由于數據科學課程對學生的數學要求很高，因此學生學習起來并不輕松。如果你先前沒有任何編程基礎，并且你的數學能力不是非常出眾，那么你可以先找專業課程輔導來過渡一下，來學習整合和應用統計和計算原理，通過大規模數據科學解決現實問題。

1.計算基礎(COMP10001)

解決商業、生物、物理、化學、工程、人文和社會科學等領域的問題通常需要通過計算機編程來處理、分析和可視化數據。該課程是計算機與軟件系統和信息學專業的第一門課程，向學生介紹編程和算法思維的基礎知識。

2.微積分 2 (MAST10006)

本課程將擴展學校所學的微積分知識。學生將學習雙曲函數及其逆函數、復指數和二元函數。微分和積分技術將擴展到這些情況。學生將接觸更廣泛的一階和二階微分方程模型，以描述諸如人口模型、電路和機械振蕩器等系統。本課程還介紹了序列和級數，包括收斂和發散的概念。

3.線性代數(MAST10007)

本課程為科學和技術所需的現代數學關鍵領域打下堅實的基礎。它發展了向量、矩陣和線性代數方法的概念。學生應該培養使用線性代數方法的能力，并理解數學證明。

4.算法基礎(COMP10002)

在許多項目中，程序員必須能夠精細控制程序執行的底層細節，并能夠評估設計決策對整體程序性能的影響。本課程向學生介紹一種賦予程序員這種控制權的系統編程語言，探討一系列標準數據結構和算法技術，并展示如何將它們應用于經常遇到的問題。

5.概率(MAST20004)

本課程全面講解了數學概率和概率建模的基本概念。涵蓋的主題包括隨機實驗和樣本空間、概率公理和定理、離散和連續隨機變量/分布(包括位置、分布和形狀的度量)、期望和生成函數、隨機變量的獨立性和依賴性度量(協方差和相關性)、推導隨機變量變換分布或近似值的方法(包括中心極限定理)。

6.數據處理元素(COMP20008)

數據處理是計算和數據科學的基礎。本課程介紹數據處理的各個方面，包括數據庫管理、數據表示和分析、信息檢索、可視化和報告以及云計算。本課程向學生介紹該領域，重點介紹工具和底層基礎。

7.統計學(MAST20005)

本課程介紹統計建模、計算和數據分析的基本要素。它是進一步學習數學和應用統計學以及更廣泛的數據科學的切入點。學生將培養將統計模型與數據擬合、估計相關參數和檢驗假設的能力。課程將涵蓋經典方法和貝葉斯方法。課程將強調統計學基礎數學理論的重要性以及現代統計軟件的使用。

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