在新加坡國立大學（簡稱NUS），數據科學與分析專業以其跨學科特性和前沿性，吸引著眾多對數據領域充滿熱情的學子。而選課作為連接課堂學習與職業發展的橋梁，直接影響著知識體系的構建和專業能力的提升。想要在這一專業中穩步前行，掌握科學的選課要點至關重要，以下是留學生選課輔導分享的一些選課要點，一起來看下吧。

　　一、錨定課程體系，平衡核心與選修

　　數據科學與分析專業的課程體系通常由核心課程、選修課程和實踐課程構成，選課需在三者間找到平衡。

　　1、夯實核心課程基礎

　　核心課程是專業知識的根基，涵蓋統計學、機器學習、數據結構與算法等關鍵領域。這些課程是后續深入學習和實踐的前提，務必優先保證核心課程的修習質量，避免因核心課程缺失或成績不佳影響整體學業進度。例如，“機器學習基礎”“數據挖掘原理” 等核心課，能幫助學生建立對數據科學的底層認知，是開展復雜數據分析工作的基礎。

　　2、科學選擇選修課程

　　選修課程為學生提供了個性化發展的空間，可分為技術深化類（如深度學習、大數據處理框架）、應用場景類（如金融數據分析、醫療數據建模）和交叉學科類（如數據可視化與設計、數據倫理）。選課時需結合自身興趣和職業規劃，若計劃進入金融行業，可側重選修金融數據分析相關課程；若對人工智能領域感興趣，則可選擇深度學習、自然語言處理等方向的選修課。

　　二、結合個人規劃，兼顧興趣與目標

　　選課不僅是知識的積累，更是對未來發展方向的鋪墊，需緊密結合個人的學術追求和職業愿景。

　　1、明確職業導向

　　新加坡國立大學數據科學與分析選課輔導表示，不同的職業方向對知識技能的要求不同。若目標是成為數據分析師，需重點選修數據分析工具（如 Python、R 語言）、數據可視化等課程；若想成為數據科學家，則需加強機器學習、算法優化等方面的課程修習。同時，關注行業趨勢，選修新興領域的課程（如生成式 AI 與數據分析），能增強自身競爭力。

　　2、考慮學術深造需求

　　計劃讀研或讀博的學生，選課需注重課程的學術深度和研究導向。可選擇包含科研項目的課程，或選修與意向研究方向相關的高階課程，為后續的學術研究打下基礎。例如，若計劃研究 “時間序列數據分析”，可選修相關的進階課程，并主動聯系授課教授參與科研項目。

　　三、關注先修要求，避免選課斷層

　　數據科學與分析專業的課程邏輯性強，許多高階課程設有嚴格的先修要求，選課需遵循循序漸進的原則。

　　1、提前核查先修條件

　　在選擇某門課程前，需仔細查看課程大綱，確認是否需要先修特定課程。例如，“高級機器學習” 可能要求先修 “機器學習基礎” 和 “線性代數”；“大數據系統設計” 可能需要 “數據庫原理” 作為先修課。若忽視先修要求盲目選課，可能導致因基礎知識欠缺而無法跟上課程進度。

　　2、合理規劃選課順序

　　根據先修要求和課程難度，制定階段性的選課計劃。低年級可側重修習數學基礎、編程入門等基礎課程；中年級逐步過渡到核心專業課程；高年級則結合興趣和規劃選擇高階選修課程和實踐課程，形成連貫的學習路徑。

　　四、重視實踐課程，提升應用能力

　　數據科學與分析是一門實踐性極強的學科，實踐課程能將理論知識轉化為實際操作能力，是選課中不可忽視的一環。

　　1、參與項目式課程

　　NUS留學生選課輔導表示，項目式課程通常以真實案例為背景，要求學生組隊完成數據分析項目，從數據收集、清洗到建模、分析、得出結論，全程參與實踐。這類課程（如 “數據科學實戰項目”）能鍛煉學生的問題解決能力、團隊協作能力和項目管理能力，是簡歷中的亮點。

　　2、選修實驗室課程

　　學校的數據分析實驗室課程往往配備先進的軟硬件設備，學生可在導師指導下接觸大規模數據集和復雜分析工具。通過這類課程，能熟悉實際工作中數據處理的流程和技術，提升應對復雜數據場景的能力。

　　五、關注課程負荷，保障學習質量

　　數據科學與分析課程往往涉及大量的編程練習、數據分析任務和報告撰寫，選課需合理控制課程負荷，避免因選課過多過難而影響學習效果。

　　1、平衡課程難度與數量

　　每學期選課數量需結合自身學習能力而定，避免同時選擇多門難度較高的課程（如多門高階算法課）?？刹捎?“難 + 易” 搭配的方式，例如一門核心難點課程搭配一門應用類選修課程，既能保證學習深度，又能減輕學習壓力。

　　2、參考課程評價與口碑

　　通過學長學姐的經驗分享、課程評價平臺等渠道，了解課程的 workload（學習量）、考核方式和授課風格。選擇適合自己學習節奏的課程，避免因課程壓力過大而影響學習質量和身心健康。

　　NUS 新國立數據科學與分析專業的選課是一個需要綜合考量的過程，既需夯實基礎，又要兼顧個性發展；既要關注當下學習，又要著眼未來規劃。把握好平衡核心與選修、結合個人規劃、關注先修要求、重視實踐課程和控制課程負荷等要點，才能選出讓自己真正受益的課程，為在數據科學領域的深入探索和長遠發展筑牢根基。

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