数据科学专业是一门 多学科交叉学科，融合了统计学、计算机科学、数学以及特定领域知识，旨在从大量的、复杂的数据中提取有价值的信息和洞察力。该专业的学生需要具备以下主要知识和技能：

统计学基础：

包括概率论、回归分析、方差分析、多元统计分析等，这些是数据分析、数据挖掘和机器学习的基础。

计算机科学和编程技能：

学生需要掌握至少一种编程语言（如Python或R），以及数据库管理、软件开发和软件测试等相关技术。

数学基础：

高等数学、线性代数、最优化方法等，这些数学工具在数据模型建立和分析中非常重要，尤其是在机器学习算法中。

数据可视化与交互设计：

学习如何将复杂的数据以可视化的方式呈现给用户，并设计用户友好的交互界面。

数据工程与大数据管理：

包括数据清洗、数据存储和数据处理等方面的技术。

机器学习与数据挖掘：

关注如何在大规模数据中发现隐藏模式和规律，以及如何构建机器学习模型来预测未知情况。

人工智能原理：

了解各种机器学习算法和人工智能的基本原理，帮助处理复杂的分析任务，并实现自动化的决策支持系统。

领域知识：

根据具体应用领域（如金融、医疗、社交媒体等），学生还需要了解相关的专业知识和应用案例。

数据科学专业的课程设置通常包括基础课程、核心课程和选修课程。基础课程涵盖数学、统计学和计算机科学的基础知识，核心课程则侧重于数据科学的核心技术和应用，选修课程则根据学生的兴趣和职业规划提供更为专业的方向。

建议：选择数据科学专业时，学生应根据自己的兴趣和职业规划，了解不同分支的具体要求和发展前景，以便做出更为合适的选择。同时，不断学习和实践，提升自己的编程和数据分析能力，以适应快速发展的数据科学领域。