悉尼大学IT研究生万字选课宝典

原创 2020年07月13日 悉尼留学生互助会



来悉尼大学读 IT 研究生的同学,刚入学的时候面对选课,或多或少都有些迷茫不知所措。

下面就由资深悉大 IT 研究生毕业学姐为你们领路护航,排除大坑!

毕竟一门课要 5000 AUD,选错了一门课,无论是金钱上还是精力上都是极大的消耗。

废话不多说,下面进入主题 

悉尼大学 IT 研究生大致分为四种学位:


Master of Information Technology (MIT)


Master of Information Technology Management(MITM)


Master of Information Technology and Master of Information Technology Management (MIT&MITM) 


Master of Data Science (MDS)


四种学位介绍
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Master of Information Technology (MIT)

MIT课程时长 1.5 年,核心课 core 是三门必修的管理课 INFO5992,INFO5990, INFO6007,以及最少要修 3 门 IT 技术课才能有资格申请毕业,MITM 课程时长也是 1.5 年,毕业最低要求和 MIT 一模一样。

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MIT & MITM

 MIT&MITM为双学位呢,则是要修满 4 门核心管理课(在 MIT 核心课基础上 COMP5206),4 门 IT 专业课,4 门 IT management 方向的课(也都是管理课)才能毕业,所以一共加起来至少要上 8 门管理课。其中 MITM 是 1.5 年时长,而 MIT&MITM 是 2 年时长,毕业时候能够拿到两个学位。(就比 MIT 或者 MITM 多上一个学期,还可以多拿一个管理的学位,是不是赚到了呢~)

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而这其中两个学位 MIT 和 MIT&MITM 都是有 6 个方向(specification)可供选择,Biomedical and Health Informatics, Data Management and Analytics, Digital Media Technology, Cybersecurity, Networks and Distributed Systems, Software Engineering,而 MITM 是没有这个 specification 选择的。


每个方向学三门课在毕业的时候就可以申请这个方向毕业啦~~ 具体每个方向有哪些课程提供小伙伴们可以在

https://cusp.sydney.edu.au/students/view-degree-programs-page/did/742

网站查询到哦~在我们下面具体结束扫课程的时候也会标明这门课是哪个方向哒,童鞋们可以特别关注一下 O(∩_∩)O。

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Master of Data Science (MDS)

 MDS这个学位跟其他三个是在不一样的系统里面哒,专门为想学 data 的学生提供的快捷课程,只要 1 年就毕业了,课程选择也相对没有多大空间,四门核心必修课分别是 

COMP5310 Principles of Data Science

COMP5318 Machine Learning and Data Mining

COMP5048 Visual Analytics,

STAT5003 Computational Statistical Methods

最终只有两门非 data 方向的课可以选择。






因为 IT 学院的专业课程数量众多,多达 50 多个,介绍那些只有 20-30 个人或者 7-8 个人选的课没太大意义,有些课程只有s1或者只有s2开设,针对2020年的s2,学姐为大家精心挑选了选课人数众多,满足多个毕业方向要求,难度适中,在 IT 学院很火的课程。注意这些课程都是没有前置课程的,但是不代表他们难度低。有几门课还是堪称 IT 院神坛上的课,但是课程内容丰富,能学到很多知识,因此也要墙裂推荐一下!!


那么下面就到具体介绍课程的时候了!!



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COMP9007

Algorithm

算法的入门课,基本的算法像Greedy algorithm, Dynamic programming, Network flow, Graph algorithm, Divide and Conquer都会涉及到, 具体每周的安排和总共要学哪些算法如下图: 
理论难度: ★★★★☆
作业难度: ★★★☆☆
考试难度: ★★★☆☆
整体难度:★★★☆☆
 
 Assessment方式如上图所介绍

1. Assignments(20%)

前四周每周都有,都是关于算法的实现,写伪代码的形式给出答案,或者是找出某个算法下的解,就是考察对算法的理解程度,题难度不大,而且在CSDN上面能查出来相似题的解 


2. Quiz (20%)

跟assignment考察形式差不多,不过是上机测试,全部都是选择题的形式。考察算法的理解和运用,难度适中。


3. Final Exam (60%)

几乎是平时tutorial一模一样的原题!!六道大题,考察各个算法的运用,计算等等。

 
  


学姐的建议:

平时一定要好好听lab上的每一道题,都可能在final中出现, lab学得好,80多分甚至90多分没问题。期末考试题变化不大,可以参考下历年样卷。


 

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COMP9120

Database Management Systems

数据库课程的入门课,上课讲课时候是那Oracle作为数据库来讲的,实际上设计的时候用python的同学可以用postgrad。课程难度很低,考试也简单。分数努努力80多分没问题,大神轻松能刷到90多。
理论难度: ★★★☆☆
作业难度: ★★★☆☆
考试难度: ★★☆☆☆
整体难度:★★★☆☆
 
 
Assessment方式如上图:
  1.  Conceptual Design Assignment (10%)
    给一段实际问题的背景描述, 设计并画一个数据库里面的各种E-R的关系图, 要注意区分各个不同的图形在E-R图里代表的不同含义,和理清楚各个identity的关系。难度很小。


  2.   DB Design Assignment(10%)
    根据给定的E-R关系图写sql语句设计数据库,建立不同的table,最后再实现一个trigger。难度中等


  3. DB Application Development Assignment (10%)
    设计一个能与用户交互的查询数据库的页面(页面已经写好了),同学们只需要实现数据库查询功能即可。但是要注意设计数据库防注入功能,可以用Java或者python 两门语言自选一门写即可,Java 和 python的 template都给好了,在这基础上改动就可以了。用python的话,不熟悉的同学要学一下stored procedure的用法。有一定难度。


  4.  Homework Exercise (10%)
    是指每周有个quiz,可以无限次数做的那种,帮你复习巩固本周知识,都是选择题,难度简单。但是每周固定一个时间due,同学们一定要记得作答,过了那个点就提交不了了,这个分就拿不到了。
     
  5. Final Exam (60%)
    可以带一张双面的A4纸进入考场(有时候换老师了不让  带,但是大多数时候都可以带),上面记你记不住的知识就可以。很简单,跟sample exam几乎一模一样,考察画E-R图的题只是跟sample的卷子换了一个背景而已。选择题考察了很basic的数据库概念,还有填空题会考察概念本身的定义这种很基础的。大题有 ER 图的mapping (找primary key,foreign key这种的,还有各个table间如何关联起来),Normalization的考察,2NF,3NF 和BCNF。还有SQL语句的考察,实现一个搜索功能,最后还有transaction的考察,考察数据库的serialization和 锁的问题。最后一个大题固定不变,计算题跟sample一模一样,直接抄下来即可。

  

学姐的建议:


  • 第二周组队的时候,一定不要不好意思,最好能抱上大腿,一学期无忧虑 (大神请无视这条)

  • Lab也要好好听,tutorial会讲关于assignment的内容,很重要



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COMP5310

Data Science


数据库课程的入门课,上课讲课时候是那Oracle作为数据库来讲的,实际上设计的时候用python的同学可以用postgrad。课程难度很低,考试也简单。分数努努力80多分没问题,大神轻松能刷到90多
 
这门课的重点是学习数据科学中的概念、技术、算法和工具以进行数据的分析、管理和可视化。课程的编程语言为Python,内容包括软件开发,使用数据库进行数据收集、清理、预处理和存储,挖掘未标记的数据来实现模式识别和趋势预测以及基于标记好的数据进行机器学习和可视化。
 
理论难度: ★★★☆☆
作业难度: ★★★☆☆
考试难度: ★★★☆☆
整体难度:★★★☆☆


 
本课程的project编程任务都是对数据进行处理、分析,要求同学们掌握并熟练运用python的常见数据处理和运算库numpy、pandas等等,同时课程有一个小组项目,要求基于课程知识进行数据处理并实现一个机器学习模型,共计占35%的分数。
 
  

学姐的建议:


这门课是Master of Data Science的必修课和基础课,课程难度不是很高,但是需要进行一定的编程操作,平时有时间要多加练习,不要把作业和项目拖到最后。最后的考试仍然是以理论知识为主,难度也比较人性化,大家可以通过编程来验证和体会理论知识。



4

COMP9103

Software Development in Java


学Java语言的入门课,十分基础,讲课内容由浅入深。每周都有练习题要上交,上tutorial时候也会讲一些概念题。属于上lab完全有用的课(有的课程上lab tutor也只是负责看管 有问题自己问 完全不讲的那种,下面会详细说明这种情况)。

理论难度:★★☆☆☆
作业难度:★★★☆☆
考试难度:★★★☆☆
整体难度:★★★☆☆
 

Assessment:
1. Weekly Lab Skills Assessment (10%)
每周的lab作业基本上交了写的不错(程序不一定要完全正确,但体现出积极参与感)就会满分的,难度不大。

2. Quiz (10%)
两个quiz是跟紧教学步伐的上机测验,有读代码题,编程题,还有概念区分题,总体难度不大,但对于没有编程基础的同学第一个quiz还是要好好下一番功夫的,每年都会有最难的最后一题是让你打印出一个规律的,比如说倒三角等。

3. Assignment
Assignment是一个比较综合考察Java编程能力的,设计到读文件,写文件,继承,对类的理解和对文字的精细处理等等方面。难度不大,但是要求细节和考虑周全,没有基础的同学要花费一些心思来写这个assignment。但完成之后就会发现自己真的成长了很多。

4. Written Exam
有sample exam paper 会在考前发放,每年的考题大同小异,把sample paper做熟练即可。
选择题大概是考察Java加减乘除的应用和难点,不同数据类型互相转化的语法,继承的概念等等,大题跟sample完全一样,有代码题综合性考察继承的运用,画出代码的UML关系图等等。


  

学姐的建议:


上课好好听,上tutorial也是,认真记笔记,好好复习,刚入门好好学的拿个80多分没问题,大神轻轻松松刷到90分。



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下面学姐再来安利一些高阶的课程,老生们看过来请过来,新生也可以选则但是稳妥起见,建议未来再学,毕竟IT很秃头,大家要谨慎选择自己心仪的科目哦~




01
COMP5318 
Machine Learning and Data Mining

传说中的大火的机器学习,也是上课人爆满的课。跟数学极度相关,对数学不感兴趣的慎选,
 
理论难度: ★★★☆☆
作业难度: ★★★☆☆
考试难度: ★★★☆☆
整体难度:★★★☆☆
  
Assessment方法如上
 
1. Quiz (10%)
都是选择题,机考大概十几二十个,可以带计算器。有送分题有难题。主要考前几章的东西。

2. Assignment 1 (20%)
第一个assignment要求,小组作业,是自己想自己写classifier去分类老师给的一组图片。然后写一个报告交上去。要求代码里classifier相关的东西不能调库,其他的理论上可以调但是具体能不能最好在ed问。然后report里要写清楚为啥选这个方法,然后详细分析各种准确率高或者低的原因,然后反正就各种分析吧。classifier的数量原则上不要求但是我们一般都一人一个。最后准确率会有一部分影响分数但是report的占比最大。
 
3. Assignment 2 (20%)
第二个就简单多了。形式都是差不都的。但是这次数据是自己挑。它给了大概七八个大类数据,但是是做classification或regression,depending on the dataset。但是用啥方法和调库完全没有限制,全部随便做。然后报告还是要详细写。然后代码要写清楚怎么跑的,要是老师拿到不懂跑或者要看半天代码才能跑就要扣分。但是不用特别追求准确率。一般能做到70就够分了。认真做认真写报告一般能拿16/20,再修改几遍的话能拿18/20。

 4. Exam (50%)
有的题不难但是摁计算器要摁很久但是分也不多的那种,综合难度偏难,有难度大点的不是很好下手。一般这种就懂什么写什么, 写相关的理论跟题目没关系好像也能有分。选择题特别刁钻,考的很细而且有点偏。很难复习到。
 
  

学姐的建议:


如果想学调包不用上这个课。这个课完全不教代码,这个课90%是理论,lab就是每次给几个python文件,如果不会Python,会用一两个lab交你从头开始。但也就一两个lab。后面的写的怎样就看自己了。对数学不感兴趣的慎选。



02
COMP5048 
Visual Analytics

数据可视化的课,也是数据方向最简单的课之一。在乎课质量的同学慎选。。上课在讲一些非常高段难以理解的画图算法,后期还会学到颜色对视图的影响和如何评价一个可视化图的方法,lab 就是自学都能一周学完的各种画图软件比如 Yed, Tableau, network 等等,每周都要交作业,作业非常简单,最大特点是只有9周的有效课,其他三周都是presentation.. 但是作为拼凑 data 方向课程的话还是可以考虑选的,毕竟 data 方向课都很难==

理论难度:★★★★★
作业难度:★★★☆☆
考试难度:★★★★☆
整体难度:★★★★☆

Assessment方式如上
1. Assignment 1 (10%)
是一个结合每年 visualization 竞赛的题目的时事热点画图题,我们那年是实现权力的游戏的人物关系图的可视化和另一个家族族谱的可视化,做的好的话还会提交上竞赛网站,真的有大神拿过前三名的那种。用什么工具不限。但是给分不高,一般的 6.5-7.5 的样子,大神 8.5-9.5 的样子。

2. Assignment 2 (25%)
小组作业,会有五六个 topic 让你选的样子,都是有一个背景介绍,然后给出数据,工具不限画图,一开始要写一个初始的计划和想法的 report,最后要写一个展示成果和,整体给分都不高这个作业。

3. Homework (10%)
每周的 lab 作业,tutor 上课会讲一部分,很简单,基本上都能拿满分。

4. Final Exam (50%)
完全要靠背的考试!!背 slides,因为 slides 上面内容比较晦涩难懂,但是考的不是特别细,都是那种每章大标题的解释概念题,也有时间复杂度的分析题,不过分值很少。想刷高分的同学一定要把每章的概念性大段内容,公式什么的都要背下来。。。


  

学姐的建议:


如果是想凑数据方向课的同学,可以考虑,这门在数据方向里面真的算非常简单的,如果是想学东西的,这课内容其实不太多,而且理论对找工作没有太大用处,整体给分也不高,不适合刷分.特别特别努力才能拿个 HD。



03
COMP5216

Mobile Computing


这门课是针对安卓手机开发的,想学 IOS 开发的同学不要选这门课,课上只讲安卓开发。大致分为,安卓开发编程部分,网络原理,安全问题,和如何减少 energy consumption 方面的,最后还有涉及到跨平台的 app 开发(Cross-platform App development)。Lab 每节课都是编程,要求有一定的 Java 编程基础,是一门很实用的技术课,有利于想找手机软件开发方向的同鞋。

理论难度: ★★★☆☆
作业难度: ★★★☆☆
考试难度: ★★★☆☆
整体难度:★★★☆☆

 Assessment 方式如上
1. project proposal (10%
这门课是要自己想一个 idea 的开放式的 assignment,这个 proposal 也是详细讨论一下你们组的想实现的目标,功能,要使用哪些 method 来实现等等,之后 tutor 会给你 feeback 针对你这个想法是过于简单去实现,还是很难以现阶段知识根本实现不了等等。Proposal 好好写,注意格式,给分很高。

2. 三个 lab 作业(30%)
都是 mobile 编程的不同方面,涉及到 design GridView,camera 的使用和 Google API 的使用,作业设计合理,难度适中,Java 有一定基础的小伙伴就没问题。

3.  Project Final (30%)
写一个 report 来卖你设计出来的这个产品。包括解决了什么问题,是如何实现的,用户体验怎么样等等,还需要写一个用户手册,指导用户使用本产品。好好写的话一般都能拿个 25/30 左右。

4. Final Exam (40%)
全部都是概念型的考试,没有编程题,要对概念和细节理解很透彻。最后一题是给定一个背景,自己设计一个 app 并且画出 storyboard。期末考试很难挂人。


04
COMP5338 
Advanced Data Model


总之一个字



这门课程主要是讲述,数据建模和数据存储,属于悉大神坛上的难课之一!
这门课需要完成前置课程如COMP5318 / COMP9120 等有关数据库的课程。



理论难度: ★★★★★

作业难度: ★★★★★

考试难度: ★★★★★

整体难度: ★★★★★


Assessment:


1. Quiz (20%) 
quiz 有点难度的,需要把上课的 ppt 和课后的 tutorial 吃的很透才能做好。

2. Project (20%) 
project背景:了解非关系型数据库的 schema,如何建库,如何查询,不同的数据库在建库和查询上的逻辑区别是什么。了解 mongo dB 和 neo4j 在处理相同问题时,不同的方法和 query 的优化方法。基本上两个人的小组作业,一个人设计一个数据库就好,任务量不算特别大,但是也需要对自己做的数据库非常了解才能完成作业。给分的话只要,query 都完成基本上分数就可以很高了,schema 相关不会扣很多分。

3. Final exam (60%)
一点点背的,主要靠理解,作业如果做的话,考试过没什么太大问题,与 project 相关性很大,但是要考高分需要深刻理解内容。

  

学姐的建议:


建议想选这门课的同学一定要在前置课程中好好学习,打好基础,这样学起来才不会那么吃力!


如果还需要更加详细的资料或者有其他选课方面的问题就来添加小学姐!

2020 新生群已经建好,
快来进群找队友吧!


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