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研究如何在不确定性中收集数据、建立模型并作有限度的推断。学习重点包括抽样偏差、模型假设与误差，而不只是计算平均数或画图。
教学整理；不是招生条件，不作能力或人格测评。
有噪声的样本支持什么结论，哪些结论还不确定？
改变样本大小，讨论同样的样本均值为什么可能有不同的不确定性。
容易误解的地方：相关不等于因果；显著结果不等于重要效果。
B02外部资料包原创教学整理；FuturePath仅做分类映射与工程适配。背景来源不表示大学发布、认可或审核这些活动。
名称及学科范围对应现有专业分类；用于一般教学探索，不代表某大学统一课程或当前招生条件。
B02:S143 · U.S. Bureau of Labor Statistics / U.S. Census ACS · 原包读取官方正文
读取范围：2023 Table 1 and occupational-group distribution; not projection table
原包观察于 2026-10-22；网页发布日期未知，未独立核验实时更新。
B02:S101 · National Careers Service · 原包读取官方正文
读取范围：Salary endpoints, typical hours and university pathways
原包观察于 2026-10-22；网页发布日期未知，未独立核验实时更新。
相较数据科学，统计学通常更深入研究推断的假设与理论；数据科学常增加数据库、软件和大规模计算。课程名称不能代替对模块的检查。
专业与职业是多对多关系，进入受监管职业通常还需进一步学习与资格。
这些只是当前首批数据库中的实例，不代表全部开设院校。
这个专业方向的具体课程尚待整理。可以先阅读上方官方参考资料。
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