数据科学（Data Science，简称DS）专业的课程设置通常包括统计学和计算机科学两个主要领域。以下是一些建议的课程，这些课程在DS专业中普遍被认为是比较好过的：

统计学基础课程

微积分1和2

线性代数

概率论

统计推断

随机过程

多元统计

回归分析

时间序列分析

计算机科学基础课程

数据结构

算法设计与分析

计算机系统基础

编程语言（如Python、R等）

操作系统

数据库

网络

数据科学核心课程

数据整理与清洗

数据可视化

数据分析

机器学习

深度学习

大数据分析

数学相关课程

复变函数

实变函数

常微分方程

选修课程 （根据兴趣和职业规划选择）：

人工智能

计算机图形学

计算机视觉

密码学

数据挖掘

模式识别

统计编程

实践项目

数据科学项目

机器学习项目

大数据分析项目

实习或工作经验

建议

兴趣优先：

选择专业时，首先要明确自己的兴趣所在。如果你对计算机系统的运行逻辑、算法设计、软件开发等方面感兴趣，计算机科学（CS）可能更适合你。如果你希望将计算机技能应用于具体业务场景，如金融、医疗、零售等，数据科学（DS）可能更有优势。

课程难度：DS专业的学习难度整体上低于数学，低于大部分工科，在理工科中属于比较容易掌握的。

就业前景：DS专业的毕业生可以从事数据分析师、数据科学家、大数据工程师等职业，具有广阔的市场需求。

结合以上信息，建议你在选择课程时，重点关注那些与你兴趣和职业规划相关的课程，同时保持对新技术和方法的关注，以便在就业市场上保持竞争力。