Deloitte
6 位校友岗位:Graduate Program · Graduate Consulting · Platform Engineer · Web developer · Platform engineer
DATA 7301OL
Applications of Data Science
3 学分难度 超难
课程定位 DATA 7301OL（Applications of Data Science）是阿德莱德大学 2025 年 Online Teaching 6 开设的研究生课程，适合希望在 DATA 方向提升研究与实战能力的学生。 技术栈与学习内容 课程结合理论学习、案例分析与项目实践，强调问题拆解、方法验证与结果表达。 课程结构 评估由 Assignments/Project 50%、Final Assessment 50% 组成。先修要求：Carousel 1 Courses: COMP SCI 7212OL, COMP SCI 7210OL, DATA 7201OL & DATA 7202OL or MATHS 7203OL。 适合人群 适合研究生阶段希望系统提升行业能力、并通过项目积累作品与方法论的同学。
Course decision
选课先看
先看考核重心、截止节奏和入门要求，再决定这门课是否适合你的学期安排。
考核总权重
100%
2 项考核
最高单项
50%
Assignments/Project
期末考试
未注明
以官方 outline 为准
Hurdle
1 项
需要单独满足
What you learn
学完能做什么
学习成果来自官方 Unit Outline，关键词来自这门课的逐周主题。
课程能力关键词
datascienceapplicationsanalysisproblemframingwithdomain-drivenfeaturedesignselectinganalyticalmethodsinterpreting
Syllabus
每周大纲
默认只展示每周独有的知识重点；节奏、考核、Tutorial 和避坑信息按需展开。
- 1
Data science applications landscape
聚焦 DATA 7301OL Applications of Data Science 的主题 `Data science applications landscape`，结合数据科学语境梳理分析流程、建模方法与实际应用。
datascienceapplicationsanalysis - 2
Problem framing with data
聚焦 DATA 7301OL Applications of Data Science 的主题 `Problem framing with data`，结合数据科学语境梳理分析流程、建模方法与实际应用。
problemframingwithdata - 3
Domain-driven feature design
聚焦 DATA 7301OL Applications of Data Science 的主题 `Domain-driven feature design`，结合数据科学语境梳理分析流程、建模方法与实际应用。
domain-drivenfeaturedesigndata - 4
Selecting analytical methods
聚焦 DATA 7301OL Applications of Data Science 的主题 `Selecting analytical methods`，结合数据科学语境梳理分析流程、建模方法与实际应用。
selectinganalyticalmethodsdata - 5
Interpreting model outputs
聚焦 DATA 7301OL Applications of Data Science 的主题 `Interpreting model outputs`，结合数据科学语境梳理分析流程、建模方法与实际应用。
interpretingmodeloutputsdata - 6
Communicating decisions from data
聚焦 DATA 7301OL Applications of Data Science 的主题 `Communicating decisions from data`，结合数据科学语境梳理分析流程、建模方法与实际应用。
communicatingdecisionsfromdata - 7
Operationalising data products
聚焦 DATA 7301OL Applications of Data Science 的主题 `Operationalising data products`，结合数据科学语境梳理分析流程、建模方法与实际应用。
operationalisingdataproductsanalysis - 8
Evaluation in real-world settings
聚焦 DATA 7301OL Applications of Data Science 的主题 `Evaluation in real-world settings`，结合数据科学语境梳理分析流程、建模方法与实际应用。
evaluationreal-worldsettingsdata - 9
Ethics governance and stakeholder impact
聚焦 DATA 7301OL Applications of Data Science 的主题 `Ethics governance and stakeholder impact`，结合数据科学语境梳理分析流程、建模方法与实际应用。
ethicsgovernanceanddata - 10
Case studies across domains
聚焦 DATA 7301OL Applications of Data Science 的主题 `Case studies across domains`，结合数据科学语境梳理分析流程、建模方法与实际应用。
casestudiesacrossdata - 11
Application project synthesis
聚焦 DATA 7301OL Applications of Data Science 的主题 `Application project synthesis`，结合数据科学语境梳理分析流程、建模方法与实际应用。
applicationprojectsynthesisdata - 12
Applications of data science review
聚焦 DATA 7301OL Applications of Data Science 的主题 `Applications of data science review`，结合数据科学语境梳理分析流程、建模方法与实际应用。
applicationsdatascienceanalysis
Assessment
考核结构
Assignments/Project
阶段性任务
50%
Final AssessmentHurdle
期末综合评估
以当年课纲要求为准
50%
Assignments
作业详情
Assignment 1
完成 Applications of Data Science 核心任务与实验实现。
重点: 方法正确性与工程质量
要求:提交代码/报告/测试证明
⏱ 预计 16 小时
Assignment 2 / Project
完成 DATA 7301OL 综合项目并进行成果展示。
重点: 系统化设计与专业表达
要求:提交项目实现、报告与复盘
⏱ 预计 24 小时
From Seniors
学长留下的
基础信息谁都查得到,真正值钱的是过来人的经验。
学姐说
比你早一年的学长留下的真实经验 —— ChatGPT 给不了。
这门课还没有学长经验,你可以是第一个 —— 注册后在课内分享。
往年考点 / 踩坑
这门课暂无往年考点记录。
毕业生去向(整体)
下面是匠人学院毕业生整体去过的公司分布(来自脱敏校友证言)。这是全平台的总体去向,不代表选这门课的人一定去这些公司。
统计自 317 份脱敏校友证言
Zerologix
4 位校友岗位:Frontend Dev · junior frontend developer · Front-end Developer · Full Stack Developer
Servian
4 位校友岗位:Full-stack Developer · Data Engineer · Consultant
关于这块数据,我们说实话
雇主墙来自脱敏毕业生证言（testimonials）的整体分布，无法关联到具体学员或其所选课程；仅作为毕业生去向的总体社会证明展示。
我们没有"某位学长选了这门课、后来进了哪家公司"这种可查询的个人去向档案 —— 校友证言是脱敏的,无法关联到具体的人或他选过的课。所以这里只给整体分布,不给个人路径,不编。