UQ的第一门编程基础课，学习python语言，第一学期必选！必选！必选！重要的事情说三遍！这门课是其他编程课程的前置课程，也就是说只有学完这门课才能继续选择其他的编程语言课程。而且从python入门IT比较简单，相对于其他编程语言来说更具有可读性，对初学者更友好，且大多数时候，python里出现的bug或者相关问题都可以使用google来找到相应的解决办法（所以python也被戏称为“面向谷歌编程”😂），所以墙裂建议在第一学期选择。（by Ian）

内容从变量条件循环函数到面向对象，lecture 上导师会现场写code，前两个作业很简单。第三个作业会比较复杂,老师会给你一两百行代码(supplied code)，要求学生在其基础上完成一个游戏编程，不会的话一定要早早的到pracical（练习课）询问tutor，越临近deadline，prac的人就越多，到了最后可能要等好几个小时才能等到tutor答疑。考试全部是选择题，相对来说非常简单。（by Yunke）考试全是选择题，多看往年的试卷和期末review Session，就会比较简单。（by Felicia）

难点：lambda，递归（recursion），图形用户界面（GUI）

重点及考点：class，遍历循环（for loop），图形用户界面（GUI）

考核形式：作业（三次，写代码），MYPYTUTOR（线上做题），期末考试（全选择题，刷题很重要）

相关链接：

①从CSSE1001/7030谈如何打好编程入门基础：https://jiangren.com.au/blog/csse1001-7030 

②我们为什么要学python：https://jiangren.com.au/blog/python

高分技巧：

- Practical很重要，有任何问题都可以在prac上问老师

- 刷题很重要，多看往年的试卷和期末Review Session，就会比较简单。

IT本科必修课，主要涉及运用各种设计方法和思维做个人项目和小组项目，考核难度一般但是如果队友不靠谱很容易挂科。同时这门课对个人的口语能力和写作能力有一定的要求。（by Ian）

高分技巧：

- 一定要多与Tutor沟通，确定自己的方向正确再继续做项目。

- Workbook一定要从第一周开始写，due前疯狂补救一般得不了几分。

- 找队友一定要认真，合理规避一些看起来就不靠谱的人（方法详情加群探讨）

本课程涵盖了编程大型软件系统的技术，包括一个online practical，两个Assignment 和期末考试。编程的进阶课，对于编程能力不太好的同学来说，这门课算比较难的了，挂科率也比较高，每学期挂科人数都能组成一个挂科complain群。多年来一直是很多同学的硬伤，重修好几次都没过的也大有人在。（by Joker）

有些同学对于recursion理解起来比较困难，可以加强recursion的训练。（by Felicia）

难点：封装 继承 多态 递归 GUI

重点及考点：封装 继承 多态 递归 GUI

高分技巧：

- 期末考试可能要徒手写代码，所以需要多复习往年试卷和期末review session。（by Felicia）

数据库基础，同样是后续进阶版数据库及相关课程的前置课和基础课，内容涉ER，mapping，SQL等等，作业、quiz、final都比较简单，较容易拿7，但是有的同学可能对SQL感到比较困难（by Felicia）。

两个辅助教学系统需要学习：Piazza和RiPPLE。前者是讨论问题的工具，后者是做题帮助理解知识点的工具，推荐好好使用，对巩固知识很有帮助。学好SQL还是有一些用处的，小编面试做online test的时候有遇到相关考题。(by Ian）

难点：SQL语句(尤其是double negation语句)

重点及考点：SQL语句，ER diagram，第三范式（3NF），BC范式（BCNF），数据完整性（Integrity Constraints）

考核形式：作业（两次），quiz（2次，第一次较简单，第二次较难），期末考试。

高分技巧：

- 上tutorial很重要，tutor会教你做题，能够保证quiz和作业的格式符合规范，更容易拿分。

这门课是INFS1200/7900的进阶版，只在第二学期开设，也是数据库的必修课程。这门课主要就是教DBMS是如何管理和提速各种request的。内容涉及简单的SQL，Integrity Constraints，storage，indexing，optimization，transition control。 如果未来是想从事数据库方面的工作这门课非常的重要（如果不是从事数据课相关的工作，可以拿来刷GPA）。老师一般是Mohamed，上课比较清楚，ppt也做得不错，如果每堂课都能听懂考试考高分很容易。期末考试的题型变化也不大，只有个别题目有难度。

难点：indexing，optimization，transition control。

重点及考点：storage，indexing，optimization，transition control。

高分技巧：

- 因为这门课内容和INFS1200/7900有一定的关联，所以建议学完了INFS1200/7900之后第二学期马上学这门课。（by Arvin）

数学必修课，对于中国学生来讲比较容易，上半学期主要的内容是命题逻辑、数理逻辑和集合，下半学期学习群论、排列组合、数列等内容，难度很小。后半学期的内容难度比较大，需好好上课听讲，很难在网上找到中文的教材。对计划学习更多数学和教学意向的学生以及计算机科学/工程/科学和信息技术的学生非常有用。对编程思维有潜移默化的影响，期末考试量较大（by Shijie）。

Tutorial依然是重点，tutor们会手把手教你解题。由于上半学期内容很简单，因此期中考试一定要拿高分，这样期末的压力就不会太大。至于期末，就看老师出题的难度了😏（by Yunke）。

难点：Group theory，field，set theory，mathematical induction，cardinality and graph theory.  

重点及考点：Function 和group的结合，mathematical induction证明，两个集合相等

考核形式：四个Assignment，所占比例都不高，但满分不容易拿。期中考试为online quiz，外加最后的期末考试。

高分技巧：

- 期中考试较简单，一定要拿高分。

- 期末较难，而且时间可能不够，先做简单的把能得到的分尽量得到。

网页基础课，这门课教最基础的HTML/CSS/JavaScript，也会讲到一些JavaScript常用的库，比如JQuery。学完这门课，你会掌握如果写网页的前端，搭配Information Systems的数据库知识和Web Information Systems的后端编程知识，你就是一个合格的网站全栈开发攻城狮啦! （by Chen Zhi）

需要注意的是，和绝大多数的Deco课程一样，这门课很简单，但是很难拿高分。总分的构成非常碎，基本上会让你从第一个星期忙到最后一个星期。考核形式有participation和project。Participation就是考核每周课堂的参与程度以及表现。Project占比70%，其中包含网站设计的report还有implementation。总而言之，对待这门课还是需要认真准备每一个checkpoint的！不要因为觉得难度不大就忽视哦！（by Yunke ）

考点: 用HTML写网页界面结构，用CSS给网页做styling，用javaScript给网页添加customised functions.

高分技巧：

- 这门课考核形式很多，每周都会需要预习practical，写report，写project，所以需要大家认真准备每一个checkpoint

- 期末考试形式多变，有时候会要求手写代码。

Computer Science 与 工程必修课, 内容主要包括微积分和线性代数， 简单来说就是高数。 

上半学期主要侧重于 求极限 求导数 （最大值，最小值问题）, 期中考试看似简单， 但是平均分很低。 下半学主要侧重于 求积分， (series convergen/divergence)， 以及基础的 线性代数（大部分与矩阵有关。

平时有当堂小测验， matlab小测验 以及 回家作业， 难度适中。 

难点：对于每个人来说难点都不一样， 但是如果不重视肯定会挂科。 

重点：全是重点。

高分技巧：

- 期中看似简单，但是平均分很低。平时有当堂小测验，matlab小测验以及回家作业，难度适中。 

从course code上来看是MATH1051 的后置课程， 实际并非如此。MATH1052 主要侧重于多变量的极限，求导，最大值最小值，以及微分方程。

考核形式也是以期中考试&期末考试， 平时作业以及 matlab 测验为主。

难点：上手颇有难度， 但在练习过后相比于1051而言， 题目更可控。

重点：全是重点。

高分技巧：

- 考核形式也是以期中考试&期末考试， 平时作业以及 matlab 测验一定要多拿分。

工科学生学的统计与概率，是COMP4702 Machine Learning的前置课程之一。课程内容特别多，要求有一定微积分的基础，难度中等偏上，特别抽象。拿5、6比较容易，拿7很难。作业也比较多，一共有3个Assignment，平均每两个星期一个作业。期中考试为20%，期末考试共占50%，可以带计算器以及一张A4纸大小的cheat sheet，双面都可以写。期末考试难度较大，题量比较多。如果数学基础不好又要学machine learning的还是学level 1的STAT课吧。（by Yunke）

Computer Science以及大部分工程必修课，内容分为基础概率论/ 统计模型 两部分，对实际工作生活十分有用的一门课。 这门课从基础概率论出发，一直讲到 monte-carlo simulation，之后开始介绍简单的统计模型。（by Jake）

重点：概率模型，模拟和统计数据分析以及工程应用。

难点：数学课里阅读强度最大的课， 读不懂题就没有分数。和大部分数学可一样， 任何知识点都能成为考点。 

基于Web的信息系统（WIS）的概念和基础：HTML，XHTML，CSS，JavaScript，Java Servlet，Java Server Page，Internet上的客户端 - 服务器数据库应用程序，以及用于开发WIS的最新和高级技术：AJAX， 网络安全，网络搜索，网络服务和WIS的当前趋势。这门课会有一个group assignment要求用html/css/javascript/php写一个网站，包括前端和后端。

动手前一定要熟悉评分标准，而不要盲目的做。严格按照评分标准做的话比较好得分。作业是做出一个网站并且上线，非常实用但比较难，不过虽然难，但是作业占比不大（byYunke）。

高分技巧：

- 动手前一定要熟悉评分标准，而不要盲目的做，严格按照评分标准做比较好得分

- 期末考试概念题偏多，需要背很多东西，但是难度不高

相关链接：

①自学web design网站：https://www.w3schools.com

②IT干货|WebSocket 教程：https://jiangren.com.au/blog/it-or-websocket

③How The Internet Works: https://www.youtube.com/playlist?list=PLzdnOPI1iJNfMRZm5DDxco3UdsFegvuB7

官网的课程介绍是：课程将涵盖云计算的深入知识以及在云计算平台上设计、实施大规模Web应用程序的实践经验。本课程涵盖广泛的与云计算相关的X-as-a-Service技术，包括SaaS，PaaS，IaaS，DaaS以及云计算生态系统等相关技术。

这门课UQ刚刚开课，课程设置等等都比较接近实际。（by Abegger）

但因为2019年更换了新老师，这门课瞬间成了新的“杀手课”，所以大家选课的时候还是要慎重考虑哦。

考核形式：两个Assignment，一个Individual的，占比15%。一个Group的，占比35%。难度都不低，期末考试占比50%，必须要拿到至少一半分数，才可以算pass。

高级数据库，需要INFS7900和7903基础，简单但难度在增加中。内容有分布式数据库，map reduce，data warehouse，简单的数据安全等等。平时作业特别简单，老师每三个星期会给一份阅读材料，按照阅读材料上进行操作，在prac上在展现给tutor看，较容易满分。基本不需要编程能力。期末考试的题也和往年的类似。考前刷一刷往年的题基本可以拿6到7。（by Felicia）

内容涵盖数字逻辑和数字系统简介；机器级数据表示；计算机组织；记忆系统组织与架构；接口和通信；微控制器架构和用法；基于微控制器的系统编程。

前半部分比较理论，介绍了计算机系统和工作中的原理等等。后半部分有一个单片机作业，用c语言; 考试难度比作业大，近两年已经全部改革了，复习压力大，内容多，不需要复习两年前的考试内容。（by Joker/Yunke）

高分技巧：

- 考核标准：Online Quiz 10%，期中考试10%，Project 20%，期末考60%，难度不算太大，但得高分还是比较难，在入门课里算比较难的。不会的话要早早的到prac上去问tutor，算是C语言的入门课，如果想走系统方向必学这门课。

- 考试难度较大，考前需要提前理解past exam papers里的内容。

这么课的难度在所有课里面能排的上前几名，有很多人因为这一门课而转了专业，只是为了逃避它。连教授都自称这门课是学生的nightmare。 这门课会用到的C语言，C语言是很低阶的语言，与Python、Java有所不同，光是一个String的处理都很麻烦，还有memory的分配什么的，毕竟Python, Java那些语言，会自己处理memory。Pointer也是C语言的一大特点。

作业已经很难了，上课内容的东西也很杂, 基本的网路概念，一些电脑相关的知识什么的都有。而且以往是open book exam,现在已经变成close book了，所以难度又向上提升了。所以如果上了这一门课,要有心理准备跟睡眠说再见。（by Kelvin）

高分技巧：

- 作业一的难度算中等，如果作业一都很吃力的同学，可能真的会应付不了作业三跟四。

- 作业二是裡面最简单的也是最有可能拿满分的，主要是考gdb debugger的用法。

- 作业三跟四的内容可以说是大同小异，只是一个是运用forking 加 piping 来communicate，另一个是透过socket加threading。

大数据方向

机器学习是人工智能的一个分支，涉及使用示例数据或先前经验来解决给定问题的自适应算法的开发和应用。 这个课上课没有ppt，老师手写slides，而且是传统机器学习方法，还是用MATLAB，不过还是可以学一下的。（by Jade）。

考点：学习问题（例如回归，分类，无监督，强化）和理论，神经网络，统计和概率模型，聚类，集合，实施问题，应用（例如生物信息学，认知科学，预测，机器人，信号和图像处理）。

高分技巧：

- 课程理论较难，作业考试难度适中，如果想要考试拿高分，需要多刷往年试卷和课上老师讲的例题。

课程将对大量数据进行分析。 能够学到很多数据挖掘的基本知识和一些常规算法。未来想做数据方面的工作的同学必须要学一下这门课。

考点：讨论数据挖掘中的问题和解决方案，包括：关联规则挖掘，数据分类和聚类，以及使用文本，Web，图形，流和时间序列数据进行数据挖掘（by Ian)。

高分技巧：

- 这门课考试很重要，作业只有一个只占20%的分数，其他的是一个期中考试30%+一个期末考试50%，而且都是闭卷。一定要多去practice，多练习和多问tutor问题。

课程涵盖一系列高级数据库主题，为学生提供与大规模复杂数据管理技术相关问题的批判性思考。许多新应用领域中的数据类型，例如空间，多媒体和科学应用，通常表示为多维数据。课程将介绍多维数据管理概念，理论和技术，重点关注空间和多媒体数据库的数据访问方法和相似性查询处理 (by Joker)。

课程的理论部分侧重于文本文档的处理，索引，查询，组织和分类的IR方法，包括网络上可用的超文本文档。还涵盖了各种当前的研究课题，包括社交媒体，推荐系统和排名。该课程的实践部分涉及高容量文本检索和过滤系统（如Web搜索引擎）的设计和实现 (by Ian)。

相关链接：

①数据科学应用趋势：找数据科学工作，在哪些行业最容易：https://jiangren.com.au/blog/5bf20914942c6e016cc184d3

②IT干货|CBA资深工程师告诉你: 银行，四大，投行，更需要懂数据分析的商科毕业生：https://jiangren.com.au/blog/it-or-cba

③澳洲数据行业最强攻略！DA/DE/DS傻傻分不清楚？看这篇就够了！https://jiangren.com.au/blog/da-de-ds

想走前端的人的启蒙课。老师会要求小组去一个网站找API，然后在网站中进行使用和表现。想做多复杂都可以，能做到多少也是看自己。tutor水平一般，努力自学技能，为build和别的后续课程打基础。评分方式和tutor的相关性很大，不过内容不难。

主要为集体作业课，选好组员很重要。内容还涉及Design Computing Studio流程，因为都是Group 作业。

重点：Reset API，主要是执行。

高分技巧：

- 这门课tutor水平一般，需要自己努力自学技能，为build和别的后续课程打基础

- 评分方式和tutor的相关性很大，最好不要惹到tutor

整个studio分成不同的feature小组来实现一个项目（可能是游戏），学生分组工作编写代码库。整个小组可能有四五十个人一起，对于java编程能力有一定要求，可以学到很多真正做大型开发时候需要的能力。IT大类都可以上，体验大型项目，大团队协作流程。难度一般。得高分不容易。要多和tutor沟通。

集体作业多，但是组员是老师分配的。

难点：实践性课程，只要好好做，课程都不难。机会学习现代开发的toolchain: git, package manager, build system, DB migration, API, TDD, 集成测试，手工测试，开发文档记录，有机会学习并运用设计模式。

高分技巧：

- 整个studio分成不同的feature小组来实现一个项目（可能是游戏），学生分组工作编写代码库，需要用Gitlab来做versioncontrol。一定要在开始做项目前熟悉Git怎么操作，不然后期产生一堆conflict会非常的混乱。

- 整个Studio可能有四五十个人一起，对于java编程能力有一定要求，可以学到很多真正做大型开发时候需要的能力，尽量提前确定自己是想做designer还是programmer。

跨学科的学生团队开展基于工作室的编程项目，涵盖对软件验证和验证的广泛理解、配置管理、项目管理和团队合作；软件和项目设计过程和文档。

将来立志从事Business Analyst的同学这门课很有用，但对其他学生的作用不太大。

切记挑选组员很重要！考研英语水平，作业分数一般不高。

高分技巧：

- 与客户的交流以及Scrum和Git的使用占了15%的分数，拿分和丢分都很容易，一定要每周都与客户发邮件，并且抄送给指定的课程邮箱。Trello一定要每个人都使用，不然很容易丢分。

- 比起做出让客户满意的项目成果，对项目的每一块设计和改进都给出充分的理由（例如不断的进行用户测试）更能让你获得高分

- 个人报告的占分比重较大，建议在日常项目中就记录工作内容和心得（根据scrum）。

跨学科的学生团队，根据客户要求和项目截止日期构建基于软件的重要系统。 找个靠谱的队友非常重要！难度取决于是否想好好做项目，想做的有多难完全看自己和组员的决心有多大。虽然做的好和拿高分之前没有必然关系，但是做的好，和掌握实际技能，找到工作之前有直接关系。IT的Milestone课程。

难点：该课程旨在巩固和扩展学生以前建设信息系统，用户界面以及计算机软件和系统的经验。课程涵盖了项目规划，风险管理和软件质量保证等主题。

高分技巧：

- 与3800/7380相似的是，都需要长期的邮件往来和Trello的更新都是15分的必备条件。

- 本门课的作业更多更分散，因此要想拿高分需要投入大量精力提前规划好每一个作业的开始时间。3801/7381需要团队把项目搭建出来并且可以真正进行使用，因此，UI/UX、前端、后端等技能都非常需要。大家在组队的时候需要考虑好团队的人员配备.

 整体流程：

- Master 第二学期末，学校会组织InformationSession，讲解这门课的相关内容，比如怎么选课题，如何考核等等。准备修这门课的同学最好去听一下。PPT可以在https://www.itee.uq.edu.au/thesis/selection上找到（点击页面上的“here”即可）

参加完Information Session后就可以登录学校网站（https://www.itee.uq.edu.au/thesis/selection，点击右侧“ProjectDatabase”即可）查看Thesis Topic了。

 - Project Database里面罗列的项目是整个eait的，会多达几百个，但很多都是工程方面的。建议尽快选出几个感兴趣的课题，点进去查看相关要求。IT相关的项目包含做网站，做手机app，AI和ML等等，也有些偏硬件，如VR等。如果差不多符合就可以给导师发邮件表明意向了。

• 列表里的项目不定，会有增减。需定期关注

•  项目分为团体项目和个人项目。团体项目也是每个人有独立的分工，共同完成一个大项目。我当时选的是个人项目，全程都是要自己做，查文献，学技术。

•  有些项目是导师自己的，有些是导师跟外面企业合作的第三方项目。第三方项目常常需要跟客户开会定需求，有点类似外包。

•  看到感兴趣的项目尽快发邮件给导师。不同项目可以同时发。人数有限，先到先得。邮件里包含：姓名，学号，专业；感兴趣的项目名称（有些老师手上会有好几个项目，所以要写清楚申请的是哪一个），为什么感兴趣，之前是否有相关经验（有的话附上相关资料作为附件），是否修过列出的相关课程等。

• 有些热门项目，导师还会安排面试，以及有GPA要求。

• 如果面试通过，导师会把你加到资源库。然后你再去ProjectDatabase找你那个项目，会发现剩余的名额会少一个。

项目申请需在Thesis正式开学的那个学期的第二周前完成（我当时是这样，不知道现在有没有变动）。如果到这个时间了还没有项目，可以找相关负责人协调，或者改修其他课。

- 拿到项目后，可以趁假期把缺的技术学起来。

- 开学后就是定期跟导师或者tutor开会汇报进度（通常是一周一次或者2周一次）。有问题及时沟通。

- Assignment如果提前写完，可以先通过邮件发给supervisor看看。我当时的supervisor当时真的非常nice，提出了很多修改建议，包括拼写错误。

考核形式：

最重要的assignment是最终的Thesisreport。普遍要求正文60页以上（文字不够，图表来凑）。Thesisreport主要章节包括：

- Introduction（包含你的topic，requirements等）

- Literature Review

- Background Knowledge (跟literaturereview的区别是Background这个偏技术，如果是做手机app，可以讲解操作系统，SDK和API等）

- Design （如流程图，UI设计，UML等）

- Implementation （解释一些重要的代码模块）

- User Testing （这个仅面向大众的项目才需要做，会涉及SUS和TAM

- Evaluation（测试结果如何，性能怎么样，有哪些改进空间）

- Conclusion & Future works（proposal里列的还没实现的，可以放到Futureworks里）

- Appendix

- UQ Library也可以查到Theses的文章，可以拿来参考结构，（右侧的contentType选Theses即可）。

不同老师评分标准不一样，分数浮动会比较大。50+的也有，80～90的也有。拿7不容易。

本篇福利来啦