悉尼大学 课程目录

风险是金融决策的一个组成部分。金融风险管理越来越重要，金融分析师必须准备好评估市场上的风险水平。本课程探讨了在监管框架内建立模型、测量和管理金融风险的基本概念。涉及的主题包括市场风险（风险价值和预期损失）、信用风险（单名、组合、评级和基于市场的模型以及信用衍生品）、流动性风险和操作风险。

This course focuses on methods and techniques to efficiently explore and analyse large data collections. Where are hot spots of pedestrian accidents across a city? What are the most popular travel locations according to user postings on a travel website? The ability to combine and analyse data from various sources and from databases is essential for informed decision making in both research and industry. Students will learn how to ingest, combine and summarise data from a variety of data models which are typically encountered in data science projects, such as relational, semi-structured, time series, geospatial, image, text. As well as reinforcing their programming skills through experience with relevant Python libraries, this course will also introduce students to the concept of declarative data processing with SQL, and to analyse data in relational databases. Students will be given data sets from, eg. , social media, transport, health and social sciences, and be taught basic explorative data analysis and mining techniques in the context of small use cases. The course will further give students an understanding of the challenges involved with analysing large data volumes, such as the idea to partition and distribute data and computation among multiple computers for processing of 'Big Data'. 本课程重点介绍有效探索和分析大数据集的方法和技巧。整个城市的行人事故热点在哪里？根据旅游网站上的用户帖子，最受欢迎的旅游地点是什么？结合和分析来自各种来源和数据库的数据的能力对于研究和工业中的知情决策至关重要。 学生将学习如何摄取，组合和汇总来自各种数据模型的数据，这些数据模型通常在数据科学项目中遇到，例如关系，半结构化，时间序列，地理空间，图像，文本。除了通过相关Python库的经验增强他们的编程技能外，本课程还将向学生介绍使用SQL进行声明性数据处理的概念，以及分析关系数据库中的数据。学生将获得数据集，例如。 ，社交媒体，运输，健康和社会科学，并在小用例的背景下教授基本的探索性数据分析和挖掘技术。该课程将进一步让学生了解分析大量数据所涉及的挑战，例如在多台计算机之间分配和分配数据和计算以处理“大数据”的想法。 本课程介绍是由往届学长学姐回忆编辑而成。 简介：编程语言为Python和SQL，这门课作为Data Science方向的必修课包涵了如何摄取，清理，组合和汇总来自各种数据模型的数据并学习如何视觉化和分析数据，这门课的Quiz是检测SQL的熟练程度，Assignment是利用Python和SQL处理数据。 Tutor简评： 1. 这门课为Double Pass 2. 这门课期末为开卷考试 3. SQL的Quiz很容易拿高分，Assignment给分也不低 4. 期末和老师给的Sample很像，是一个很容易拿高分的课。

所有的广告都是为了改变人们的行为。品牌越能有效地改变消费者的行为，广告就越好。因此，这个关于广告的单元采取的方法是剖析说服背后的心理学原理，以改变行为，然后谈论广告商如何使用每种技术。本单元在很大程度上借鉴了现实世界的广告理念。本单元首先讨论了如何定义并理解行为改变的动力，然后再研究如何利用各种技巧来改变行为。改变行为的方法不只一种，这些技巧就像一个创造行为改变的工具箱。

课程介绍： 该单元涵盖了成功的面向对象设计和编程的基本设计方法和语言机制。 C ++被用作实现语言，并且特别强调C ++的那些对于解决实际问题很重要的特性。 全面涵盖了高级软件工程功能，包括异常和名称空间。 前置课程：(INFO2110 OR ISYS2110) AND (COMP2129 OR COMP2017) 每周课时：2小时Lecture，2小时Tutorial

本课程介绍是由往届学长学姐回忆编辑而成。 简介：编程语言为java。这是一门非常好的课，主要讲解的是一些design pattern的东西，lecturer最近换掉了，但是内容不会有变化，主要用的是javafx的lib来practice各种的design pattern包括factory， bridge，decorators etc. Tutor简评： 1. 内容非常的充实，design pattern会让你整个career都受益 2. 会设计一个pool game来进行训练 3. 先谷底来说分数比较难拿，但是过还是很容易

由于处理信息的能力有限，人类在对商业问题、产品选择和消费选择以及个人生活作出判断或决定时，会采用各种启发式方法或 "经验法则"。随着时间的推移，这些启发式方法的演变确保了它们在各种情况下产生普遍良好的结果。然而，在某些情况下，它们也会导致系统性的，有时甚至是实质性的错误。本单元学习帮助学生了解人类决策中的偏差，以及它们如何影响日常生活中的商业和消费决策。对于每个决策领域，心理启发式与产生最优结果的逻辑规则进行对比。

随着现代数字经济的快速增长，每天都有数万亿字节的数据产生。这为营销人员提供了一个巨大的机会，同时也是一个巨大的挑战，因为这不仅是数据的规模，也是数据的结构。越来越多的数据是非结构化的，如客户的电子邮件和短信、移动数据、社交媒体的UGC、共享经济中双方平台的C2C数据。传统的营销研究方法不能用来解决这些问题。本单元介绍了最先进的机器学习方法，帮助营销人员从包括结构化和非结构化数据在内的大数据中提取消费者的洞察力，并做出更明智的商业决策。

市场研究是一项重要的研究活动，它为实体（如政府、企业和非营利组织）提供客观、准确和及时的信息，帮助减少与决策相关的不确定性和风险。本单元向学生介绍了启动市场研究项目时所需要的准备和规划工作。进行市场研究需要一个思考过程，以制定研究问题，并提出坚持最佳实践的研究策略，以回答所提出的研究问题。本单元特别强调市场研究过程的初始阶段，包括问题识别、问题背景和概念化、制定研究方案、通过二手数据进行探索性研究、进行试点调查以及进行一些基本分析。

本课程介绍是由往届学长学姐回忆编辑而成。 简介：编程语言为python，html，css，js etc。这是一门web development的课，只是这一门是EIE的，主要是讲解利用django的framework来进行网站开发，真个学期就是一个从无到有的过程，从一点一点码到真正把project架设到aws上，还是很建议学习的一门课。 Tutor简评： 1. 相对来说很容易拿分，期末考试很简单 2. 平常只要每次lab都去好好码，project也很容易拿分

营销的基本要求是了解环境以及如何与客户建立持续的联系，以便更有效地满足不断变化的需求和愿望。市场营销洞察力通过参与应用研究以产生洞察力，并以有意义和有用的方式传达它们以帮助营销决策，来解决市场中的这种动态和相互作用。本单元使学生掌握必要的实践知识和技术技能，以了解整个研究过程，包括项目规划、收集和分析数据，以及产生洞察力。特别关注使用不同的定性和定量研究策略来收集数据，包括：二手数据收集、观察和预测技术、问卷设计和实验设计。

本单元是心理科学和营销实践的结合。本单元从沟通的学术角度开始，并回顾了各种说服技巧。然而，这不仅是一个基于科学和研究的单元。它也是一个探讨劝说效果的实践单元。所获得的心理学和传播学知识将使学生坐在驾驶座上，解码并解释说服力的作用。学生们将从科学中学习到的知识，深入研究其背后的实践，为什么以及如何发挥作用。作为一个消费者，本单元旨在让学生开阔眼界，停下来思考，并理解我们为什么要买东西。作为从事说服工作的人（我们都在从事说服工作），学生会发现这些应用很有用。

任何组织最重要的无形资产是其品牌或品牌组合。营销人员利用一系列的内部和外部沟通方式，向其主要利益相关者和目标客户传递品牌的整体价值主张和经验，从而建立品牌资产。名称、符号和口号以及它们的基本关联、感知质量、品牌意识、客户群和相关的专有资源构成了品牌资产的基础。大多数品牌之所以失败，是因为缺乏适当的市场研究和分析，无法阐明品牌的核心价值，无法制定准确的定位策略，也无法在内部和外部的品牌建设沟通中实现完全一致。本单元通过学习如何战略性地创造、定位、发展和维持品牌资产，帮助学生理解品牌资产的概念和品牌资产的管理。