墨尔本大学 课程目录

课程定位 COMP10002（Foundations of Algorithms）是墨尔本大学计算机科学方向的研究生课程，定位在理论框架、方法工具与真实场景应用的结合。课程面向希望进入研究、咨询、产品、分析或管理岗位的学习者，强调把课堂知识转化为可解释、可落地的决策支持。它通常可衔接后续 capstone、研究项目或行业实践。 技术栈与学习内容 学习内容通常覆盖该学科的核心理论、分析方法、案例推演与实务沟通能力。你需要在作业与项目中完成问题定义、方法选择、证据组织、结论表达与风险边界说明，重点是建立完整论证链路，而不是只追求单点结论。对于计算机科学方向课程，老师通常更重视你如何把模型或框架解释清楚，并将其与具体场景建立一一对应关系。 课程结构 一般按 12-13 周推进：前段搭建基础框架，中段进入高密度作业与案例分析，后段进行综合整合与期末评估。常见考核由 Quiz/Workshop、2 次作业或项目、期末评估组成。即便没有明确 Hurdle，评分也会关注关键能力是否稳定达标。课程后半段通常会出现多任务并行，提前拆解任务与里程碑是稳定发挥的关键。 适合人群 适合希望在计算机科学方向深入发展的硕士同学。建议每周投入 10-14 小时，按“预习-实践-复盘”节奏推进。课程难点在于多任务并行与高质量表达；能稳定执行周计划并及时复盘的人，后期表现通常更稳。若你目标是 HD，建议从学期初就维护“错因与改进清单”，把反馈转化为下一轮可执行动作。

This subject focuses on issues affecting the management of construction projects at the site level. An overview of production management and how it relates to the construction industry is provided along with consideration of issues affecting the efficient use of resources such as labour, subcontract labour, materials, plant and equipment. Construction project planning methods and resource management systems are introduced. Labour productivity improvement techniques such as work, study and activity sampling are presented. Critical path scheduling is introduced and the construction plan for a low rise commercial building is undertaken. Contractor's cost control, industrial relations, site safety and quality assurance are also examined. Incidental costs Students will be required to purchase personal protective equipment (steel-toed boots, hard-hat, hi-vis vest and safety goggles); cost approx. $90 to $120 per person. Students may use equipment from a previous subject if these are in good working condition.

This subject was formerly known as Architectural Tectonics This subject articulates and tests the idea of construction as a process requiring cultural and technical choices. While Architectural Technologies 2: Analyse focuses on the internal mechanics of building systems, Architectural Technologies 3: Implement moves from the analysis of specific architectural ideas to arrive at the evaluation and selection of implementation alternatives. Mixing built examples and project proposals, students will be shown how to identify, evaluate and engage with the technological underpinnings of architecture.

课程定位 COMP20008（Elements of Data Processing）是墨尔本大学计算机科学方向的研究生课程，定位在理论框架、方法工具与真实场景应用的结合。课程面向希望进入研究、咨询、产品、分析或管理岗位的学习者，强调把课堂知识转化为可解释、可落地的决策支持。它通常可衔接后续 capstone、研究项目或行业实践。 技术栈与学习内容 学习内容通常覆盖该学科的核心理论、分析方法、案例推演与实务沟通能力。你需要在作业与项目中完成问题定义、方法选择、证据组织、结论表达与风险边界说明，重点是建立完整论证链路，而不是只追求单点结论。对于计算机科学方向课程，老师通常更重视你如何把模型或框架解释清楚，并将其与具体场景建立一一对应关系。 课程结构 一般按 12-13 周推进：前段搭建基础框架，中段进入高密度作业与案例分析，后段进行综合整合与期末评估。常见考核由 Quiz/Workshop、2 次作业或项目、期末评估组成。即便没有明确 Hurdle，评分也会关注关键能力是否稳定达标。课程后半段通常会出现多任务并行，提前拆解任务与里程碑是稳定发挥的关键。 适合人群 适合希望在计算机科学方向深入发展的硕士同学。建议每周投入 10-14 小时，按“预习-实践-复盘”节奏推进。课程难点在于多任务并行与高质量表达；能稳定执行周计划并及时复盘的人，后期表现通常更稳。若你目标是 HD，建议从学期初就维护“错因与改进清单”，把反馈转化为下一轮可执行动作。

思维，大脑和行为2着重于个体的发展及其与环境的相互作用，并考虑当这种相互作用进行得顺利和不顺利时所产生的后果。 该课程包括五个核心主题领域：人类发展；社会心理学;人格心理学；临床心理学;和定量心理学研究方法。在介绍这些主题时，本课程旨在为学生提供有关主要理论，历史趋势和经验发现的知识。 对人类发展中一些基本问题的理解与对人格的性质和发展以及社会群体和文化环境中人类互动的考察相辅相成。 此外，该科目还为学生提供了发展和运用批判性思维，心理学研究方法以及心理学知识交流领域的一系列基本技能的机会。 本课程采用了以研究为中心的通用框架，并介绍和开发了支持该框架的统计工具。

课程定位 SWEN90009（Database Systems & Data Modelling）是墨尔本大学信息系统方向的研究生课程，定位在业务问题与数字技术落地之间。课程面向希望提升产品思维、数据决策和系统设计能力的学习者，强调把理论框架转化为可执行方案。它通常可衔接后续 capstone、行业项目或岗位实战。 技术栈与学习内容 学习内容常覆盖 Information Systems、Human-Centred Design、Data Modelling、Process Improvement、Evidence-based Decision Making 等核心能力。你需要在案例中完成问题界定、方案设计、风险评估和效果复盘，重点不是套模板，而是构建完整论证链路。 课程结构 一般按 12-13 周推进：前段搭建框架与方法，中段进行高密度作业与项目推进，后段做综合评估与展示。考核常见为 Quiz/Workshop、2 次作业或项目、展示与期末评估。即便没有明确 Hurdle，评分也会关注关键能力是否稳定达标。 适合人群 适合希望在数字化转型、产品运营、数据分析和信息系统咨询方向深耕的硕士同学。建议每周投入 10-14 小时，按“预习-实践-复盘”推进。难点在多任务并行与高质量表达；持续复盘能显著提升后期稳定性。

课程介绍： 该课程为科学和技术所需的现代数学的关键领域奠定了坚实的基础。 它发展了向量，矩阵和线性代数方法的概念。 学生应发展使用线性代数方法的能力，并获得数学证明的赞赏。 在学校几乎看不到这里的材料，所需的理解水平代表了以前学习的进步。 线性方程，矩阵和行列式系统； 实n空间中的向量，叉积，标量三重积，线和平面； 向量空间，线性独立性，基础，尺寸； 线性变换，特征值，特征向量； 内部积，最小二乘估计，对称和正交矩阵。

课程定位 COMP30023（Computer Systems）是墨尔本大学计算机科学方向的研究生课程，定位在理论框架、方法工具与真实场景应用的结合。课程面向希望进入研究、咨询、产品、分析或管理岗位的学习者，强调把课堂知识转化为可解释、可落地的决策支持。它通常可衔接后续 capstone、研究项目或行业实践。 技术栈与学习内容 学习内容通常覆盖该学科的核心理论、分析方法、案例推演与实务沟通能力。你需要在作业与项目中完成问题定义、方法选择、证据组织、结论表达与风险边界说明，重点是建立完整论证链路，而不是只追求单点结论。对于计算机科学方向课程，老师通常更重视你如何把模型或框架解释清楚，并将其与具体场景建立一一对应关系。 课程结构 一般按 12-13 周推进：前段搭建基础框架，中段进入高密度作业与案例分析，后段进行综合整合与期末评估。常见考核由 Quiz/Workshop、2 次作业或项目、期末评估组成。即便没有明确 Hurdle，评分也会关注关键能力是否稳定达标。课程后半段通常会出现多任务并行，提前拆解任务与里程碑是稳定发挥的关键。 适合人群 适合希望在计算机科学方向深入发展的硕士同学。建议每周投入 10-14 小时，按“预习-实践-复盘”节奏推进。课程难点在于多任务并行与高质量表达；能稳定执行周计划并及时复盘的人，后期表现通常更稳。若你目标是 HD，建议从学期初就维护“错因与改进清单”，把反馈转化为下一轮可执行动作。

课程简介： 数据仓库旨在为组织提供一组集成的高质量数据，以支持决策者。 它们应支持灵活和多维的数据检索和分析。 涵盖的主题包括数据仓库和决策制定，数据仓库设计，数据仓库实施，数据源和数据质量，在线分析处理（OLAP）和数据挖掘，客户关系管理系统以及数据仓库实践案例研究。 该课程是信息系统硕士中业务分析流的一部分。

课程定位 MAST90044（Thinking and Reasoning with Data）是墨尔本大学数学与统计方向的研究生课程，定位在理论深化与建模实践之间。课程通常面向具备线性代数、概率统计或基础分析能力的学习者，强调把抽象方法转化为可验证的模型与结论。它可衔接后续研究项目、行业分析或博士阶段准备。 技术栈与学习内容 核心内容围绕 Advanced Mathematics、Statistical Inference、Optimisation、Stochastic Modelling、Computational Methods 展开。你会在不同问题场景中完成假设建立、方法选择、推导验证、实验评估与结果解释，学习重点是“方法为何成立、何时失效、如何改进”。 课程结构 一般按 12-13 周推进：前段构建理论框架，中段进行高密度习题/作业与建模任务，后段完成综合项目和期末评估。考核常见为 Problem Sets、项目报告、展示和 Final Assessment。即便没有明确 Hurdle，评分也会关注关键推导与解释能力是否稳定达标。 适合人群 适合希望在数据科学、量化分析、算法研究、金融工程或学术研究方向深耕的硕士同学。建议每周投入 10-15 小时，按“理论学习-习题训练-复盘归纳”推进。难点在抽象概念与多任务并行，稳定复盘能显著提升

课程介绍： 本课程提出了“成功企业家是什么？”的问题。这是一个复杂的话题，也是商业，教育和经济学界激烈辩论的主题，也是国际发展，可持续发展和社会慈善事业的讨论。 我们接触这一主题的方式是通过观察企业家创造成功创新氛围所需的行为，态度，价值观和技能 - 无论是企业家在大型组织中开展新企业还是“企业家”。 你将在这个课程中发现的是，创新不仅仅是拥有伟大的创意，企业家也不是你认为的那样。 本课程将通过研究创新如何运作及如何管理，不同的创业模式，企业家如何思考以及如何创建，建立和维持创业企业等主题来实现这一目标。 学科点数：12.5 前置要求： · 学生必须完成50个学习点才能参加此课程。 · 或进入100点或150点的IT MC-IT计划硕士课程 每周课时：3小时的授课 学长解析： 这是一门非常水的课程，对于刚刚进入墨大IT的萌新们来说，这门课的存在确实能缓解一部分压力，但是这门课的内容对于想要学习技术的小伙伴们来讲，应该不是很能解渴。不过这门课IS的小伙伴也可以选，在这门课上能认识很多IS的小伙伴，也是个不错的选择。