一、及早规划：建议大一大二开启规划

　　- 大一大二阶段，与Academic Advisor或DS项目导师定期面谈，了解学校的policy和课程设置，提前规划本科期间的选课计划，预留先修课位、避免先修课断档

　　- 重点完成数学与统计基础(微积分、线性代数、数理统计)和编程入门(Python/R)课程，以满足后续核心DS课程的先决条件。

　　二、完善前置课程：通过线上/校外课程补充

　　- 如果校内课程安排有限，可利用Coursera、edX、Udacity等平台的热门DS入门与进阶课程(如IBM Data Science Professional Certificate、Johns Hopkins Data Science Specialization)补充相关的技能，完善简历与技能证明。

　　- 暑期还可参加非本校的暑期课程(如Stanford Online)修读Advanced Linear Algebra、Machine Learning等高阶课程。

　　- 增加Minor & Electives路径，文科或理科弱量化背景的学生，可通过Data Science / Statistics 相关minor获取实用技能，无需承担主修DS的全部课业负担;另外辅修路径允许学生在专业课之外，每学期少量选修DS核心与应用课程，既能探索兴趣，又能累积量化能力。

　　- 针对申研方向选课，据悉，在各校的DS课程设置中，都为不同申研方向的同学提供了专门的选修课程。根据目标项目，有针对性地挑选与建模、领域应用或方法论相关的课程，不仅能补齐学术短板，还能通过与教授合作获得科研机会和推荐信支持，更具说服力。

　　三、积累软背景经验：丰富项目与实习经历

　　-积极参与本科导师的科研项目或行业实习，将课堂知识应用于真实世界数据，积累未来申研方向的实践案例，提升申请竞争力。

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