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　　一、及早規(guī)劃：建議大一大二開啟規(guī)劃

　　- 大一大二階段，與Academic Advisor或DS項目導(dǎo)師定期面談，了解學(xué)校的policy和課程設(shè)置，提前規(guī)劃本科期間的選課計劃，預(yù)留先修課位、避免先修課斷檔

　　- 重點完成數(shù)學(xué)與統(tǒng)計基礎(chǔ)(微積分、線性代數(shù)、數(shù)理統(tǒng)計)和編程入門(Python/R)課程，以滿足后續(xù)核心DS課程的先決條件。

　　二、完善前置課程：通過線上/校外課程補充

　　- 如果校內(nèi)課程安排有限，可利用Coursera、edX、Udacity等平臺的熱門DS入門與進階課程(如IBM Data Science Professional Certificate、Johns Hopkins Data Science Specialization)補充相關(guān)的技能，完善簡歷與技能證明。

　　- 暑期還可參加非本校的暑期課程(如Stanford Online)修讀Advanced Linear Algebra、Machine Learning等高階課程。

　　- 增加Minor & Electives路徑，文科或理科弱量化背景的學(xué)生，可通過Data Science / Statistics 相關(guān)minor獲取實用技能，無需承擔(dān)主修D(zhuǎn)S的全部課業(yè)負(fù)擔(dān);另外輔修路徑允許學(xué)生在專業(yè)課之外，每學(xué)期少量選修D(zhuǎn)S核心與應(yīng)用課程，既能探索興趣，又能累積量化能力。

　　- 針對申研方向選課，據(jù)悉，在各校的DS課程設(shè)置中，都為不同申研方向的同學(xué)提供了專門的選修課程。根據(jù)目標(biāo)項目，有針對性地挑選與建模、領(lǐng)域應(yīng)用或方法論相關(guān)的課程，不僅能補齊學(xué)術(shù)短板，還能通過與教授合作獲得科研機會和推薦信支持，更具說服力。

　　三、積累軟背景經(jīng)驗：豐富項目與實習(xí)經(jīng)歷

　　-積極參與本科導(dǎo)師的科研項目或行業(yè)實習(xí)，將課堂知識應(yīng)用于真實世界數(shù)據(jù)，積累未來申研方向的實踐案例，提升申請競爭力。

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