昆士兰科技大学 课程目录

课程定位 COMP1521（Computer Systems Fundamentals）是 UNSW COMP 本科路径中的入门核心课程，定位是把理论理解转成可执行能力。课程通常服务于后续的系统、算法、数据库、AI 或网络方向，属于“后面很多课都默认你已经掌握”的基础节点。对新生来说，这门课的价值在于建立正确的方法论：先理解问题，再抽象结构，最后实现与验证。 技术栈与学习内容 内容会围绕编程语言、数据结构、系统思维和工程规范展开，常见工具包括 C/Python/Java、Git、命令行和自动测试框架。你不只需要写出能跑的代码，还要解释设计选择、复杂度与边界条件，并在提交中体现可读性和可维护性。 课程结构 一般按 10-13 周推进，评估组合通常是 Quiz/Lab、编程作业和期末考。中期后难度会明显上升，题目从单点知识转向综合场景。评分不仅看结果，也看过程和规范，尤其是测试覆盖、代码风格和文档表达。 适合人群 适合想打牢 CS 基础、准备继续修 COMP3xxx/4xxx 的同学，也适合希望提升工程思维与问题拆解能力的转专业学生。建议每周固定投入 8-12 小时，按“预习-练习-复盘”节奏推进，避免临近截止日突击。

课程定位 COMP3311（Database Systems）是 UNSW COMP 路径中的高阶核心课程，重点训练从理论到工程实现的闭环能力。它通常与后续高年级课程或项目课直接衔接，属于“决定你能否进入更难课程”的关键门槛。课程目标不仅是让你会做题，更要你能解释方案选择、评估复杂度并完成稳定交付。 技术栈与学习内容 课程会结合算法、系统、编译、网络、数据库或测试方法等主题，并配合编程实践与实验任务。常见工具栈包括 C/C++/Python、Linux 命令行、Git、自动化测试与调试工具。学习重点是把概念落实到可验证实现，避免停留在“看懂但写不出来”的层面。 课程结构 一般按 10-13 周推进，考核组合多为 Quiz/Lab、编程作业、阶段测验与期末考。中后期任务复杂度提升明显，单次作业常涉及跨主题整合。评分时会同时看正确性、鲁棒性、代码结构、文档表达与分析质量。 适合人群 适合已经完成基础编程课、希望继续冲刺 COMP3xxx/4xxx 的同学，也适合准备实习面试想强化“可解释工程能力”的同学。建议每周投入 10-14 小时，固定进行错题复盘与代码重构，避免后期被 deadline 连击。

课程定位 COMP9313（Big Data Management）是 UNSW COMP 硕士层级课程，重点是把计算机科学理论转化为可执行的工程与研究能力。课程通常面向已有编程与系统基础的学习者，强调在真实场景里完成问题定义、方案设计、实现验证与结果复盘。 技术栈与学习内容 内容通常覆盖高级算法、系统架构、安全、数据、AI 或软件工程方法，并结合编程实践、实验项目、技术写作与展示。你需要掌握的不只是知识点，还要说明设计取舍、复杂度与工程约束，保证方案可解释、可复现、可维护。 课程结构 课程一般按 10-13 周推进，前段建立进阶框架，中段强化题型与项目实践，后段综合评估。考核常见为 Quiz/Lab、编程作业、项目报告与期末评估。评分除正确性外，也关注代码质量、测试覆盖、文档表达和技术判断。 适合人群 适合希望在软件、数据、AI、安全或系统方向进阶的同学，尤其是准备求职或研究深造的人。建议每周投入 10-14 小时，保持“预习-实现-复盘”节奏，持续交付比临时冲刺更稳定。

课程定位 COMP1531（Software Engineering Fundamentals）是 UNSW COMP 本科路径中的入门核心课程，定位是把理论理解转成可执行能力。课程通常服务于后续的系统、算法、数据库、AI 或网络方向，属于“后面很多课都默认你已经掌握”的基础节点。对新生来说，这门课的价值在于建立正确的方法论：先理解问题，再抽象结构，最后实现与验证。 技术栈与学习内容 内容会围绕编程语言、数据结构、系统思维和工程规范展开，常见工具包括 C/Python/Java、Git、命令行和自动测试框架。你不只需要写出能跑的代码，还要解释设计选择、复杂度与边界条件，并在提交中体现可读性和可维护性。 课程结构 一般按 10-13 周推进，评估组合通常是 Quiz/Lab、编程作业和期末考。中期后难度会明显上升，题目从单点知识转向综合场景。评分不仅看结果，也看过程和规范，尤其是测试覆盖、代码风格和文档表达。 适合人群 适合想打牢 CS 基础、准备继续修 COMP3xxx/4xxx 的同学，也适合希望提升工程思维与问题拆解能力的转专业学生。建议每周固定投入 8-12 小时，按“预习-练习-复盘”节奏推进，避免临近截止日突击。

课程定位 COMP9315（Database Systems Implementation）是 UNSW COMP 硕士层级课程，重点是把计算机科学理论转化为可执行的工程与研究能力。课程通常面向已有编程与系统基础的学习者，强调在真实场景里完成问题定义、方案设计、实现验证与结果复盘。 技术栈与学习内容 内容通常覆盖高级算法、系统架构、安全、数据、AI 或软件工程方法，并结合编程实践、实验项目、技术写作与展示。你需要掌握的不只是知识点，还要说明设计取舍、复杂度与工程约束，保证方案可解释、可复现、可维护。 课程结构 课程一般按 10-13 周推进，前段建立进阶框架，中段强化题型与项目实践，后段综合评估。考核常见为 Quiz/Lab、编程作业、项目报告与期末评估。评分除正确性外，也关注代码质量、测试覆盖、文档表达和技术判断。 适合人群 适合希望在软件、数据、AI、安全或系统方向进阶的同学，尤其是准备求职或研究深造的人。建议每周投入 10-14 小时，保持“预习-实现-复盘”节奏，持续交付比临时冲刺更稳定。

课程定位 COMP2511（Object-Oriented Design and Programming）是 UNSW COMP 本科路径中的进阶核心课程，定位是把理论理解转成可执行能力。课程通常服务于后续的系统、算法、数据库、AI 或网络方向，属于“后面很多课都默认你已经掌握”的基础节点。对新生来说，这门课的价值在于建立正确的方法论：先理解问题，再抽象结构，最后实现与验证。 技术栈与学习内容 内容会围绕编程语言、数据结构、系统思维和工程规范展开，常见工具包括 C/Python/Java、Git、命令行和自动测试框架。你不只需要写出能跑的代码，还要解释设计选择、复杂度与边界条件，并在提交中体现可读性和可维护性。 课程结构 一般按 10-13 周推进，评估组合通常是 Quiz/Lab、编程作业和期末考。中期后难度会明显上升，题目从单点知识转向综合场景。评分不仅看结果，也看过程和规范，尤其是测试覆盖、代码风格和文档表达。 适合人群 适合想打牢 CS 基础、准备继续修 COMP3xxx/4xxx 的同学，也适合希望提升工程思维与问题拆解能力的转专业学生。建议每周固定投入 8-12 小时，按“预习-练习-复盘”节奏推进，避免临近截止日突击。

课程介绍： 本课程将向您介绍各种数据类型和技术，以将它们编码为数学表示。数据现在是每个组织的核心，随着系统容量和万维网用途的扩展，数量和种类不断扩大。 现代计算机程序必须能够使用数据，管理数据，创建数据，帮助用户访问和解释其包含的知识。该课程旨在为您提供适用于计算机科学所有领域的可靠数据操作技能，包括数据中心计算，高级数据挖掘和高级信息检索。 学科点数：12 相等级冲突课程：INN342, INN343 授课形式： · Lectures (2 小时)，提供了主题的理论基础。 · Tutorials (1小时)，提供机会在案例研究小组中工作，以调查和开发数据科学架构。 · Computer Tutorial (1小时)，允许您使用可用的软件工具将理论应用于实际（行业数据驱动）问题。

课程介绍： 这是一个入门课程，本课程开发的知识和技能与所有IT专业人员相关。它建立在CAB220 - 数据科学基础之上，它介绍了数据操作的基本概念。通过将组织的大量数据集转化为有关其客户和业务流程的有用知识，数据分析已成为支持决策的流行方式。数据分析在多个领域具有直接应用，例如社交网络，业务流程，搜索引擎，电子商务，数字图书馆，生物信息学和网络信息系统。该单元提供数据分析的基础知识和技能，以帮助进行数据驱动的决策。您将学习不同类型的数据挖掘技术，以应用分类，聚类和关联挖掘。您将了解如何将处理应用于文本和Web使用数据。 学科点数：12 前置课程：CAB220 or CAB230 授课形式： · Lectures (2小时每周) 提供主题的理论基础 · Practicals (2小时每周) 允许您使用可用的软件工具和实施练习将理论应用于实际问题

课程定位 COMP9334（Capacity Planning of Computer Systems and Networks）是 UNSW COMP 硕士层级课程，重点是把计算机科学理论转化为可执行的工程与研究能力。课程通常面向已有编程与系统基础的学习者，强调在真实场景里完成问题定义、方案设计、实现验证与结果复盘。 技术栈与学习内容 内容通常覆盖高级算法、系统架构、安全、数据、AI 或软件工程方法，并结合编程实践、实验项目、技术写作与展示。你需要掌握的不只是知识点，还要说明设计取舍、复杂度与工程约束，保证方案可解释、可复现、可维护。 课程结构 课程一般按 10-13 周推进，前段建立进阶框架，中段强化题型与项目实践，后段综合评估。考核常见为 Quiz/Lab、编程作业、项目报告与期末评估。评分除正确性外，也关注代码质量、测试覆盖、文档表达和技术判断。 适合人群 适合希望在软件、数据、AI、安全或系统方向进阶的同学，尤其是准备求职或研究深造的人。建议每周投入 10-14 小时，保持“预习-实现-复盘”节奏，持续交付比临时冲刺更稳定。

课程定位 COMP9814（Extended Artificial Intelligence）是 UNSW COMP 硕士层级课程，重点是把计算机科学理论转化为可执行的工程与研究能力。课程通常面向已有编程与系统基础的学习者，强调在真实场景里完成问题定义、方案设计、实现验证与结果复盘。 技术栈与学习内容 内容通常覆盖高级算法、系统架构、安全、数据、AI 或软件工程方法，并结合编程实践、实验项目、技术写作与展示。你需要掌握的不只是知识点，还要说明设计取舍、复杂度与工程约束，保证方案可解释、可复现、可维护。 课程结构 课程一般按 10-13 周推进，前段建立进阶框架，中段强化题型与项目实践，后段综合评估。考核常见为 Quiz/Lab、编程作业、项目报告与期末评估。评分除正确性外，也关注代码质量、测试覆盖、文档表达和技术判断。 适合人群 适合希望在软件、数据、AI、安全或系统方向进阶的同学，尤其是准备求职或研究深造的人。建议每周投入 10-14 小时，保持“预习-实现-复盘”节奏，持续交付比临时冲刺更稳定。

课程介绍： 该课程使您能够对各种类型的数据进行有意义和智能的分析，以改善决策制定。有一种常见的说法，“淹没数据而又渴望知识”。该课程教授在各种应用程序设置（例如文本，Web，推荐系统，大数据和社交网络）中提取和利用有用知识所必需的基本概念。本课程旨在让您了解基本以及更强大和更精细的数据挖掘技术的工作原理。 该单元旨在为您提供适用于许多现实世界应用程序的数据挖掘技能，这些应用程序是现代人类生活的支柱。 学科点数：12 相等课程：INN342 授课形式： · Lectures（2小时），提供了主题的理论基础。 · Practicals（2小时），允许您使用可用的软件工具将理论应用于实际（行业数据驱动）问题。

课程定位 COMP1911（Computing 1A）是 UNSW COMP 本科路径中的入门核心课程，定位是把理论理解转成可执行能力。课程通常服务于后续的系统、算法、数据库、AI 或网络方向，属于“后面很多课都默认你已经掌握”的基础节点。对新生来说，这门课的价值在于建立正确的方法论：先理解问题，再抽象结构，最后实现与验证。 技术栈与学习内容 内容会围绕编程语言、数据结构、系统思维和工程规范展开，常见工具包括 C/Python/Java、Git、命令行和自动测试框架。你不只需要写出能跑的代码，还要解释设计选择、复杂度与边界条件，并在提交中体现可读性和可维护性。 课程结构 一般按 10-13 周推进，评估组合通常是 Quiz/Lab、编程作业和期末考。中期后难度会明显上升，题目从单点知识转向综合场景。评分不仅看结果，也看过程和规范，尤其是测试覆盖、代码风格和文档表达。 适合人群 适合想打牢 CS 基础、准备继续修 COMP3xxx/4xxx 的同学，也适合希望提升工程思维与问题拆解能力的转专业学生。建议每周固定投入 8-12 小时，按“预习-练习-复盘”节奏推进，避免临近截止日突击。