Deloitte
6 位校友岗位:Graduate Program · Graduate Consulting · Platform Engineer · Web developer · Platform engineer
COMP4952
课程定位 COMP4952(Research Thesis B)是 UNSW 计算机方向的高阶研究/毕业论文课程,强调独立研究、问题定义与工程落地。课程目标是让你把前序课程中的算法、系统与工程能力整合成完整项目成果,形成可用于求职或深造的代表性作品。 学习内容 你将围绕研究选题、文献调研、方法设计、实验验证、结果分析与技术表达展开。课程强调可复现性与论证完整度,要求把“问题-方法-证据-结论”闭环讲清楚。 课程节奏 通常按 10-12 周推进:前段完成选题与计划,中段进行实现与实验,后段聚焦论文撰写、展示与答辩。考核更看重持续推进质量,而非最后一周冲刺。 适合人群 适合希望做毕业论文、研究项目或申请研究型岗位/学位的同学。建议每周投入 12-16 小时,并保持稳定周报和迭代复盘。
Course decision
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%
3 项考核
最高单项
50%
Final Thesis/Project
期末考试
未注明
以官方 outline 为准
Hurdle
1 项
需要单独满足
Syllabus
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。
📖 核心知识点:回顾Thesis A中制定的研究计划和方法论,与导师确认Thesis B的具体实施方案。设置开发/实验环境——配置所需工具链、框架、数据集。建立版本控制(Git)和实验记录习惯(research log/lab notebook)。明确Thesis B的核心目标:执行Thesis A中规划的技术工作。 ⏰ 本周节奏:难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 12h 🎯 导师评审关联:Thesis B的评审重点是技术实施的质量和深度 🧪 导师会议:确认实施计划、讨论技术方案的可行性、设定bi-weekly milestone 📌 作业关联:Implementation Plan Refinement——更新后的详细实施计划和环境配置报告 ⚠️ 易错点:直接复用Thesis A的计划而不根据实际情况调整;环境配置问题耽误大量时间
📖 核心知识点:开始核心技术实施的第一阶段。对于开发项目:搭建系统架构、实现核心模块原型。对于研究项目:设计实验方案、准备数据集、实现baseline方法。记录所有实验参数和结果,为后续论文撰写积累素材。 ⏰ 本周节奏:难度 ⭐⭐⭐⭐ | 预计投入 18h 🎯 导师评审关联:早期实验结果/原型是中期评审的重要证据 🧪 导师会议:展示初步实现/实验结果,讨论遇到的技术问题和解决方案 📌 作业关联:Progress Report 1——第一阶段实施成果、遇到的问题和解决策略 ⚠️ 易错点:追求完美而进展缓慢;不记录failed experiments导致后续无法复现和分析
📖 核心知识点:继续深入核心技术实施。完善原型系统或扩展实验范围。处理第一阶段发现的问题和bug。开始收集初步的性能数据或实验结果。与导师讨论中间结果的意义和下一步方向。 ⏰ 本周节奏:难度 ⭐⭐⭐⭐ | 预计投入 18h 🎯 导师评审关联:连续两周的实施进展体现了研究的连贯性和执行力 🧪 导师会议:展示完善后的实现/扩展实验结果,导师指导技术优化方向 📌 作业关联:Progress Report 2——累计实施成果更新,初步数据/结果分析 ⚠️ 易错点:遇到技术瓶颈不及时沟通导师;实验设计中的confounding variables未被控制
📖 核心知识点:对前几周的实验/开发结果进行系统性分析。评估初步结果是否与预期一致,是否需要调整研究方向或方法。学习结果可视化技巧(matplotlib、seaborn、plotly),制作高质量的图表用于论文和汇报。 ⏰ 本周节奏:难度 ⭐⭐⭐⭐ | 预计投入 15h 🎯 导师评审关联:结果分析能力是评审的重要维度,需展示critical thinking 🧪 导师会议:详细讨论中间结果、分析unexpected findings、讨论是否需要pivot 📌 作业关联:Interim Analysis Report——中间结果的详细分析、图表和初步结论 ⚠️ 易错点:对负面结果(negative results)回避而非分析原因;图表制作粗糙不符合论文标准
📖 核心知识点:基于Week 4的分析结果,深入实施核心方案或进行扩展实验。可能包括:参数调优(hyperparameter tuning)、消融实验(ablation study)、scalability测试、不同数据集上的泛化实验。确保实验的统计显著性(statistical significance)。 ⏰ 本周节奏:难度 ⭐⭐⭐⭐⭐ | 预计投入 20h 🎯 导师评审关联:深度实验是论文中Results章节的核心内容 🧪 导师会议:展示扩展实验设计和初步结果,导师审核实验的完整性和严谨性 📌 作业关联:Extended Experiment Results——完整的实验结果集,含统计分析 ⚠️ 易错点:只做了happy path实验缺少edge case测试;未进行统计显著性检验就下结论
📖 核心知识点:Thesis B中期评审。准备中期汇报材料,总结技术实施进展、已获得的结果和分析。评估是否on track完成Thesis B目标。根据导师和panel的反馈调整后续计划。 ⏰ 本周节奏:难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 10h(Flexibility Week) 🎯 导师评审关联:中期评审的表现直接影响导师对最终成果的预期评分 🧪 导师会议:正式Mid-point Review,可能包括presentation和Q&A环节 📌 作业关联:Mid-term Progress Report——技术进展总结、结果分析、后半段计划 ⚠️ 易错点:汇报只展示做了什么而不分析结果意义;未准备好回答panel的技术问题
📖 核心知识点:完成剩余的核心实验和开发工作。确保所有planned experiments都已执行。进行结果的交叉验证和一致性检查。开始整理完整的实验数据,准备论文写作素材。 ⏰ 本周节奏:难度 ⭐⭐⭐⭐⭐ | 预计投入 20h 🎯 导师评审关联:完整的实验结果集是Thesis B论文的核心支撑材料 🧪 导师会议:展示最终实验结果,讨论论文中Results和Discussion章节的组织方式 📌 作业关联:Complete Results Package——所有实验结果、数据表格和可视化图表 ⚠️ 易错点:最后阶段匆忙补做实验导致质量不高;实验数据组织混乱无法追溯
📖 核心知识点:撰写论文的Experiments和Results章节。详细描述实验设置(experimental setup)、评估指标(evaluation metrics)、baseline对比。制作publication-quality的图表和表格。撰写Discussion章节——分析结果的意义、局限性和implications。 ⏰ 本周节奏:难度 ⭐⭐⭐⭐⭐ | 预计投入 20h 🎯 导师评审关联:Results和Discussion的质量直接决定Thesis B的评分等级 🧪 导师会议:提交Experiments/Results章节初稿,导师审阅实验描述的完整性和结果分析的深度 📌 作业关联:Thesis B Draft Chapters(Experiments + Results + Discussion) ⚠️ 易错点:实验描述不够详细无法复现;Discussion只重复结果而不提供insight和analysis
📖 核心知识点:整合Thesis A的Introduction和Literature Review(根据B的进展更新),与B新增的章节合成完整论文。根据导师反馈修改所有章节。更新Abstract和Conclusion以反映最新成果。 ⏰ 本周节奏:难度 ⭐⭐⭐⭐⭐ | 预计投入 20h 🎯 导师评审关联:论文的整体完整性和各章节的连贯性是终审的关键 🧪 导师会议:提交完整论文供终审,获取最终修改意见 📌 作业关联:Complete Thesis B Draft——完整论文稿(含更新后的所有章节) ⚠️ 易错点:Thesis A的内容未根据B的实际进展更新;各章节之间出现逻辑不一致
📖 核心知识点:最终修改并提交Thesis B论文。确保所有代码、数据和supplementary materials按要求归档。规划Thesis C的工作重点——通常是完成剩余实验、进行evaluation、撰写最终论文。与导师讨论Thesis C的关键目标和最终答辩准备。 ⏰ 本周节奏:难度 ⭐⭐⭐⭐ | 预计投入 15h 🎯 导师评审关联:最终提交是Thesis B的正式评分依据 🧪 导师会议:确认提交版本,讨论Thesis C的启动计划 📌 作业关联:Final Thesis B Submission + Code/Data Archive ⚠️ 易错点:代码和数据未properly archived导致Thesis C时无法继续;未做backup
Assessment
Proposal
研究计划与可行性评估。
Mid-term Review
中期进展检查与技术汇报。
Final Thesis/ProjectHurdle
最终论文或项目成果提交与展示。
Assignments
完成 COMP4952 课题背景、问题定义与方法路线设计。
重点: 研究问题清晰度与可行性
要求:提交 proposal 文档
⏱ 预计 18 小时
提交完整项目实现、实验结果和论文材料。
重点: 可复现性与结论论证
要求:提交代码仓库与报告/展示
⏱ 预计 35 小时
From Seniors
基础信息谁都查得到,真正值钱的是过来人的经验。
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。
这门课暂无往年考点记录。
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
岗位:Graduate Program · Graduate Consulting · Platform Engineer · Web developer · Platform engineer
岗位:Frontend Dev · junior frontend developer · Front-end Developer · Full Stack Developer
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。