避雷针!暖男石大神带你1分钟解读BA课程CO评分喜好

2019年12月20日 Unipassyouyue


Business Analytics (BA)选课指南
今天紫霞仙子小Coral邀请了悉尼大学BA没门都是HD的石老师带大家解读一下最近炙手可热的BA专业。想必大家对BA专业既向往又迷茫,今天Coral和石老师为大家揭露BA专业的面纱。让我们化腐朽为神奇,击破BA专业。我们石老师呕心沥血,通宵达旦为大家解惑。(请同学们搬好小板凳)


从2020的第一学期开始,悉大对原有的专业和课程做了调整,原先的Big Data专业也整合到了BA专业。总体来说,BA作为近年来的热门专业,就业前景广阔,但同时难度也是比较大的。一方面它对于数理统计的相关知识要求比较高,另一方面还需要运用编程技术。这个专业需要很强的自学能力,老师在课堂上授课的内容相对于考试和应学内容来说是比较浅的,所以课后需要同学们在网络和图书馆找各种资料来补充学习。



Buss6002
先修要求:

QBUS5001

分数组成:

作业 25% + 期中25% + 期末50%

课程介绍:

BUSS6002这门课主要是要让大家掌握Big data的含义、基础模型算法与实际应用,可以看作是BA的入门课。对于刚接触BA的同学来说,这门课能够有效地帮助同学们初步构建一个知识框架,便于后面的学习。整门课lecture包括三个模块,模块一是介绍big data和data science的一些基本概念,比如什么是big data,big data的重要性,数据分析的标准流程等;模块二是介绍数据分析的算法和工具,主要包括两大基础模型:linear regression和logistic regression,以及大数据的处理技术;模块三是Big Data在marketing中的运用,涉及到文本分析以及marketing的一些相关理论。总的来说这门课覆盖的知识体系较广但不深入,更进阶的知识会在QBUS6810,QBUS6850和MKT的相关课程中涉及。

另外这门课还有2个小时的tutorial,这个tutorial会从Python的最基础语句开始教,内容都和你们的lecture还有作业高度相关,所以强烈建议大家尽量都去上,尤其是对于编程小白来说,这是妥妥的福利,一学期速成写代码不是梦!

老师介绍:

这门课分为三个模块,不同的模块会由不同的老师来讲解。2019学年的co是Jie Yin,她是一位中国老师,也是模块二的lecturer。她的讲课风格比较细致有条理,偏向中国学生思维,对于同学们理解还是很有帮助的,建议大家可以多听听她的课。

作业介绍:

根据课程主页,2020S1貌似只剩一个作业,这边还是先按照2019的情况说明一下,供同学们作为参考。2019有两个作业,一个是个人作业,一个是小组作业。个人作业给一组数据,然后进行简要的分析和建模,会用到模块一和二的知识。个人作业涉及到的代码通常在tutorial上都有涉及,但是难点在于如果对于tutorial内容不熟悉的话,就需要耗费大量的时间。而且有些同学之前没有Python基础或者基础比较薄弱的话,光看代码未必就能理解。这也就是为什么强调大家都去上tutorial。


小组作业是编程+写一个report, 涉及到的代码主要来自于模块三的内容。通常是给定一组真实的用户数据,进行文本,帮助做一个市场决策。小组要求的是4人,除非有特别情况可以3人或5人。建议大家在组队时确保能力互补,既有编程好的,又有写作好的。趁早组队!

考试相关:
总体来说期中期末都是重理论,轻计算。而理论部分不单单是靠死记硬背,更重要的是理解,因为题目通常会考的比较灵活,所以建议大家在学习的时候多关注算法模型的原理。
期中考题型是选择题+理论题+计算题。理论题主要集中在1到3周,而计算题主要就是第5-6周的linear regression和logistic regression。另外选择题一般会有两三道Python代码的,这个一般来说刷一下往年的经典题目,问题也不大。
期末是20道选择题+5至6道大题,主要集中在期中考后的内容,以及期中考未涉及的一些考点。大题中相对来说主要考察理论的理解,计算不难。
总结:

     推荐指数:五颗星

     作业难度:三星半

     考试难度:三星半

     老师友好:五颗星

     软件技能锻炼(python):五颗星

     pass难度:低

     HD难度:中

     与其他课程相关:qbus6810,qbus6850





Qbus6810

先修要求:

QBUS5001

分数组成:


4quiz40分)+小组作业30+期末30

课程介绍:
这门课主要涉及的是cross-sectional data,也是BA的入门课,这门课的很多内容与buss6002有较多的重叠,涉及的内容较广但是比较浅,这里就不一一列举了,许多内容都是只要简单的理解概念就可以,推荐的是与buss6002一起学,这样很多qbus6810略讲的地方比如MLE什么的能在6002中得到补充.另外QBUS6810也是6850的前置课,学好6810对于后面的课程学习帮助也是非常大的。
老师介绍:
上学期换了co,据说事情特别多(当然事情多你能学到的东西也多)。
作业介绍:
6810的group assignment也比较有意思,在kaggle与其他组竞赛,前三能获得bonus加分。主要就是给你一堆features,然后让你做EDA, feature engineering,modelling等(6002,6810,6850的作业基本都是一个套路),所有涉及的模型都会在tutorial中给出,你只需要照葫芦画瓢,改一些参数就可以了,report也比较好写就是写你做了什么。据说上学期给分非常友善。
考试相关:
这门课并没有期中考试,40%放在了4次quiz中,quiz考察的内容基本都是每周上课讲的,基本你只要理解了内容拿满分并不是很难,上学期quiz4改成了code,但是那个code非常简单,给的数据前所未有的纯净基本不用怎么处理,所以也不用担心什么。

而期末考试上学期普遍反应比较难,其实还好,如果课程内容掌握扎实,是非常简单的,因为6810的推导只有这么几题,最多就是换汤不换药(考不出那个范围),想拿高分并不是很困难的。而对于想pass的同学来说也没有什么困难,选择题有送分题,大题也还好。

总结:

推荐指数:五颗星

作业难度:三颗星

考试难度:四星

老师友好:三颗星(上学期quiz一直搞事情,但是assignment给分都挺高)

软件技能锻炼(python):四颗星

pass难度:低

hd难度:低

与其他课程相关:buss6002qbus6840qbus6850.



Qbus6830


先修要求:

QBUS5001

分数组成:

期中20% + 小组作业(Matlab+report)40% + 期末40%

课程介绍:
这门课主要涉及的是time series (时间序列)相关的内容,悉大涉及时间序列的课只有2门分别是QBUS6830和QBUS6840。而QBUS6830 是QF的必修课,这门课不管从内容上,作业上还是考试上都比QBUS6840困难许多(尤其是作业上)。在前面学期,主要介绍ARIMA以及time series data的基础概念(QBUS6840期末内容),而在后半学期主要研究ARCH,GARCH等对error term的建模。这门课的内容想理解需要花一定的时间,大部分都是关于模型假设的(不仅是关于time series的arima 还有线性回归的基础假设),如果学懂了,那对于后面所有qbus课程的学习是有非常巨大的帮助的,当然学不懂也不影响什么。

 对于Matlabtutorial上课基本不会讲code,需要自己花时间自学(在理解model的基础上还是能看懂的),matlab不像python这么    简单易懂,加上tutorial基本上不讲code,所以学习起来难度还是    有点大的。并且group assignment中涉及的代码量非常大,不过    好在tutorial里有大部分的sample,大部分只需要改一两个数字就    可以完成。

老师介绍:

一直是一个co,个人感觉一般,tutorial的tutor们个人感觉也一般。

作业介绍:
这门课在上学期改成了自己组队(之前都是随机分组),在这门课中找到好队友是非常关键的,作业量非常巨大,涉及整学期的所有模型,group assignment分成2次每次20分,期中考试是第一次,第一次assignment由于刚考完期中,所以相对比较容易,而第二次assignment涉及期末内容因此相对于第一次难一些,作业内容每组都是不一样的(其实这门课真的很看脸)运气好抽到简单的model,report的什么都相对简单一些,运气不好抽到一些犄角旮旯的model,report会相对难写一些。值得一提的是,6830的tutor Bern会帮每个组检查code在due之前(只要你把结果email给他就行),并且如果你们是第一组给他邮件的,你们会获得加分。
考试相关:
这门课在上学期中考试难度是比较大的,拿高分比较困难,期中考的比较灵活,说是时间序列,考的却是线性回归(当然基础好的同学是很容易很容易拿高分的),而在期末难度明显上升,需要对于各类model有一定的理解以及运用。当然如果只是想要pass的同学,只要掌握推导即可(推导大部分都是代数,代数的逻辑都是一样的,只有非常非常小的一部分涉及求导)。
总结:

推荐指数:三颗星(如果想对模型假设有进一步理解的BA同学可以选择,对于学习qbus课程的提升还是挺大的,QF的同学不选也得选)

作业难度:五颗星

考试难度:五星

老师友好:五颗星(虽然难,老师不会挂人,作业给分也挺高)

软件技能锻炼(matlab):五颗星

pass难度:低

hd难度:高

与其他课程相关:qbus6840



Qbus6840


先修要求:

Qbus5001
分数组成:
个人作业(Python+report)15% + 期中20% + 小组作业(Python+report)30% + 期末35%
课程介绍:

这门课主要涉及的是time series (时间序列)相关的内容,悉大涉及时间序列的课只有2门分别是QBUS6830和QBUS6840,而QBUS6840相比于QBUS6830不管从内容上,作业上还是考试上都简单许多。在前半学期,主要介绍一些简单易懂的模型naïve,drift,MA以及基础知识比如时间序列数据的decomposition等,而在后半学期中会讲到ARIMA以及SARIMA(QBUS6830期中前的内容),至于后面的神经网络相关模型在6840中不是重点,需要理解的内容也非常简单易懂。


对于python的话,虽然code部分没有那么直观易懂但是tutorial会非常全面的涉及到所有assignment中要用到的code,大部分可以直接copy并且学校也不会难为大家。另外QBUS6840的tutorial我个人认为是非常有用的,tutor会带大家每周复习lecture的内容重点,所以我强烈推荐每周的tutorial去上一下毕竟就一个小时。

老师介绍:
上学期换了新co,上课容易让人睡着,但是QBUS6840的tutor们都非常不错,个人觉得如果没时间的话,tutorial大于lecture。
作业介绍:

个人作业主要涉及的是用上半学期所教的CMA,SES等模型去分析数据以及预测,tutorial很多都讲过,内容也比较简单,给分也很友善,满分15(上限是17但最多只能拿15等于2分是送你的),基本上只要正常做都能拿14分左右。

小组作业report占50%,code占50%,这部分就比较有意思了,用整学期所教过的模型去预测,最后与老师的结果相评比,如果能超过老师的准确率,则不用写report也可以直接满分。个人作业所用过的model可以直接照搬,如果不想花心思或者对于代码掌握不是很好,也可以直接用SARIMA去做预测,最后代码部分也是能拿个85%左右的分数,而report部分基本给分都很高(接近于满分)。

考试相关:
这门课考试内容相对简单,说是推导其实就是简单的代数,所有推导的逻辑都一样,许多人这门课学了什么都不知道但依然能拿一个非常高的分数。在上学期期中考试中,考了python相关的CMA(在tutorial中用3周时间非常详尽的讲了整个过程所以tutorial是非常重要的)。而在上学期期末考试中,考的内容非常简单,半个小时就能做完,所以是一门比较轻松并且容易拿高分的课程。
总结:

推荐指数:五颗星

作业难度:三颗星

考试难度:三星

老师友好:五颗星

软件技能锻炼(python):五颗星

pass难度:低

hd难度:低

与其他课程相关:qbus6830,极少部分内容与qbus6810和qbus6850相关。




Qbus6850


先修要求:

Qbus6810

分数组成:

期中25% + 小组作业(Python + Report)25% + 期末50%

课程介绍:
这门课的先行课是QBUS6810。许多同学对6810的感受就是向你介绍不同的机器学习模型,但都是浅尝辄止,导致学起来会有些迷迷糊糊。而6850则是会侧重地对几个机器学习模型的算法原理进行更加深入的讲解。在你们已经有了6810铺垫的基础上,这门课学起来会更容易理解。具体结构可以参照下面这张图

week 1主要是介绍一下机器学习的相关概念以及复习线性代数(Linear Algebra)的知识。这边大家重点关注一下线性代数的计算,考试里的公式推导题就会运用到这一块知识,此外计算题也会涉及。


Week 2和Week 3的前半部分回顾了监督性学习的两大基础算法:线性回归(linear regression)和逻辑回归(logistic regression)。这两个算法大家在qubs6810和buss6002都已经接触过了,所以理解上基本没什么问题,主要关注一下系数beta值的预测推导(会介绍除OLS以外的另一个求解方法:gradient descent)。另外还有bias和variance的权衡,learning curve的描绘,模型的正则化(例如Ridge、Lasso和Elastic Net)和特征工程(feature selection)。

总的来说前三周主要是对QBUS6810和BUSS6002的一个回顾,学过的话理解起来会轻松很多。


Week 4主要介绍了K-NN和K-Means两种算法,Week 5则是这门课的第一大难点——支持向量机(SVM)。支持向量机也是属于监督性学习(supervised learning),用于解决分类问题。难的原因一方面是许多同学之前都没接触过,另一方面是它涉及到的数学知识较多,理解起来相对抽象。Week 6介绍了决策树(decision tree)。之后课程的重心放在了gradient boosting , neural networks 还有 recommendation system,其中仍然涉及到许多的推导和计算,这些都是考试的重点。

另外这门课每周还有一个小时的tutorial。toturial也是紧密结合lecture的内容,通常会先通常会先带同学review一下当周的知识框架,然后讲解代码里的重要步骤,教你如何用代码实现算法,对于作业有很大的帮助。比如手动编写梯度下降算法,搜索最优  值,搭建神经网络等。而且教tutorial的tutor很多都是中国学长or学姐,人好心善、发音清晰、耐心答疑,还会给你的作业提供很多小tips,这一个小时买不了吃亏、买不了上当!

总的来说,虽然QBUS6850作为QBUS系的终极课程,听起来会让许多萌新瑟瑟发抖,但其实这门课能够从原理的角度帮助大家更好的理解机器学习算法,而且不会太过深入(毕竟这还是商科,不是数学系哈哈哈),所以大家完全可以不用怕、大胆选!

老师介绍:
2019 S1&S2co & lecturerChao Wang,非常好的一位中国老师。他讲课很细致,会在投影上仔细手写出推导和计算过程,很有逻辑地把原理讲得浅显易懂。而且他上课强调的知识点,sample和手写板书往往就是考试的重点,基本不会太为难大家。有时他会提到“xx公式同学们可以下课后自己推一推”,这个很有可能就是考试会出现的推导题。例如S1期中的推导题就是这样来的。
作业介绍

根据课程主页,和buss6002类似,2020S1貌似只剩一个作业,这边也还是先按照2019的情况说明一下,供同学们作为参考。2019总共有三个作业,而且作业量比较大,非常酸爽。如果2012 S1只剩一个的话,无异于是一种解脱(不过可能考试难度就……)。2019 的两个个人作业都是有2-3Tasktask下又会细分成几个小问题,要求大家运用编程进行解决,然后写一份report。代码大部分都在tutorial里有覆盖到,除有个别小题较难。这两个个人作业大家如果提前多预留几天出来好好做,还是能拿高分的。

小组作业跟6810小组作业很像,就是给一组数据让你预测,例如Airbnb房价信息,没有规定用什么模型,然后在Kaggle上比误差值,前三名有bonus。除此之外可能会再额外增加一两个task考察9-12周的内容,比如搭建神经网络。小组通常是4-5人一队,具体看你们老师要求。如果一个小组里大家分工明确的话,每个人的任务量其实是比个人作业小很多的。所以这个作业的队友就非常关键了,一个好的小组基本就稳了一半哈哈哈。

考试相关:
这门课考试期中每年都考类似的,所以高分很容易拿。一般是6-7个大题,没有选择题。大题包括概念题、计算题和公式推导题。通常来说概念题和计算题如果好好复习的话,还是比较好拿分的,基本都是lecture上的重点,不会太过于偏。公式推导题的话一般是基于现有的公式增加一两个条件,让你推导出新的公式。这种题型需要大家对线性代数以及老师课上讲的演算过程比较熟悉。而在上学期期末考试中,考的比较灵活,需要一定的理解。对于想拿高分的同学,需要花一定的心思,而对于仅仅想要pass的同学(这门课好像没挂过人,就是课程内容很烦就是了)
总结:

推荐指数:五颗星

作业难度:四颗星

考试难度:四颗星

老师友好:五颗星

软件技能锻炼(python):五颗星

pass难度:低

hd难度:中

与其他课程相关:buss6002, qbus6810



我们隆重推出我们的主讲老师:

本篇为石秋阳老师的独家分析!!!石秋阳老师是悉尼大学MOC主修BA专业,所有BA课程Top 5%,Qbus6830作业满分,Qbus6840 Top3。3门Buss6002 Qbus6810 Qbus6850 DEAN LETTER 数据分析界的冉冉新星。


授课科目:Qbus6810,QBus5830,Qbus6840,Qbus6810


下面我们看看学霸老师的惊人成绩单(小编望尘莫及👇

竟然有满分的成绩,学霸的不要不要的











我们下学期Qbus6810,qbus6830的课堂上看看老师的庐山真面目

END


往期精彩回顾

悉尼大学如何appeal你的成绩!

2020 年summer school,enroll,选课最新流程一览表

悉尼大学Stage1 到Stage3 详细解读




收藏 已赞