真正完整的 Data Science 大學學士會同時要求數學、統計與程式。Warwick 的 Data Science BSc 就把 Mathematics、Statistics、Computer Science 串在一起，並逐步加入 algorithms、databases、software engineering、machine learning 與大型專題。
一、核心會讀什麼？
- Calculus、Linear Algebra、Probability
- Statistical Modelling、Regression、Inference
- Programming、Data Structures、Algorithms
- Databases、Software Engineering
- Machine Learning、Data Visualisation、Bayesian methods
二、Data Science 跟 AI / CS 的差別
CS 更廣，會深入 operating systems、networks、software systems；AI 更聚焦 learning、reasoning、NLP、vision；Data Science 則更重「怎麼從資料得到可靠結論」，統計的比重通常更高。
三、適合什麼學生？
喜歡數字、資料、找規律，也願意寫程式的人。若只喜歡圖表與商業應用，但不想碰較多數學，Business Analytics 可能更適合；若想做底層模型與系統，CS 或 AI 可能更適合。
四、高中怎麼準備？
數學是第一優先。Calculus、Functions、Statistics / Probability 背景都很重要。Python 可提早學，但比「會語法」更重要的是能用程式處理資料、做分析、解釋結果。
五、畢業後能做什麼？
Data Analyst、Data Scientist、Business Intelligence Analyst、Machine Learning Analyst、Risk Analyst、Quantitative Analyst，也可往研究所的 Statistics、AI、Operations Research、Bioinformatics 等方向延伸。