選課這件事可能讓你感到頭大，別擔(dān)心，今天就來給大家解答一下悉尼大學(xué)Data Science選課方面的疑問，幫助你順利度過下個學(xué)期。還有，如果你不知道如何選課，一定要找HighMark選課輔導(dǎo)老師，他們能幫助你量身定制選課方案哦~

一、Data Science畢業(yè)要求

想順利畢業(yè)，先來了解一下Data Science的課程要求!這里以三年制、144學(xué)分的本科版本為例，畢業(yè)要求如下：

1.48學(xué)分的主修課程(Major)

包括6學(xué)分的1000級核心必修課;

6學(xué)分的1000級選修課程/數(shù)學(xué)課;

12學(xué)分的2000級核心必修課;

6學(xué)分的2000級選修課程;

6學(xué)分的3000級跨學(xué)科課程;

12學(xué)分的3000級選修課程。

2.學(xué)位核心課程：24學(xué)分

這些是你必須修的課程，包含了你作為Data Science專業(yè)學(xué)生的核心知識。

3.輔修課程(Minor)或第二主修課程(Second major)

36學(xué)分(輔修)或48學(xué)分(第二主修)

4.OLE課程(12學(xué)分)

OLE課程是選修類課程，可以是任何與你專業(yè)相關(guān)的課程。

5.剩余學(xué)分

你可以從Elective選修課程中自由選擇，以滿足學(xué)分要求。

二、選課小提示

在選課時，一定要了解一些關(guān)鍵的標(biāo)記和課程要求：

A：Assumed Knowledge(假定知識)—這門課程你需要具備的基礎(chǔ)知識。

P：Prerequisites(前置課程)—必須先修過的課程，才能選這門。

C：Corequisites(核心課程)—選這門課的同時，也可以同時選的其他課程。

N：Prohibition(禁止)—如果你已經(jīng)選了這門課，就不能再選另一門相同內(nèi)容的課。

這些提示能幫助你避免選課上的錯誤，讓你順利過渡到更高階段的課程。

三、選課建議

1.大一打好基礎(chǔ)

在大一階段，你需要集中精力修完必修課程，因為這些課程是你后續(xù)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。大二的課程會更加困難，而且很多課程之間有很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性。所以建議大一時盡量以必修課為主，額外再選一門選修課即可。

2.與CS課程并行學(xué)習(xí)

為了提升自己的競爭力，可以嘗試與計算機(jī)科學(xué)(CS)的課程一起學(xué)習(xí)。CS課程能幫你掌握更多實用技能，這對日后找工作是非常有幫助的。如果覺得某些課程比較困難，可以選擇一些相對簡單、評分寬松的課程來調(diào)節(jié)一下。

3.Degree Core推薦課程

對于Data Science專業(yè)的主修，你可以選擇以下核心課程：

MATH1061 + DATA1001：這是Data Science課程的基礎(chǔ)組合，幫助你打好數(shù)學(xué)和數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。

如果你選擇的是Data Science作為主修(Major)，你需要修48學(xué)分;如果作為輔修(Minor)，則需要修36學(xué)分。接下來的選課建議：

1000-level課程：選兩門必修課程。

2000-level核心課程：選兩門必修課程，確保你的學(xué)術(shù)基礎(chǔ)扎實。

2000-level選修課程：至少選擇一門。

3000-level跨學(xué)科項目：如果是Major學(xué)生，必須選這門課程;如果是Minor學(xué)生，可以忽略。

3000-level方法論課程：每個學(xué)生都需要選一門。

3000-level應(yīng)用課程：從方法論、應(yīng)用、跨學(xué)科選擇課程中再選一門，Minor學(xué)生可以不選。

如果你看到這里仍然覺得頭腦一片混亂，不知道如何合理搭配課程，那就一定不要猶豫，點我立即尋求HighMark選課輔導(dǎo)老師的幫助!他們會根據(jù)你的興趣、學(xué)術(shù)背景以及未來職業(yè)規(guī)劃，為你定制最適合的選課方案。通過HighMark選課輔導(dǎo)，你將不再迷茫、焦慮，而是能輕松選出適合自己的課程。