圖形中羅列的機器學習、可視化、信息系統(tǒng)、計算機模式識別等詞匯，都是計算機中常見的字眼，通過它們我們就可以大體了解到具體的學習方向和內(nèi)容，從而有針對性地去下功夫?qū)W習。以此類推，其他學習方向的課程也可以通過這種形式來表現(xiàn)。以數(shù)據(jù)科學碩士為例，我們可以按照剛才的圖形把關(guān)鍵詞提煉出來，再通過觀察這些關(guān)鍵詞跟其他詞之間的關(guān)聯(lián)性的強弱，按從小到大的順序組合并排序，這個過程需要具有專業(yè)經(jīng)驗的主觀判斷的幫助，排列之后我們就得到了課程的具體內(nèi)容。需要注意的是，有的課程比較冷門，可能無法從圖形中提煉出來，另外，國外好多課程的名稱取得比較隨意，不同課程名稱對應的也許是相同的內(nèi)容。

數(shù)據(jù)科學碩士有好多門必修課，就是必須具備的能力，包括機器學習、WEB數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計分析、分析程序設(shè)計、系統(tǒng)設(shè)計等。除了必修課以外還有選修課，就是你還需要具備的其他技能。而機器學習這門課程，在必修和選修中都有提到，這是因為課程設(shè)置會因為學校的不同而有所差異，但總的來說，幾乎所有的課程都跟計算機、統(tǒng)計、數(shù)據(jù)有關(guān)，那這些肯定就是我們“修煉”的重點。

數(shù)學是學習大數(shù)據(jù)技術(shù)的選修課。學習大數(shù)據(jù)最好有一定的數(shù)學基礎(chǔ)，如果沒有基礎(chǔ)，學習起來會比較困難，但也不是一個無法逾越的障礙。大數(shù)據(jù)時代，人們都是用工具去梳理數(shù)據(jù)的，現(xiàn)在的數(shù)據(jù)量巨大，不借助工具根本不可能梳理得過來。那么，都要用到哪些工具呢？最常見的是EXCEL；其次，還有一個叫SAS的商業(yè)軟件，是世界五百強企業(yè)的產(chǎn)品，美國《財富》雜志評選推薦的；再有，必須要了解的兩款開源軟件：R語言和Python。R目前是一款免費軟件，搞統(tǒng)計的人如果不會R語言那是不可想象的。有一句話說得好，R的出現(xiàn)使搞統(tǒng)計的人終于可以使用計算機了，Python的出現(xiàn)使用計算機的人終于可以搞統(tǒng)計了。以上列舉的幾個工具必須要非常熟悉，因為很多學校都不會開工具課，它默認你已經(jīng)掌握了。除此以外還有Hadoop，它是大數(shù)據(jù)處理的架構(gòu)，現(xiàn)在不是很主流了，但對理解課程來說還是必須的。