阿德莱德大学 课程目录

课程从基本面分析公司，以推导股票内在价值，覆盖增长判断、DCF、相对估值、贴现率估计、财务困境、并购和对其他公司的股权投资估值。

Data Science Research Project Part A 关注研究规划、文献综述、实验设计与中期汇报，要求学生在导师指导下完成可持续推进的研究提案和阶段性成果。（数据来源：2020 Semester 1 官方课程大纲）

课程探讨公司金融政策中的理论争议，并将其转化为融资策略，涵盖资本结构、财务困境、代理成本、股利政策、税收、IPO、可转换证券、内部资本市场和多元化。

本课程介绍了统计学在现实世界中广泛的应用。它具有很强的实用性, 使用统计软件包SPSS来分析真实数据。主题包括:数据的组织、描述和展示;实验和调查的设计;随机变量、概率分布、二项分布和正态分布;统计推断、显著性检验、置信区间;均值与比例推理、单样本检验、两个独立样本、配对数据、t检验、列联表方差分析;线性回归, 最小二乘估计, 残差和变换, 回归系数推断, 预测。

课程讲授固定收益证券估值、市场运作与风险管理，覆盖债券定价、期限结构、利率风险、公司债市场、主动/被动债券组合管理、绩效衡量、证券化和利率衍生工具。

概率论是处理建模不确定性的数学分支。它很重要，因为它直接应用于遗传学，金融和电信等领域。它还为数学科学的许多其他领域（包括统计，现代优化方法和风险建模）奠定了基础。本课程介绍概率论，随机变量和马尔可夫过程。涵盖的主题包括：概率公理，条件概率；贝叶斯定理；离散随机变量，矩，边界概率，概率生成函数，标准离散分布；连续随机变量，均匀，正态，柯西，指数，伽玛和卡方分布，变换，泊松过程；二元分布，边际和条件分布，独立性，协方差和相关性，两个随机变量的线性组合，二元正态分布；独立随机变量序列，大数弱定律，中心极限定理;马尔可夫链和概率转移矩阵的定义和性质；平衡方程的方法，吸收马尔可夫链。

Artificial Intelligence and Machine Learning Research Project Part B 继续 Part A 的独立研究项目，围绕研究推进、阶段展示、最终展示和最终报告展开，强调 AI/ML 研究设计、结果表达与写作。（数据来源：2025 Trimester 3 官方课程大纲）

课程聚焦 applied natural language processing，覆盖 word/text representation、deep recurrent models for text prediction、NLP tools、text normalization、named entity extraction、syntactic parsing，以及基于 deep learning 的实践项目。（数据来源：2025 Semester 1 官方课程大纲）

课程定位 COMP SCI 1013（Introduction to Computer Systems, Networks and Security）是阿德莱德大学计算机学科在 Semester 2 开设的核心课程之一，面向希望系统提升计算机基础与工程实践能力的本科生。课程按 2025 年课纲提供 3 Units 学分，强调“概念理解 + 动手实现 + 评估反馈”的闭环学习。若你计划继续修读高阶算法、系统、AI 或软件工程课程，这门课能提供稳定的基础能力。 技术栈与学习内容 课程内容聚焦 Introduction to Computer Systems, Networks and Security 对应主题，通常覆盖程序设计、系统思维、算法分析、工程规范与问题拆解方法。学习过程中会结合编程实现、实验/作业和课堂讨论推进，要求学生不仅能写出可运行结果，还要能解释设计选择与边界条件。对留学生而言，这门课也有助于建立英文技术表达与团队协作的基本节奏。 课程结构 根据 2025 课纲，本课采用“周学习 + 阶段考核”结构，评估包含：Assignments 40%、Final Exam 60%。整体节奏通常在学期中后段明显加速，建议从前 3 周开始形成固定学习节奏（每周预习-练习-复盘）。若课纲标注 hurdle（如期末最低分要求），需尽早针对考试部分做专项准备。 适合人群 适合准备走 Software / Data / AI / Cyber 方向的本科生，或希望补强计算机通识能力的跨专业同学。建议每周投入 8-12 小时（含课堂、作业与复习），并持续维护错题与代码复盘笔记。对目标是 Distinction/HD 的同学，关键不在临时突击，而在每周稳定产出与及时纠偏。

本课程介绍现代生物医学研究的核心概念与方法，重点讨论疾病检测、表征与治疗中的实验设计、细胞生物学、癌症、传染病、疫苗接种及模型生物，并强调相关技术与实验方法对理解人类疾病的贡献。（数据来源：2021 Adelaide course outline）

本课程介绍并概述了所得税法的基本概念。主题包括税收概论，包括所得税，资本利得税，附带福利税以及商品和服务税；税收管辖权；应税收入，包括资本损益的征税；不可评估的收入；扣除；税务会计;税收实体的税收待遇；反避税；和税务管理。

课程定位 ACCTING 3503（Strategic Management Accounting）是阿德莱德大学 2025 年会计方向课程，聚焦财务理解、分析决策与专业表达能力。 技术栈与学习内容 课程结合会计理论、案例分析与实务任务，强调从规则理解到报告输出的完整链路。 课程结构 评估通常由平时任务与期末综合考核组成。建议前 3 周建立稳定节奏，避免后期任务堆叠。 适合人群 适合希望在会计、金融、商业分析与管理岗位方向打牢基础的同学。