1. 线性建模（基础）
2. 时间序列简介（对金融和技术很重要，有很多测量场合）
3. 现代统计预测和机器学习（对于花哨的新预测东西，对金融和科技也很重要）

我会推荐线性建模和时间序列简介。如果你只有三门选修课，而你决定专注于精算学，如果有的话，我会选修生存分析课程。

在世界上最大的咨询公司之一担任数据科学家，我可以只给我两分钱，哪一个对我这样的工作有用。所有课程都很酷，并且在研究、开发和咨询方面都有应用。然而，有些课程可能对实际应用更为重要。免责声明：这并不反映我雇主的意见，我也只见过德国的几个部门。

最有用的课程：

• 时间序列简介

如果你是一名数据科学家，你肯定会偶尔做出预测。了解趋势、单位根、季节性等模式非常重要。

在实践中，您将面临不同频率的数据，例如月度或季度数据。

阅读预测原理与实践，以了解预测的应用。

• 现代统计预测和机器学习

本课程将提高您获得高薪工作的机会。与经典统计相比，机器学习与更高的薪水相关。绝对值得了解诸如训练和测试数据之类的东西。您将始终构建模型并对其进行测试。

也正是由于机器学习的重要性，这个页面被称为 CrossValidated。哈哈哈哈

也有用：

• 线性建模：理论与应用
• 计量经济分析概论（Stats & Econ 交叉注册）

这些课程看起来和我很相似。我认为两者都主要处理纵向数据和面板数据。然而，作为数据科学家，您将面临的大多数回归问题都与时间序列有关。我刚刚有一个带有 Heckman 选择模型/Tobit 回归的项目，以及一些我面临计数数据和生存分析的小东西。在我的公司，总体分类任务比回归任务更普遍。

你最有可能与数学家、统计学家和计算机科学家一起工作。他们不会坚持使用计量经济学模型。尽管如此，对线性模型和计量经济学分析的深刻理解将帮助您处理时间序列和预测问题。

它还取决于您喜欢的编程语言。R（尤其是 Stata）对于回归模型非常方便。Python 对于其他任务相当有用。

正如迈克尔·切尔尼克（Michael Chernick）已经指出的，微观计量经济学问题广泛用于保险业。如果您在人寿保险部门工作，生存分析将是至关重要的。然而，大多数数据科学家并不面临这样的任务。

你可以通过加州大学洛杉矶分校的这门应用计量经济学基础课程，思考在未来的工作中你将在多大程度上面临这些问题。

相当无关紧要：

• 随机过程（随机游走、离散时间马尔可夫链、泊松过程）

这对于数据科学家来说几乎没有用处。如果您在银行的量化金融部门工作，也许您会遇到这样的模型。

• 博弈论

博弈论是一个理论概念，在实践中几乎没有直接应用。在经济和心理学研究中，它可能会有所帮助，但它不在数据科学家的经典范围内。

请不要犹豫，问我是否应该对某些课程更具体。

作为在一家银行从事量化工作的人，我不同意其他答案。随机过程非常重要。对随机过程的深入了解可以让您理解您提到的许多其他类背后的直觉，尤其是时间序列模型。它也是一个区分器（根据我的经验，对随机过程的良好了解很少见）。

我会采取

1. 随机过程
2. 现代统计预测和机器学习
3. 线性建模：理论与应用