墨尔本大学 课程目录

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。

计算编程可用于解决许多不同领域的问题，例如商业，科学，人文和设计。 这些领域中的许多任务需要使用计算机程序来处理，分析和可视化数据和媒体。 该课程教给几乎没有计算机编程背景或没有计算机编程背景的学生，如何使用高级过程编程语言设计和编写基本程序，以及如何利用这些技能解决简单的问题，尤其侧重于媒体计算，例如处理图像和图像, 动态网页内容。

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。

该课程是财务报表理论和分析主题，旨在教授基础概念和应用当代技术，这些概念和技术可以使财务报表用于绩效分析和评估。 我们还考虑将财务报告用于与高管和贷方签订合同以及是否需要监管。 本课程的目的是为学生提供工具和技术，使他们能够（a）了解和评估财务报告的质量并确定重大会计问题（b）使用财务报告评估公司业绩的水平和驱动力，以及（ c）估值公司。 学生将了解到，财务报告中提供的信息质量可能会发生很大的变化，并且可能会对如何将其用于分析和评估产生重大影响。

本课程从会计角度考虑业务欺诈和取证过程。 该课程介绍了澳大利亚和全球范围内欺诈性商业活动的最新趋势，向学生介绍了各种类型的欺诈行为。 考虑了欺诈管理（预防）程序设计的法规要求和最佳实践程序，并评估了最新的欺诈检测方法（重点是信息技术工具）。 该主题还考虑了在澳大利亚法律框架内会计在欺诈和其他商业法证调查中的作用，包括：获取和控制证据的方法； 进行调查； 量化损失和损害； 以及作为专家证人出庭作证。

本课程重点研究一系列战略绩效管理控制系统问题，包括绩效衡量，激励机制，奖励制度和风险； 利润分析； 规划和预算； 以及战略投资。 在许多不同的组织设置和关系中探讨了这些问题。

本课程以学生对生物学的先验知识为基础，通过五个核心概念探讨生命的多样性和统一性：进化，细胞理论，调节，信息传递和生物系统中的互连性。 这些概念将在分子，细胞和个体水平上进行研究，包括从非生物个体到个体的生命进化，细胞的分子和物理结构，细胞复制和基因表达，体内平衡，光合作用和呼吸作用以及相互作用 在生物内部和之间。

本课程介绍了生物系统数学和计算建模的概念，以及如何将其应用于数据以研究观察到的行为的潜在驱动因素。 该课程强调生物系统的抽象和简化的作用，并且需要了解潜在的生物学机制。 结合对基于抽样的统计推断方法的介绍，学生将学习如何在生物现象的丰富多样的性质中识别常见模式，并欣赏建模过程如何导致对生物现象的新见解。

本课程研究多元回归分析及其在经济学，管理学，金融学，会计学和市场营销中的应用。 主题将包括估计器的属性，假设检验，规范误差，多重共线性，伪变量，异方差，序列相关性。 学生进行的经验性作业构成了本学科的组成部分。

课程介绍： 本课程涵盖信息技术项目和领先项目团队的管理以及相关的变更管理角色，任务和流程。 主题包括项目生命周期，项目任务和可交付成果，项目安排，关键路径分析，资源调配，风险管理，质量保证和项目交付，包括实施后审查。 作为变革推动者的项目限制也将包括在内。 学科点数：12.5 每周课时：3小时教学授课

科学研究项目是一个单独的监督研究计划，学生在与主管协商的情况下，可以为研究项目的设计，执行和演示做出贡献。 该项目可以是“独立的”，也可以是主管进行的较大研究计划的一部分。 该项目的具体细节，包括其范围以及结果的汇编，分析和表示，均与主管以及相应的科学研究项目协调员进行谈判。 学生可以在理学院的大多数学科中从事项目，并应在与他们的研究兴趣相一致的学科领域内与潜在的主管接触。 通过与导师的持续咨询，学生将收到有关其进度的反馈。

本课程介绍统计建模，计算和数据分析的基本元素。 它是进一步研究数学和应用统计学以及更广泛的数据科学的切入点。 学生将发展将统计模型拟合到数据，估计感兴趣参数并检验假设的能力。 经典方法和贝叶斯方法都将涉及。 将强调统计的基础数学理论和现代统计软件的使用的重要性。 涵盖的概念包括：描述性统计，随机样本，统计推断，点估计，区间估计，估计量的属性，最大似然，置信区间，假设检验和贝叶斯推断。 涵盖的应用包括：探索性数据分析，从单变量分布推断样本，简单的线性回归，相关性，拟合优度检验和方差分析。