Deloitte
6 位校友岗位:Graduate Program · Graduate Consulting · Platform Engineer · Web developer · Platform engineer
BISM1201
信息系统驱动业务变革
2 学分难度 简易👥 23 人学过
课程定位 BISM1201（Transforming Business with Information Systems）是 UQ 课程体系中兼顾理论与实践的一门简易课程，核心目标是把“会看懂”升级为“会分析、会实现、会解释”。课程通常承担承上启下作用：前接基础概念，后接更高阶专题或项目。对准备走软件、数据、工程或研究路径的同学来说，这类课程的价值不只在分数，更在于建立可迁移的方法框架和稳定交付能力。 技术栈与学习内容 学习内容通常覆盖该方向的关键概念、方法与工具链，并通过练习或作业落实到具体场景。常见会使用 Python、R、MATLAB、C/C++ 或课程指定软件（以官方课纲为准）。课程强调的不只是“得到答案”，还包括假设条件、步骤完整性、结果解释与复现性。也就是说，你需要同时训练知识准确度、实现质量和表达清晰度。 课程结构 课程一般按周推进，前段搭建概念框架，中段进入题型训练与案例应用，后段做综合整合与评估冲刺。考核常见组合为 Quiz/Lab、作业、报告和期末评估。评分不仅看正确率，也看分析逻辑、书写/代码规范与结论表达。多数同学真正拉开差距的阶段在中后期：是否能持续输出，而不是临近截止日突击。 适合人群 适合希望夯实底层能力、提升问题拆解与建模能力、并改善学术或工程表达的同学。若你计划继续修读高阶课程，或希望在实习与求职中提升“把事情
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%
4 项考核
最高单项
30%
Assignment 1
期末考试
未注明
以官方 outline 为准
Hurdle
未列出
当前考核表没有 Hurdle 标记
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
Courseoverview-IntroductiontoInformationSystemsISforaValueCompetitionStrategyand
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。
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Course overview - Introduction to Information Systems (IS) for a Sustainable Future
### 📖 核心知识点：Course overview - Introduction to Information Systems (IS) for a Sustainable Future 本周围绕 Course overview - Introduction to Information Systems (IS) for a Sustainable Future 的核心概念与应用场景展开，建议先把 lecture 中给出的定义、边界和示例理解透，再通过 tutorial/workshop 把知识点转化成可执行步骤。学习重点不是记住术语，而是能在案例里解释为什么使用这个方法、何时不该使用，以及与前后主题的连接关系。 - **核心概念/公式**: Course overview - Introduction to Information Systems (IS) for a Sustainable Future, data modelling, SQL/Python, system design ⏰ **本周节奏**: 难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 9h（Lecture 2h + 自学 4h + 作业/Lab 3h） 🎯 **考试关联**: 常见题型是概念辨析 + 场景应用，建议用“定义-步骤-取舍”结构答题。 🧪 **Tutorial/Lab**: 围绕“Course overview - Introduction to Information Systems (IS) for a Sustainable Future”完成课堂练习，并整理 1 页方法清单。 📌 **作业关联**: 与当周作业/项目里对应模块直接相关，建议本周完成第一版并留出测试时间。 ⚠️ **易错点**: 只画高层架构，不说明组件职责、故障路径与取舍依据。
Courseoverview-IntroductiontoInformationSystemsISfora - 2
Value, Competition, Strategy and Business Processes
### 📖 核心知识点：Value, Competition, Strategy and Business Processes 本周围绕 Value, Competition, Strategy and Business Processes 的核心概念与应用场景展开，建议先把 lecture 中给出的定义、边界和示例理解透，再通过 tutorial/workshop 把知识点转化成可执行步骤。学习重点不是记住术语，而是能在案例里解释为什么使用这个方法、何时不该使用，以及与前后主题的连接关系。 - **核心概念/公式**: Value, Competition, Strategy and Business Processes, data modelling, SQL/Python, system design ⏰ **本周节奏**: 难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 9h（Lecture 2h + 自学 4h + 作业/Lab 3h） 🎯 **考试关联**: 常见题型是概念辨析 + 场景应用，建议用“定义-步骤-取舍”结构答题。 🧪 **Tutorial/Lab**: 围绕“Value, Competition, Strategy and Business Processes”完成课堂练习，并整理 1 页方法清单。 📌 **作业关联**: 与当周作业/项目里对应模块直接相关，建议本周完成第一版并留出测试时间。 ⚠️ **易错点**: 只记知识点标题，忽略前后周之间的方法衔接和应用边界。
ValueCompetitionStrategyandBusinessProcesses - 3
Information Systems (IS) in Organisations
### 📖 核心知识点：Information Systems (IS) in Organisations 本周围绕 Information Systems (IS) in Organisations 的核心概念与应用场景展开，建议先把 lecture 中给出的定义、边界和示例理解透，再通过 tutorial/workshop 把知识点转化成可执行步骤。学习重点不是记住术语，而是能在案例里解释为什么使用这个方法、何时不该使用，以及与前后主题的连接关系。 - **核心概念/公式**: Information Systems (IS) in Organisations, data modelling, SQL/Python, system design ⏰ **本周节奏**: 难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 9h（Lecture 2h + 自学 4h + 作业/Lab 3h） 🎯 **考试关联**: 常见题型是概念辨析 + 场景应用，建议用“定义-步骤-取舍”结构答题。 🧪 **Tutorial/Lab**: 围绕“Information Systems (IS) in Organisations”完成课堂练习，并整理 1 页方法清单。 📌 **作业关联**: 与当周作业/项目里对应模块直接相关，建议本周完成第一版并留出测试时间。 ⚠️ **易错点**: 只画高层架构，不说明组件职责、故障路径与取舍依据。
InformationSystemsISinOrganisations - 4
Enterprise Systems and Business Processes
### 📖 核心知识点：Enterprise Systems and Business Processes 本周围绕 Enterprise Systems and Business Processes 的核心概念与应用场景展开，建议先把 lecture 中给出的定义、边界和示例理解透，再通过 tutorial/workshop 把知识点转化成可执行步骤。学习重点不是记住术语，而是能在案例里解释为什么使用这个方法、何时不该使用，以及与前后主题的连接关系。 - **核心概念/公式**: Enterprise Systems and Business Processes, data modelling, SQL/Python, system design ⏰ **本周节奏**: 难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 9h（Lecture 2h + 自学 4h + 作业/Lab 3h） 🎯 **考试关联**: 常见题型是概念辨析 + 场景应用，建议用“定义-步骤-取舍”结构答题。 🧪 **Tutorial/Lab**: 围绕“Enterprise Systems and Business Processes”完成课堂练习，并整理 1 页方法清单。 📌 **作业关联**: 与当周作业/项目里对应模块直接相关，建议本周完成第一版并留出测试时间。 ⚠️ **易错点**: 只画高层架构，不说明组件职责、故障路径与取舍依据。
EnterpriseSystemsandBusinessProcesses - 5
Information Systems Development (ISD) Approaches
### 📖 核心知识点：Information Systems Development (ISD) Approaches 本周围绕 Information Systems Development (ISD) Approaches 的核心概念与应用场景展开，建议先把 lecture 中给出的定义、边界和示例理解透，再通过 tutorial/workshop 把知识点转化成可执行步骤。学习重点不是记住术语，而是能在案例里解释为什么使用这个方法、何时不该使用，以及与前后主题的连接关系。 - **核心概念/公式**: Information Systems Development (ISD) Approaches, data modelling, SQL/Python, system design ⏰ **本周节奏**: 难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 9h（Lecture 2h + 自学 4h + 作业/Lab 3h） 🎯 **考试关联**: 常见题型是概念辨析 + 场景应用，建议用“定义-步骤-取舍”结构答题。 🧪 **Tutorial/Lab**: 围绕“Information Systems Development (ISD) Approaches”完成课堂练习，并整理 1 页方法清单。 📌 **作业关联**: 与当周作业/项目里对应模块直接相关，建议本周完成第一版并留出测试时间。 ⚠️ **易错点**: 只画高层架构，不说明组件职责、故障路径与取舍依据。
InformationSystemsDevelopmentISDApproaches - 6
Industry Guest Lecture Series
### 📖 核心知识点：Industry Guest Lecture Series 本周围绕 Industry Guest Lecture Series 的核心概念与应用场景展开，建议先把 lecture 中给出的定义、边界和示例理解透，再通过 tutorial/workshop 把知识点转化成可执行步骤。学习重点不是记住术语，而是能在案例里解释为什么使用这个方法、何时不该使用，以及与前后主题的连接关系。 - **核心概念/公式**: Industry Guest Lecture Series, data modelling, SQL/Python, system design ⏰ **本周节奏**: 难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 9h（Lecture 2h + 自学 4h + 作业/Lab 3h） 🎯 **考试关联**: 常见题型是概念辨析 + 场景应用，建议用“定义-步骤-取舍”结构答题。 🧪 **Tutorial/Lab**: 围绕“Industry Guest Lecture Series”完成课堂练习，并整理 1 页方法清单。 📌 **作业关联**: 与当周作业/项目里对应模块直接相关，建议本周完成第一版并留出测试时间。 ⚠️ **易错点**: 只记知识点标题，忽略前后周之间的方法衔接和应用边界。
IndustryGuestLectureSeries - 7
Data Management and Fundamentals of Databases
### 📖 核心知识点：Data Management and Fundamentals of Databases 本周围绕 Data Management and Fundamentals of Databases 的核心概念与应用场景展开，建议先把 lecture 中给出的定义、边界和示例理解透，再通过 tutorial/workshop 把知识点转化成可执行步骤。学习重点不是记住术语，而是能在案例里解释为什么使用这个方法、何时不该使用，以及与前后主题的连接关系。 - **核心概念/公式**: Data Management and Fundamentals of Databases, data modelling, SQL/Python, system design ⏰ **本周节奏**: 难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 9h（Lecture 2h + 自学 4h + 作业/Lab 3h） 🎯 **考试关联**: 常见题型是概念辨析 + 场景应用，建议用“定义-步骤-取舍”结构答题。 🧪 **Tutorial/Lab**: 围绕“Data Management and Fundamentals of Databases”完成课堂练习，并整理 1 页方法清单。 📌 **作业关联**: 与当周作业/项目里对应模块直接相关，建议本周完成第一版并留出测试时间。 ⚠️ **易错点**: 只关注语法对错，不验证查询是否准确回答业务问题。
DataManagementandFundamentalsofDatabases - 8
Data Modelling and Relational Databases
### 📖 核心知识点：Data Modelling and Relational Databases 本周围绕 Data Modelling and Relational Databases 的核心概念与应用场景展开，建议先把 lecture 中给出的定义、边界和示例理解透，再通过 tutorial/workshop 把知识点转化成可执行步骤。学习重点不是记住术语，而是能在案例里解释为什么使用这个方法、何时不该使用，以及与前后主题的连接关系。 - **核心概念/公式**: Data Modelling and Relational Databases, data modelling, SQL/Python, system design ⏰ **本周节奏**: 难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 9h（Lecture 2h + 自学 4h + 作业/Lab 3h） 🎯 **考试关联**: 常见题型是概念辨析 + 场景应用，建议用“定义-步骤-取舍”结构答题。 🧪 **Tutorial/Lab**: 围绕“Data Modelling and Relational Databases”完成课堂练习，并整理 1 页方法清单。 📌 **作业关联**: 与当周作业/项目里对应模块直接相关，建议本周完成第一版并留出测试时间。 ⚠️ **易错点**: 只关注语法对错，不验证查询是否准确回答业务问题。
DataModellingandRelationalDatabases - 9
Data and Information Systems (IS) in Organisations: An Introduction to Business Intelligence
### 📖 核心知识点：Data and Information Systems (IS) in Organisations: An Introduction to Business Intelligence 本周围绕 Data and Information Systems (IS) in Organisations: An Introduction to Business Intelligence 的核心概念与应用场景展开，建议先把 lecture 中给出的定义、边界和示例理解透，再通过 tutorial/workshop 把知识点转化成可执行步骤。学习重点不是记住术语，而是能在案例里解释为什么使用这个方法、何时不该使用，以及与前后主题的连接关系。 - **核心概念/公式**: Data and Information Systems (IS) in Organisations: An Introduction to Business Intelligence, data modelling, SQL/Python, system design ⏰ **本周节奏**: 难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 9h（Lecture 2h + 自学 4h + 作业/Lab 3h） 🎯 **考试关联**: 常见题型是概念辨析 + 场景应用，建议用“定义-步骤-取舍”结构答题。 🧪 **Tutorial/Lab**: 围绕“Data and Information Systems (IS) in Organisations: An Introduction to Business Intelligence”完成课堂练习，并整理 1 页方法清单。 📌 **作业关联**: 与当周作业/项目里对应模块直接相关，建议本周完成第一版并留出测试时间。 ⚠️ **易错点**: 只画高层架构，不说明组件职责、故障路径与取舍依据。
DataandInformationSystemsISinOrganisationsAnIntroductionto - 10
Business Intelligence: Infrastructures and Methods
### 📖 核心知识点：Business Intelligence: Infrastructures and Methods 本周围绕 Business Intelligence: Infrastructures and Methods 的核心概念与应用场景展开，建议先把 lecture 中给出的定义、边界和示例理解透，再通过 tutorial/workshop 把知识点转化成可执行步骤。学习重点不是记住术语，而是能在案例里解释为什么使用这个方法、何时不该使用，以及与前后主题的连接关系。 - **核心概念/公式**: Business Intelligence: Infrastructures and Methods, data modelling, SQL/Python, system design ⏰ **本周节奏**: 难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 9h（Lecture 2h + 自学 4h + 作业/Lab 3h） 🎯 **考试关联**: 常见题型是概念辨析 + 场景应用，建议用“定义-步骤-取舍”结构答题。 🧪 **Tutorial/Lab**: 围绕“Business Intelligence: Infrastructures and Methods”完成课堂练习，并整理 1 页方法清单。 📌 **作业关联**: 与当周作业/项目里对应模块直接相关，建议本周完成第一版并留出测试时间。 ⚠️ **易错点**: 只记知识点标题，忽略前后周之间的方法衔接和应用边界。
BusinessIntelligenceInfrastructuresandMethods - 11
Business Intelligence through Artificial Intelligence (AI)
### 📖 核心知识点：Business Intelligence through Artificial Intelligence (AI) 本周围绕 Business Intelligence through Artificial Intelligence (AI) 的核心概念与应用场景展开，建议先把 lecture 中给出的定义、边界和示例理解透，再通过 tutorial/workshop 把知识点转化成可执行步骤。学习重点不是记住术语，而是能在案例里解释为什么使用这个方法、何时不该使用，以及与前后主题的连接关系。 - **核心概念/公式**: Business Intelligence through Artificial Intelligence (AI), data modelling, SQL/Python, system design ⏰ **本周节奏**: 难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 9h（Lecture 2h + 自学 4h + 作业/Lab 3h） 🎯 **考试关联**: 常见题型是概念辨析 + 场景应用，建议用“定义-步骤-取舍”结构答题。 🧪 **Tutorial/Lab**: 围绕“Business Intelligence through Artificial Intelligence (AI)”完成课堂练习，并整理 1 页方法清单。 📌 **作业关联**: 与当周作业/项目里对应模块直接相关，建议本周完成第一版并留出测试时间。 ⚠️ **易错点**: 只记知识点标题，忽略前后周之间的方法衔接和应用边界。
BusinessIntelligencethroughArtificialAI - 12
Artificial Intelligence (AI) in Decision-making: Power, Responsibility and Risk
### 📖 核心知识点：Artificial Intelligence (AI) in Decision-making: Power, Responsibility and Risk 本周围绕 Artificial Intelligence (AI) in Decision-making: Power, Responsibility and Risk 的核心概念与应用场景展开，建议先把 lecture 中给出的定义、边界和示例理解透，再通过 tutorial/workshop 把知识点转化成可执行步骤。学习重点不是记住术语，而是能在案例里解释为什么使用这个方法、何时不该使用，以及与前后主题的连接关系。 - **核心概念/公式**: Artificial Intelligence (AI) in Decision-making: Power, Responsibility and Risk, data modelling, SQL/Python, system design ⏰ **本周节奏**: 难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 9h（Lecture 2h + 自学 4h + 作业/Lab 3h） 🎯 **考试关联**: 常见题型是概念辨析 + 场景应用，建议用“定义-步骤-取舍”结构答题。 🧪 **Tutorial/Lab**: 围绕“Artificial Intelligence (AI) in Decision-making: Power, Responsibility and Risk”完成课堂练习，并整理 1 页方法清单。 📌 **作业关联**: 与当周作业/项目里对应模块直接相关，建议本周完成第一版并留出测试时间。 ⚠️ **易错点**: 只背概念不结合场景，答案缺少可执行控制措施。
ArtificialIntelligenceAIinDecision-makingPowerResponsibilityandRisk
Assessment
考核结构
Quiz / Case Exercise
阶段测验或案例练习。
20%
Assignment 1
中期作业，考察业务分析与系统设计能力。
30%
Assignment 2 / Project
综合项目作业，强调落地与表达。
30%
Final Presentation
期末综合评估。
20%
Assignments
作业详情
Assignment 1: Analysis & Design
BISM1201 Transforming Business with Information Systems 的业务分析与系统方案设计。
重点: 从业务需求拆解到可执行方案，重视指标与证据。
要求:提交分析报告、设计文档和关键图表。
⏱ 预计 20 小时
Assignment 2: Integrated Project
完成端到端项目实现或综合案例交付。
重点: 数据、流程、系统与治理要素的整合。
要求:包含项目成果、演示材料与复盘。
⏱ 预计 28 小时
Reviews
学生评价
4.0
难度
4.5
含金量
4.0
压力
4.0
教师评分
匿名同学
总的来说是对新生比较友好的一门课，Tutorial上做的练习对于理解公式还是很有帮助的。
peilin chen
这节课是十分基础的Business analysis和management，简单介绍讲解了Agile等project management methodologies. 这门课有非常实用的Excel学习，也提供了linkedin learning的学习权限，之后一段时间都可以受益
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。