墨尔本大学 课程目录

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 ENGR10004（Engineering Technology and Society）是墨尔本大学工程学院的课程。 核心内容 官方 overview 重点说明：通过设计项目、互动工作坊和讲座，让学生理解工程技术对社会的影响，并用工程方法回应大型社会挑战。

本课程研究人的个性和相关性，即人格和社会心理学的核心主题。 它的重点是我们如何成为独特的个体，但又如何与他人建立联系。 人格部分调查个人差异的性质和结构，如何评估这些差异以及如何从心理和生物学角度解释它们。 社会心理学部分探讨了个人如何构建自己的自我和认同感，如何感知和评价他人，如何形成人际关系以及其行为如何受到社会群体和文化背景的影响。 定量方法部分将被整合到该主题的讲课，教程和评估结构中。 目的是提供对用于评估人格和社会心理学理论的适当实验设计和统计分析技术的理解和实践经验。

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。

本课程将介绍个人和团体的基本流程，因为它们会影响组织中的人员。 将研究组织行为关键领域的主要理论和模型； 包括小组动态，动机，压力，沟通，冲突，权力，战略，结构和变更管理。 教程将通过练习和案例研究来强调理论的应用。

该学科为数学概率和概率建模的基本概念提供了全面的基础。 涵盖的主题包括随机实验和样本空间，概率公理和定理，离散和连续随机变量/分布（包括位置，展开和形状的度量），期望和生成函数，随机变量的独立性和依存性的度量（协方差和相关性） ，用于推导随机变量或它们的近似值的转换分布的方法（包括中心极限定理）。 在本课程中讨论的概率分布和模型在现实世界的应用程序中经常出现。 这些包括许多广泛使用的一维和二维（尤其是双变量正态）分布，以及基本概率模型，例如泊松过程和马尔可夫链。

本课程从财务报告编制者的角度关注会计的性质。 本章将介绍在会计系统中记录和报告交易以最终为财务报告准备中的判断和决策奠定基础的方法。 解释了会计在澳大利亚外部报告环境中的重要性，并介绍了会计概念框架，该框架为会计标准和报告提供了理论基础。