以义大利博洛尼亚理工学院为例，专精统计数据数据自然科学，专精路径是知觉、社会和经济统计数据数据挖掘（Cognitive, Social and Economic Data Analytics），下列是我博士生期TNUMBERFZBPH的专精课程，该专精有五个路径，除我优先选择的路径外，除Biological Data Analytics，Machine Learning for Intelligent Systems和Mathematics of Data Science。
Cognitive, Social and Economic Data Analytics路径下的统计数据数据自然科学专精课程大体能分成三类：
从观念填空左边的专精课程增设上看，统计数据数据自然科学能说是人工智慧，人工智慧是统计数据数据自然科学，基本上主要就包括了现在AI的方式论此基础与各式各样微积分模型。
前5门课是必修，乱数方式与强化是微积分，主要就讲数理方式论和值强化，吗不光难学…；信息管理控制系统此基础是计算机控制系统，主要就学统计数据计算机程序与演算法（这里的演算法指自我中心、静态总体规划、深度优先优先选择与深度优先优先选择演算法等），还会自学Python与统计数据资料库SQL；统计数据自学是讲各式各样原产，比如说概率密度表达式、拉普拉斯原产和概率密度表达式等，除状态参数与均方估算等；机器自学讲现代经典的演算法微积分模型，比如说方式论重回，计算机程序，乱数丛林，KNN，SVM与一般微积分微积分模型等。
后3门课是根据我浓厚兴趣从选定的专精课程池里头选的，有两门是能无此水缸里头选，但是要由理工学院理事会审查核准，要求要跟统计数据数据自然科学相关。选的深度自学是著眼第二层微积分微积分模型下的各式各样互联网微积分模型，比如说CNN与RNN，主要就包括互联网中的求势能、前意见反馈与后意见反馈、转化成表达式等；听觉与知觉控制系统则是自学计算机控制系统听觉，主要就包括各式各样filter、SIFT与各式各样不同内部结构的CNN等；知觉与计算这门课与前面讲到的专精课程有些许的重叠，比如说一样会涉及到微积分微积分模型，但是这门课会结合人的感官与知觉角度进行讲解，比如说结合人的眼睛构造讲解CNN如何提取图像特征进行自学等等。
观念填空左边的专精课程增设是根据优先选择的路径进行增设的。统计数据数据自然科学是主要就是计算机控制系统，微积分与统计数据学的交叉学科，其核心是统计数据数据与分析方式，然而不同的领域拥有不同的统计数据数据，基本上每个领域都需要对统计数据数据进行分析，如果想对生物统计数据数据进行分析，最好是了解该领域统计数据数据的特点，并掌握一定程度的生物学知识；如果是经济领域的话，也以此类推，比如说我优先选择的专精方式里头的专精课程，金融微积分主要就自学期权与股票的概念与交易，除Binomial Tree与Black–Scholes–Merton等等；博弈论是讲纳什平衡；商业经济与金融统计数据数据讲经济领域中时间序列分析方式，比如说ARIMA等；法律与统计数据数据主要就讲统计数据数据隐私与保护，主要就是学欧洲的统计数据数据保护法（THE EU GDPR）；知觉行为与社会统计数据数据学人脑内部结构，微表情，眼部追踪与如何用机器自学等演算法测谎等等（相当没浓厚兴趣的两门课…）；最后的知识与统计数据数据挖掘其实是方式论学，也是很抽象枯燥的两门课。
总体上的专精课程增设大概是这样，内容还是挺丰富的，不得不说，有些方式论也是吗很难，尽可能理解和推导，理解推导不了，那就尽可能了解与自学如何应用微积分模型与统计数据数据挖掘方式，这算是最基本上的要求吧。
想要学好这门课的话，计算机控制系统编程此基础得会某两门编程语言，python，R或matlab都行，主流还是python，学会调用python的各式各样包会很方便。数理方式论与强化硬啃，能啃下多少就多少，而统计数据学与机器自学我觉得也是很重要的专精课程，应该尽可能掌握，其他的专精课程就看个人浓厚兴趣了。
