UNSW超强IT选课攻略,学长学姐前来助攻,再也不怕踩雷了!

2019年07月29日 澳洲IT圈


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UNSW T3马上来啦,现在正是选课的阶段啦,IT专业在选课上如何避免踩坑,哪些课实用,哪些课太难?

本篇文章对UNSW IT 专业开设的课程逐一评分,保证让你精准挑选适合自己的课程!

文 | Sunny

编辑 | Sunny

时间 | 一杯奶茶的时间


UNSW IT专业选课小哥哥小姐姐心得分享来啦~

请搬起小板凳坐好开始吧~




IT课程大纲如下:


下面表格是从Level 0到Level 3,和Non-computing courses安排的。还有一些课程是星号课,叫做ADK (Advanced Disciplinary Knowledge) 。具体课程如下表显示:


*https://www.engineering.unsw.edu.au/study-with-us/current-students/academic-information/electives/pg-electives

 部分IT专业课程评价 


UNSW的IT专业开设的IT专业课,我们对于一些主要课程分别从易懂(课程知识点是否易于理解,1星非常难,5星很简单)、实用(课程内容是否实用,1★不实用,5★很实用)、考核(考试难度及作业量,1★难过,5★易过)来评价。




COMP 课程



COMP4418 Knowledge Representation 


简介:传说中的最水的星号课,但是课程内容会有变化,有时候难度会增加,也会增加一些考试。这门课有几个老师,但是整体教学效果不理想,课件和演讲导致学生听不进去。相关资料和内容是unsw的最新研究成果,只有几篇论文,难懂。学的内容其实对coursework的学生来说,实用性差。如果不选AI分支,完全没必要选;对于AI分支,也可以避开。总的来说,这门课能不选就不选吧。


COMP6714 Info Retrieval and Web Search


简介:老师是王伟老师,授课内容还是很清晰易懂的,部分机器学习的相关知识,还会涉及其他内容,包括各种算法,编码,还有点概率知识。课程本身有一定难度,但是期末考试不难,占比60%,给分也比较和善。期末老师会提供考试重点


COMP9020 Foundations of Computer Science  

易懂  4.0★  实用  4.0★  考核  5.0★


简介:该门课之前是很多课程的前置课程,现在不做要求了。属于计算机理论基本介绍的一门课程,推荐转专业的或者没有计算机背景的同学选择该门课程。此外,lecturer要求比较严格,对于从国内过来的同学,是一门比较好的适应国外教学的课程。

 

简评:  ①有数学和计算机背景,没有难度。但要求论证过程严谨。②只要不挂科,D比较容易,HD满足过程严谨比较容易。③lecturer人比较nice,有问必答,而且详细解答


COMP9021 Principles of Programming

易懂  4.5★ 实用  5.0★ 考核  4.8★


简介:UNSW的IT编程入门课程,使用语言为Python。编程的入门课程以及很多课程的前置,必须学好。COMP9021主要使用Python来进行编程入门及思想的介绍,它是一门必修课,同时也是很多课程的前置课。课程内容涉猎广泛,对很多计算机方向都做了入门的介绍,包括编程开发,数据处理,爬虫抓取,算法设计等。此门课程必须学好,个人感觉,如果此门课程如果低于D,后面的学习会比较吃力。


简评:①没有编程经验的转专业的同学,前期会比较吃力。②建议同学们从一开始就要认真学,期中考试之前的比较简单,别产生错觉,期中以后的内容还是挺难的。③能力要求不仅会,还要精通,刷HD必备课程。

       

课程安排: quiz每周一个,2.5分*8个。assignment 10分*2个。后半个学期的lab和作业就开始涉及递归和基本的数据结构,包括栈,队列,树。期末60分。机考。考试之前要去习惯环境。


COMP9024 DataStructures and Algorithm

易懂  5.0 ★ 实用  5.0 ★ 考核  4.8 ★


简介:9024 课程内容是数据结构与算法,也是很多课程的前置课。这门课编程语言为C。首先会先介绍C语言,比如指针的应用,结构体,内存管理。之后会放第一个作业,运用图的操作,深度搜索广度搜索,邻接链表,邻接矩阵等。每个学期作业考察点是不一样的,但是每次放作业之前,Michael会把相关的知识点讲到。图的算法讲了很多,这部分一定要全部弄懂并且算法代码也要会写,当时期末考试考到了一道图的一个算法的变形,写出伪代码。最后讲了树,BSTs,234,红黑树,运用这些算法去减少复杂度。还有字符的匹配,Boyer-Moore,Knuth-Morris-Pratt两个算法。Tries和Huffman算法也都很重要,图,树,字符这三部分一定要好好看,期末考试有相关算法的题。

这门课程有期中考试,期末考试,老师很认真并且良心,不会出很难的题,所以一定要好好复习,只要好好复习最后分数都挺高的。

 

Tutor简评: ①没有编程经验的转专业的同学,在开课前一定要自学c语言,不然写作业的时候会很吃力。②这门课的内容非常有用,很多算法在之后的课程会用到,之后工作面试也会考其中的一些算法。③能力要求不仅会,还要精通,刷HD必备课程。


COMP9032 Microprocessors and Interfacing


简介:微机接口是操作系统这一分支的开始课程,操作系统是整个cse最难得课程没有之一,这门课作为入门汇编,作业貌似还有一些质量,如果想选操作系统方向可选。有编程基础的简单,不是很难,知识点都在ppt,lab里。不懂时可以去consultation,老师中英文都可以交流,考试不记得具体代码  可以写下思路。


 

COMP9311/ COMP3311 Database Systems 

易懂  4.0★ 实用  4.5★ 考核  4.5★


简介:必修课程,数据库入门课程,很多课程的前置课程。教授水平个人感觉不是很高,上课基本就是念PPT。但这门课作为数据库的入门课程,需要认真对待,特别是对数据库方向的同学。编程语言为SQL,数据库环境为Postgresql,对于有SQL经验的人,会比较简单,对于没有SQL经验的人来说,会比较吃力,推荐LAB的代码多敲几遍。

 

Tutor简评:①此课程Double pass。没期中考试,quiz和assignment都较简单,总分40分,不出意外,基本都35+,但是期末比较难。②只要不挂科,D比较容易,HD不容易。需要多练习。


COMP9313 Big Data Management


简介:老师人很好也很负责,讲的是Hadoop和Spark,每一周都有相应的lab去练习,真的很不错,作业设置也很合理。但是如果没有JAVA基础的话一定要慎选。考试范围涉及 java,SQL语言。可以尝试选择,可以成为今后数据分析入门的前置课程。

作业安排包括四个projects,一个作业和最后的期末。作业是在一个虚拟机镜像linux环境下完成的。

讲的是Hadoop和Spark,每一周都有相应的lab去练习,真的很不错,作业设置也很合理,总而言之这门课挑不出任何毛病。但是如果没有JAVA基础的话一定要慎选,慎选,慎选。后面还会用到Scala,很有意思


COMP9315 Database Systems Implementation 


简介:数据库的知识不难,算法不难,在数据库方面都很有用。特别是PostgreSQL。这只教数据库系统的算法实现,要接触PostgreSQL的源代码),可以为以后自己学习和理解其他的数据库系统打下一个比较好的基础。老师挺和蔼可亲,节假日也会回邮件和在BBS上回答问题,自己做错也会道歉和调侃,给分也比较松。


COMP9318 Data Warehousing & Data Mining


简介:数据挖掘和机器学习的内容,星号课,王伟老师授课,课程内容丰富,考试难度正常。作业量方面:包括作业,project, lab。虽然看起来很多,压力并不大。通过没有问题。期末有难度,分类聚类回归的基础算法都有讲很清楚,如果对数据科学感兴趣很值得一选。学完这课对于数据处理和挖掘都有了相对深刻的认识。


COMP9319 Web Data Compresssion and Search 


简介:学院里公认的最难的课程之一。老师Raymod的课件质量差,风格不统一。内容对于大部分人来说难用,工作上基本不会用到。但是对于扩大知识面来说还是不错的。第一,是因为课上教的数据压缩的算法实现起来比较复杂,而且所有作业都要用C或C++写,如果之前没有学过这两门语言的话会比较头疼。第二,是因为课里的三个作业都是关于算法优化的,就是要求不断改进自己写的算法,在时间复杂度和空间复杂度之间寻找一个最佳的平衡点,而这种优化,可以说是无止境的。


COMP9331/COMP3331 Computer Networks and Applications

易懂  4.5 ★ 实用  5.0 ★ 考核  4.0 ★


简介:一门计算机网络相关的必修课,知识量很大,很多需要记忆的知识。课程老师是印度人,课程作业难度较大,但是可以使用java,c,python进行编程,可以选择自己擅长的语言来完成作业。每周要交lab作业,比较琐碎,但是好好把握。在比较好的完成assignment的情况下,这门课过的问题不是很大,但是需要花时间去记忆知识点,拿HD有一定难度。


简评: ①课程内容各种协议,各层原理很有用,如果是计划在毕业后走web方向的话,这门课挺有用的。②作业有点难度,可以多和lab的tutor沟通,也可以从他们那里学到很多web的知识。③明白samples后的知识点,融会贯通,这个老师出题很活,不要机械的去刷题。


COMP9334 System Capacity Planning


简介同学反应这是网络的课里面讲的最好的一门。老师讲得很好,如果上课全程跟着一起思考的话,作业和考试完全不用担心。感兴趣的话值得选。

分数安排: 一共两个作业,都是individual的。第一个assignment就是纯数学题,难度比每周课后练习简单。Project是代码实现+report,report占比很重需要好好写。Final出题比较良心,六选五,难度适中。





COMP9414 Artificial Intelligence


简介:水课,学的是人工智能比较层面高的知识,底层的算法涉及的并不是很多,而且写作业时要求用的编程语言是prolog语言,上课完全不听,考前几天tutorial认真做,多刷题目可以了。老师是Alan,整个课程气氛活跃。老师很nice,会给大家提供课堂内容参考资料以及他上传至Youtube的视频和讲解

往年这课是用prolog,一共3个assignment,只有最后一个assignment难度较大,考试也是tutorial的题型,属于偏容易的课。虽然今年换了老师,课程内容增加了不少,但由于trimester学期时间缩短的原因难度应该不会太大,而且换成了更容易的python,期末考试也是选择题,要通过应该不难。


分数分布:assignment 1(15%) assignment 2(25%)final(60%)

两个assignment都是编程类的题目,期末考试是2小时的multiple-choice


COMP9417 Machine Learning & Data Mining


简介:多数同学反应很差的一门课。学习内容是机器学习。是comp 9418的前置课程。教授授课效率低下,课件和作业都不会按时上传。问题回复也很难慢, 经常性延迟。学生几乎完全是自学。但是最后课程给分还是很高的。


COMP9418 Advanced Machine Learning


简介:新开课程,前置课程是 COMP9417, 深入学习了解机器学习。课程介绍的是Kevin Murphy的Machine Learning a Probabilistic Perspective进行教学。学习相对来说有一定难度。但是如果能够学好,还是收获很大的。


COMP9444 Neural Networks, Deep Learning


简介:主要针对神经网络的一门课,和9417有交集,课程难度不大,可以选择。自学即可,搞不懂的lecture youtube上大把的视频讲解。


COMP9511 Human Computer Interaction


简介: 一门非常慎重选择的课程, 很多同学反应这课是,小组活动,做海报,presentation,很水又占用很多时间的课程,而且就算努力也拿不了高分,如果不是确实很喜欢编程,建议不要选。


COMP9517 Computer Vision


简介:是没有期末考试的一门课,难度不是很大,但是给分好像比较坑。总体来说机器学习相关的课程除了9418没有难度特别大的课程,并且相互之间有交集,学习起来应该会越学越容易,并且目前机器学习的热度还在,是一个还算不错的方向。



管理课程


GSOE 9210 Engineering Decision Structures


简介:这课就是一些简单的风险概率预计,不需要任何高等数学基础。CSE最水的课没有之一,没作业没assignment。复习需要的时间不多,只要认真复习不会挂。跟9820相比这课的好处就是不需要去论坛码字发帖,而且老师讲得不错,上课好好听听会觉得挺有意思的。



GSOE9820 Engineering Project Management

易懂  3.0 ★ 实用  3.5 ★ 考核  4.5 ★


简介:必修课程。新南坑爹课之一,推荐大家能免此课就免,不能免的话,尽量找一个轻松的学期去选该门课程。该门课程采用随机分组,模拟项目管理的管理过程。Term 1的 9820进行过改革,每周要进行小组周报,偶尔还要谈自己的看法及想法,极其考察队友及团队能力,如果分组遇到坑爹队友,可以直接退课,不然很容易挂科。现在每周也有online quiz,还有个人作业。Term 1原本大纲有期中考试和期末考试,后来中途换了老师,网课又变成face to face lecture。

 

简评: ①繁课之一,个人不建议第一个学期选择。② 期末要背题库,还是可以的



MATH 课程


MATH5845 Time Series 


简介:时间序列是比较偏数学和研究方向的课,会有很多统计学的前置基础课程要求。总的来说,是一门很难的课程。不建议数学统计学学的不好的学生学习。课程安排有三个作业,最后期末。




MATH5846 Intro to Probability and Stochastic Processes 


简介: 统计学课程,对于数据分析学习的帮助还是很大的。课程主要还是针对数学系的学生学习。上学期有点坑,很多同学成绩不是很理想。


MATH5905 Statistical Inference

易懂  4.0★ 实用  4.5★ 考核  4.0★


简介:数学学院的课程,统计类的入门课程,如果之前有学过统计类课程的,推荐此课程,期中和期末基本都是原题。对于想要入门机器学习之类的同学,也推荐必选。

 

简评: ①数学统计类入门课程,PASS很容易,HD抱队友大腿也比较容易。




距离假期ending 已经结束啦

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以上就是这期UNSW的IT选课指南啦!

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(整理出自:https://www.unsw.co/rango/subject/cse-postgraduate-coursework-eg-it)







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