阿德莱德大学 课程目录

课程定位 COMP SCI 7209（Big Data Analysis and Project）是阿德莱德大学 PGCW 体系课程，2025 年在 Trimester 2 开设，学分为 3 Units。课程强调高阶问题分析与工程落地，适合研究生阶段能力提升。 技术栈与学习内容 内容围绕 Big Data Analysis and Project 核心主题展开，结合理论学习、案例讨论与实践任务，重点培养系统化设计与专业表达能力。 课程结构 本课评估由 Assignments 40%、Final Exam / Final Project 60% 组成。先修要求：COMP SCI 7306 or COMP SCI 7317 or COMP SCI 7327 or (COMP SCI 7210 and MATHS 7107)。建议尽早建立按周复盘机制，降低后期叠加压力。 适合人群 适合计划在软件工程、系统、AI、安全等方向深入发展的研究生同学。建议每周投入 12-18 小时，持续输出项目与复盘结果。

课程定位 ACCTING 3501（Corporate 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。

课程讲授 event-driven systems 的核心原理，覆盖 finite state automata、regular expressions、embedded systems、interconnected state machines、Petri Nets、concurrency、reactive programming、event streams 与 observable data。（数据来源：2025 Semester 2 官方课程大纲）

财务报表分析对于所有在商业世界工作的个人来说都是必不可少的。理解财务会计信息对广泛的商业决策至关重要。能够要求和理解适当的财务信息对于财务分析师和正在寻求或已经在各级组织管理职位的个人来说是特别重要的。财务报表分析是令人兴奋和动态的。它可以以不同的方式定位, 以满足包括投资者、分析师、顾问、债权人、经理、董事、监管机构和雇员在内的许多个人的需求。本财务报表分析的发行是专门为满足个人的需要谁有足够的会计和金融背景。本课程为财务报表分析开辟了一条独特的路径, 以回应现代商业分析师的需求。特别地, 它提供了一个框架, 使用财务报表数据在各种业务分析和估值环境。对于试图理解财务报表信息的管理者来说, 最重要的知识和技能是了解重要的商业交易是如何记帐的, 以及这些交易是如何在财务报表中出现的。对于消息灵通的管理者来说，被别人摆在他们面前的“创造性”财务报告所迷惑和误导将会困难得多。因此, 本课程侧重于教授管理者和商业分析师理解财务报表复杂性的技能, 以及理清未经训练的眼睛看不到的重要信息的技能。本课程所采用的教学方法是精心设计的, 以紧跟设定的文本和文本中提供的应用问题的范围。使用这种方法的原因非常简单:要获得理解财务报告技术和缺陷所必需的知识和技能, 最需要的是实践。set教程和作业将使您参与为提供此实践而设计的任务。很重要的一点是, 你要尽你最大的能力完成每一个设定的工作任务, 从而从课程中获得最大的收获。

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。

课程定位 ACCTING 7026（Accounting Systems and Processes (M)）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。

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）

您与组织高层的距离越近，就越发觉创造力和创新的重要性。同样，与企业家共度时光，很快他们也会促进创造力和创新的重要性。因此，如果您是或计划成为企业家或经理，那么对这些概念有清晰而明确的理解将为您带来巨大的优势。本课程的作用不只是强化模糊的创新和创造力的流行语，而是为您提供一个强大的工具包，既可以理解这些术语，又可以切实地在组织和个人项目中利用它们。我们也体现了这些概念，课程本身很有趣，令人难忘，它使用了一系列的演讲嘉宾，现代材料以及校园探索。

本课程将向学生介绍一系列影响商业的法律问题。学生将学习识别法律责任和风险的领域, 以及如何将法律风险最小化。课程所涵盖的主题包括介绍法律体系、法律业务结构、合同法、消费者保护法律,竞争法,公司治理包括董事及高级职员的职责,公司人格的概念,企业宪法和可替换的规则,公司合同,财务报告要求,成员权利和外部管理。

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。

课程研究 mobile and wireless networks 的特性及其对软件与协议的影响，覆盖 application design, middleware support, protocol requirements for ad-hoc and sensor networks, wireless security vulnerabilities, reliable communication in lossy networks, 以及 4G/Wi-Fi/Wi-Max/Bluetooth/Mobile IP 等架构。（数据来源：2025 Semester 2 官方课程大纲）

课程覆盖 computer design fundamentals、cost and performance analysis、instruction set architecture、processor data paths and control、pipelining、memory hierarchies、I/O devices 与 system performance。（数据来源：2021 Semester 1 官方课程大纲）