间的相对强度，不是成绩。
领域好奇心
领域好奇心在数据科学项目中每周练习；百分比是本页技能间的相对强度，不是成绩。
How you learn
讲座与阅读
大班框架，加上定义本周词汇的一手文本或习题。
实验 / 工作室 / 临床
有督导的练习：允许犯错，反馈要具体。
研讨课
小团体论证；沉默成本高，因为全组都看得到。
毕业设计 / 论文
公开综合——答辩、展览、临床作品集或工程原型。
把目录当作已练习技能的地图，而不是品牌承诺。批改严、反馈快的院系，通常比只宣传声望的院系教得更多。
Keep exploring
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