悉大MOC-DA超详细课程指南！这几门神仙课你选了吗？,悉尼留学生互助会微信公众号文章

在这次MOC课改之后，

今年Business Analytics淡出我们的视野啦，

取而代之的是Data Analytics。

眼看马上要开学了，

但学姐注意到一些悉大er还在发愁，

选了课还不太清楚课程内容和安排。

今天学姐就全方位的帮大家盘点一下

MOC-DA的同学们的课程指南，

让大家新学期能有一个清晰的规划！

就业前景

就业前景是大多数留学生们选专业的考虑因素之一，作为一个较为热门的专业，DA的毕业生就业路子可以说是非常广了！

很多公司和企业对数据分析师的需求量很大，而这个专业能帮大家在business, statistics, machine learning 和 artificial intelligence 等相关领域发展！

下面就跟学姐一起来康康官方给出的毕业生参考就业方向：

Business data analysts （商业数据分析员）

Data scientists （数据科学家）

Market researchers （市场研究专员）

Commercial bankers （商业银行家）

Financial planners （财务规划师）

Fund Managers（基金经理）

Risk managers （风险管理人）

Operation managers （业务经理）

2021 DA handbook 毕业条件

1、必修有2个Units - BUSS5220 和 BUSS5221

2、Foundation 至少要学一个Unit - QBUS5001

3、Specialization：Core➕ at least 3 specialization units BUSS6002、QBUS三门，至少4个Units

4、Capstone - QBUS6600 - 1 Unit

5、Table A - Selective：至少3 Units

6、Elective study 可以有也可以没有

这里要注意一下，第一个学期是不能选Selective里的课程的，只有第二三个学期才能选～

“水课”推荐

第一个学期（2021 S1 ）的最后一门课只能选Foundation 或者没有pre-requisite的specialization课程～

那可以选择的就只有：

Foundation：FINC5001， ECON5040 （其他的不太推荐）

Specialization：INFS6024，INFS6018，INFS6023

MTKG6018和QBUS6310 都是没有前置，但只在S2开课的课程

正常选课

课程简介

Foundation Units:

QBUS5001主要内容: 概率统计基础入门，涉及相关的基础入门知识

Core Unit 介绍（必修）

BUSS6002

主要内容

基础big data入门知识，一些基础的算法模型，以及入门级别的代码知识
前三周涉及大数据的基础，比如什么是大数据，面对大数据的心态等
W4-W8: 大数据的一些基础模型以及算法
最后三周涉及一些大数据在marketing之中的应用

课程难度

属于DA课程里面比较简单的课程，是其他DA进阶课程的基础，涉及了少量的数学知识以及入门级的代码知识。
入门级的课程比较容易拿分，很多同学都可以拿到D以上的分数！

使用软件

Basic Level Python
即使没代码基础也可以学习的课程

推荐程度 必修课 5 星！🌟🌟🌟🌟🌟

考核方式

Weekly Quiz （10%）
每周1分的quiz，在canvas做quiz，固定时间，quiz题目很简答，大概每周10道题。大部分同学可以拿到8/10以上的分数。
Discussion Board Discussion （5%）
在ED上提问并且回答别人的问题，非常容易拿分的部分，大部分同学都可以拿到4-5分。
Individual assignment（15%）
-对数据的基础处理，比如数据清洗，数据可视化以及基础的EDA。
-主要应用所有课上学过的代码知识，仅使用tutorial的知识就足够完成这个作业并且拿到不错的分数。
Group Assignment （25%）
基于个人作业的进一步处理，使用清洗过的数据对数据进行建模。
Final （45%）
使用 review+ 考察全部13周的内容。

Specialization课程介绍（choose at least 3）

QBUS6810

主要内容

Machine Learning基础入门，以及现在比较流行的算法。
QBUS6810 在BUSS6002的基础之上对代码和课程内容做了一定程度的延伸。
这门课与BUSS6002的内容也有很大的重叠，重点需要大家掌握各种算法是什么，以及在使用的时候有什么limitation，以及优缺点。

课程难度

课程内容有一定难度，但是课程的考察方式让课程比较容易得到高分。
因为与BUSS6002有很大的内容上的重合，建议与BUSS6002放在同一学期学习。

使用软件

Basic Level python
需要用到BUSS6002的代码基础

推荐程度 5星 🌟🌟🌟🌟🌟

考核方式

Mid term （20%）
Mid Term全部都是选择题，要重点掌握模型的优缺点，以及适用性。都是定性的题目，所以很多同学可以拿到不错的分数
Group Assignment （30%）
- 对显示数据进行清洗，处理，建模
- 需要用到tutorial之中的模型
Final （50%）- 需要用到 review+

QBUS6820

主要内容

风险相关的内容，会学习一些case帮助大家理解企业里面会遇到的风险等。

课程难度

课程会涉及较多的数学知识，也会需要掌握一些数学推导所以对于数学不好的同学来说，这门课有一定的难度。
但是课程不需要任何的编程软件，作业都可以使用Excel完成。

使用软件：Excel

推荐程度：4星 🌟🌟🌟🌟

考核方式

Group Assignment
这门课有两个Group，主要涉及对企业风险的分析，以及使用Excel进行Optimization。
Mid
大部分考察计算，所以要熟练掌握计算公式，提高计算准确率
Final
使用 Review+

QBUS6830

主要内容

这门课涉及很多金融时间序列分析模型，比如AR， ARMA，ARCH，GARCH等。

课程难度

课程内容很难，涉及大量的数学知识，公式推导。模型本身的建模思维也比较抽象，需要很好数学思维才能理解。

使用软件

Matlab
入门级别的matlab，大部分时候只需要看懂代码即可

推荐程度：2星 🌟🌟

更推荐有金融背景，想做量化的同学去学习。

考核方式

Group Assignment(40%)
主要使用matlab对老师给出的数据进行分析，计算等。老师的题目比较具体，但作业占比很大，所以作业的代码和写作量都很大，需要大家花费很长的时间才能完成。

Mid Term
- 考察上半学期的内容，主要是基础的Regression，PCA，AR，ARMA model
- 上半学期的内容比较抽象，难以理解。期中选择，计算，简答都有。
Final
使用 Review+ 考察全部学期的内容。

QBUS6840

课程内容

课程侧重于forecasting，主要使用一些基础的时间序列知识，比如对trend，seasonality的建模，以及基础的AR, ARIMA,SARIMA model. 涉及少量的神经网络的内容。

课程难度

相比于QBUS6830， QBUS6840只是入门级的时间序列难度，属于每个人都可以听得懂的时间序列。

作业难度：较低，需要看懂tutorial代码即可

考试难度：较低，各个学期的题型都很相似。

代码难度：中等，建议学过BUSS6002 and QBUS6810以后再来学习6840

使用软件：Python

推荐程度：5星 🌟🌟🌟🌟🌟

考察方式

Individual Assignment
非常基础的python代码，完全使用课上讲过的代码内容即可

Group Assignment
对未来GDP，未来股市，未来新冠感染人数等进行预测

Final
考察全部13周内容，使用review+

QBUS6860

主要内容

使用 tableau desktop进行相对复杂的图表制作。

课程难度

课程内容相对复杂，需要一定的数据处理能力。不同的作业会要求不同程度的软件使用技巧，最好有独立分析问题解决问题的能力。

使用软件

Tableau desktop，要求中高阶的数据使用能力

推荐程度：3星 🌟🌟🌟

有一定难度，实打实的教数据可视化的能力，往年没有期中期末，但每周都有的作业会带来一定程度的学习压力。

考查方式

Tutorial Questions（10%）
很基础的问题，作为签到的另一种形式
Individual Assignment（30%）
一二周的作业占比4%，虽然难度较低但足够感受这门课的气质，给大家跑路的机会。后续每个作业都是完整的数据可视化，需独立完成作图和报告。
Group Assignment（60%）
4个4人小组作业，个人作业的升级版，但人均工作量和难度会有下降。