悉尼大学 课程目录

课程定位 DATA5456（Data Leadership Capstone）是 USYD 相关方向的进阶课程，聚焦将理论方法转化为可交付工程能力。课程强调在真实场景下进行系统设计、实施与评估，是后续高阶项目与职业实践的重要基础。 技术栈与学习内容 课程内容覆盖系统架构、数据与平台工程、服务可靠性、信息治理与工程规范。常用工具包括 Python/Java、Git、CI/CD、云平台与监控工具。学习目标不仅是完成功能，更强调可维护性、可扩展性与风险控制。 课程结构 课程通常按 13 周推进，采用 Lab/Quiz + 2 次作业 + 期末评估结构。中后期会出现多任务并行，要求你同时处理实现、测试、文档与汇报。建议从开学初建立周度节奏，避免后期集中赶工。 适合人群 适合希望在软件工程、平台工程、数据治理与 IT 管理方向深入发展的同学。建议每周投入 10-15 小时，持续推进“学习-实践-复盘”闭环，以获得更稳定的成绩与项目产出。

2007-9年的金融危机暴露了对金融机构和市场的监管存在严重缺陷。这促使人们从根本上重新考虑金融监管的设计，它管理着一个变得越来越复杂和相互关联的金融体系，并且以越来越快的速度发展。本课程对支撑金融监管的关键原则进行了全面的概述。它利用经济理论来解释金融系统的运作方式，然后分析金融监管的目标。然后，这一分析框架被应用于金融监管的一系列实质性议题，涵盖了银行、市场和消费金融等传统上独立的领域。本单元还考虑了 "宏观审慎政策 "这一新工具的运作以及全球金融体系中金融监管的国际协调。虽然实质性的议题是以欧盟和美国的规则为基础来考虑的，但所开发的分析工具却具有更普遍的应用。本单元涵盖的主题。金融体系；金融监管的目标和挑战；消费者金融；市场监管；银行资本和流动性监管；银行治理和决议；影子银行和宏观审慎和国际协调。成功完成本单元的学生将对支撑金融监管的经济原则有一个概述，能够理解并批判性地评价美国和欧盟金融监管的主要实质性问题，以及它们的国际协调。

课程定位 DATA5508（Event-Driven Data Engineering）是 USYD 相关方向的进阶课程，聚焦将理论方法转化为可交付工程能力。课程强调在真实场景下进行系统设计、实施与评估，是后续高阶项目与职业实践的重要基础。 技术栈与学习内容 课程内容覆盖系统架构、数据与平台工程、服务可靠性、信息治理与工程规范。常用工具包括 Python/Java、Git、CI/CD、云平台与监控工具。学习目标不仅是完成功能，更强调可维护性、可扩展性与风险控制。 课程结构 课程通常按 13 周推进，采用 Lab/Quiz + 2 次作业 + 期末评估结构。中后期会出现多任务并行，要求你同时处理实现、测试、文档与汇报。建议从开学初建立周度节奏，避免后期集中赶工。 适合人群 适合希望在软件工程、平台工程、数据治理与 IT 管理方向深入发展的同学。建议每周投入 10-15 小时，持续推进“学习-实践-复盘”闭环，以获得更稳定的成绩与项目产出。

本课程说明了会计信息系统（AIS）如何改善与基于会计的交易行为有关的业务绩效。通过研究概念和物理AIS以及了解企业必须评估与实施企业实施相关的风险, 控制, 成本和收益的各种方式, 它为学生提供了识别和评估业务改进机会所必需的技能。 AIS。从端到端的系统角度, 学生将获得与AIS的设计, 实施和操作相关的方法和方法的知识。通过图形表示, 可以将视觉思维应用于分析, 评估和改进概念性AIS, 以实现其物理实现。学生将了解采用集成方法来管理业务周期（包括支出，转换和收入）的重要性, 而在这些业务周期中, 经常需要平衡多个相互竞争的需求。学生将培养业务分析方面的专业知识, 这是会计师, 审计师,项目经理和业务分析师的基础技能。

本单元向学生介绍了商业背景下的项目管理基础。它提供了对不同项目管理方法的概述和实际理解，从结构化框架，如项目管理知识体系（PMBOK）到轻量级技术，如敏捷或精益管理。学生将学习如何根据项目与组织战略的一致性来选择合适的项目，以及如何从项目的启动、执行到完成来成功管理这些项目。该单元探讨了项目管理的技术和行为方面，学生在批判性地分析技术在特定商业环境中的应用方面获得了经验。随着组织越来越多地以项目为基础构建其活动，该单元对一系列学科专业都有价值。

本单元介绍了决策分析的模型和工具以及它们在管理环境中的应用。本单元的重点是在商业中使用正式的决策方法进行管理决策。主要目标是说明这些决策模型如何通过帮助决策者理解决策的结构来改进决策过程；使用主观概率来衡量风险；分析决策对变化的决策参数的敏感性；根据风险态度来量化结果，并估计信息的价值。特别注意的是对正式决策方法的非正式解释。

数字技术正在改变我们的工作方式，我们如何在网上展示自己，以及我们如何管理和组织自己和他人。在本单元中，学生将学习新的和新兴的数字工作实践。学生获得在数字工作世界中取得成功所需的个人层面的技能。我们分析，作为专业人士，我们如何在网上最好地展示自己；以及其他人，包括客户和雇主，如何看待数字自我展示的问题。我们还探讨在集体层面上新的数字工作和组织形式：在现代工作场所出现的新的数字、灵活和网络化工作实践。学生参与实践活动，学习如何成功驾驭数字工作，如何在数字媒体中专业地展示自己，以及如何设计、协调和管理数字工作实践。

项目是管理组织转型和变革、开发新产品和在企业中实施信息技术（IT）的一种常见方式。信息系统（IS）业务分析师将在项目中工作，需要对项目管理和项目环境有所了解。本单元将向您介绍项目管理知识体系（PMBOK）中描述的端到端项目管理生命周期。你将学习如何成功地管理项目，从启动、执行到完成。本单元的重点将是项目活动的管理、执行和协调。为此，你将学习实际的项目管理技术，并获得使用现代在线项目管理平台的第一手经验，包括对敏捷项目管理方法的介绍。

本单元旨在使学生掌握相关商业统计模型的估计和测试的高级工具。特别是，该单元涵盖了最大似然法、贝叶斯估计和推断以及假设检验。该单元承认学习计算技能的重要性，因为它有助于工作应用，并在整个单元中特别强调学习数字方法，如蒙特卡洛模拟和Bootstrapping。高级统计建模的特殊课题，如非线性估计和时间序列回归，也被包括在内。所教授的材料是为定量商业分析荣誉课程做准备的必要条件。

数字技术，如社交媒体、移动设备和数据分析，已经改变了我们收集和展示想法、沟通和共同工作的方式。在本单元中，学生将被介绍到各种数字工作环境及其对工作方式的影响。学生了解雇主如何在网上招聘毕业生，加入现代数字工作场所并在其中工作是什么感觉，以及当传统的、结构化的工作场所通过数字的、灵活的和网络化的工作方式被改变时出现的紧张关系。学生参与实践活动，以获得如何在网上有效和专业地展示自己的技能（个人品牌），如何在组织背景下通过数字渠道进行沟通（专业沟通），如何有效地搜索和使用数字信息（数据素养），以及如何以数字方式协调团队工作。

本单元给出了制定管理科学模型的准则，为管理决策提供实际帮助。制定了优化方法，并讨论了不同类型优化模型的复杂性和局限性，以便在模型选择和结果解释中考虑到这些因素。线性编程方法得到发展和扩展，以涵盖管理背景下的物流、网络和战略规划的变化。其他主题可能包括决策分析、随机建模和博弈论。该单元涵盖了各种案例研究，其中包括商业中管理人员所面临的决策问题。

前置要求MKTG5001。从2021今年开始变成marketing专业的必修课了，讲了如何做对行业做市场搜索报告，包括一些，一手，二手和内部的数据获取方式及搜索分析方法。会涉及一些计算和统计学的知识，会教你处理市场数据。目前大数据是个趋势，学marketing的同学其实建议选这一门+MKTG6018是唯二和市场数据分析相关的课。概念和计算都有，但是计算相比QBUS5001简单很多。而且据说还是挺容易过的。