昆士兰大学 课程目录

课程描述和介绍： 本课程提供了设计和实施信息系统的基础概念，这是在各种信息技术，工程，商业和科学计划中教授的高级数据管理和数据分析课程所必需的。 该课程包括有关数据建模，正确数据库设计原则，查询关系数据库的SQL语言以及使用MySQL开发小规模数据库应用程序的主题。包含信息系统分析，设计和实现，关系数据库技术，数据建模，使用SQL进行数据查询，使用关系数据库管理系统构建小规模信息系统。 课程学术点数：2 每周课时：2小时Lecture，1小时Tutorial，1小时Practical or Laboratory 视频资料：昆士兰大学UQ 2019S2 INFS1200 quiz2讲解 视频资料：昆士兰大学UQ 2019S2 INFS1200/7900期末复习辅导

处理大型和复杂的软件系统并确保这些系统保持可维护性需要严格的、独立的实践。软件必须经过良好的指定、良好的实现和良好的测试。这门课程涵盖了现代编程语言中的概念和技术，这些概念和技术有助于支持良好的实践(比如OO概念、泛型和异常处理)，以及用Java编写IO和GUIs文件的具体应用程序。为了有效地管理大型软件系统的复杂性，需要更高阶的语言概念。特别是，需要实现具有健壮和小接口的模块的方法。本课程利用Java编程语言向学生介绍面向对象编程、数据抽象、规范和单元测试等概念。

课程定位 BISM7206（Information Retrieval and Management）是 UQ 课程体系中兼顾理论与实践的一门超难课程，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“把事情做对并讲清楚”的竞争

This is an introductory, inter-disciplinary course providing an overview to the key non-technical and technical concepts behind the preventative, offensive and defensive aspects of cyber security. Through coordinated lectures, expert guest lectures and tutorials covering case studies and real-world examples. The course will cover and analyse a wide range of cyber security and data-centric challenges for nations, organisations and individuals - through the lenses of computer science, political science, criminology, law, business, IT governance, mathematics and policy studies.

课程定位 MGTS7301（Tools and Techniques for Business Analysis）是 UQ 管理学方向的重要课程，核心目标是把管理理论转化为可执行的组织决策与团队协作能力。课程不仅服务后续高阶管理与战略课程，也直接对应职场中的沟通协调、项目推进与跨团队管理场景。 技术栈与学习内容 内容通常覆盖组织行为、战略管理、领导力、运营改进、变革管理与商业沟通，并结合案例分析、情境决策和团队项目。你需要掌握的不只是概念本身，还要能在复杂约束下做取舍、说明理由、并输出可落地建议。 课程结构 课程一般按 13 周推进：前段打基础框架，中段进入案例与作业，后段综合评估。常见考核包括 Quiz/Tutorial、案例报告、小组展示和期末评估。评分除正确性外，更关注分析结构、论证深度与表达清晰度。 适合人群 适合希望提升管理思维、沟通表达、项目推进与团队协作能力的同学，尤其适合准备咨询、产品、运营、项目管理和综合管理岗位的人。建议每周稳定投入 8-12 小时，坚持“预习-练习-复盘”节奏。

课程描述和介绍： 本课程介绍学生设计和开发多媒体内容的实践，特别侧重在网站。课程教现代设计实践网络,介绍以人为本的设计技术,特别是基于启发式的界面设计指南网络接口和网络可访问性从全球的角度来看。今天的web站点需要良好的设计和动态的，因此本课程还介绍了一些超越静态静态内容的基本脚本技术。 课程包含： 向学生介绍基本的互联网概念，设计原则和方法，语义和可访问性，基本网络，安全和隐私问题，重点是网站的客户端开发。 向学生介绍W3C Web标准模型，该模型采用最佳实践方法，使用HTML，CSS和jQuery / JavaScript来开发网站。 注重基于活动的学习，包括一系列个人评估方法。 课程学术点数： 每周课时：2小时Lecture，2小时Practical or Laborator，1小时Tutorial 课程信息视频介绍： //www.youtube.com/embed/Ju3KBshWERw 视频：公开课 UQ DECO7140/1400 Introduction to web design //www.youtube.com/embed/1FK1ljldRMw?t=775s

课程描述和介绍： 本课程介绍离散数学。 它可能对计划学习更多数学，有意教学的学生以及计算机科学，工程，科学和信息技术的学生有用。命题和谓词逻辑，有效论证，证明方法。 初等集合论。 初等图论。 关系和功能。 归纳和递归定义。 计数方法（归类，包含/排除）。 介绍概率。 二进制操作，组，字段。 有限域的应用。 初等数论。 课程学术点数：2 每周课时：3小时Lecture，1小时Tutorial 课程信息视频介绍： 视频资料：昆士兰大学UQ MATH1061/7861 The Pigeonhole Principle 鸽巢理论

课程定位 BISM7233（Data Analytics for Business）是 UQ 课程体系中兼顾理论与实践的一门超难课程，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“把事情做对并讲清楚”的竞争力，这门课很值得投

课程定位 MGTS7601（Managing Organisational Behaviour）是 UQ 管理学方向的重要课程，核心目标是把管理理论转化为可执行的组织决策与团队协作能力。课程不仅服务后续高阶管理与战略课程，也直接对应职场中的沟通协调、项目推进与跨团队管理场景。 技术栈与学习内容 内容通常覆盖组织行为、战略管理、领导力、运营改进、变革管理与商业沟通，并结合案例分析、情境决策和团队项目。你需要掌握的不只是概念本身，还要能在复杂约束下做取舍、说明理由、并输出可落地建议。 课程结构 课程一般按 13 周推进：前段打基础框架，中段进入案例与作业，后段综合评估。常见考核包括 Quiz/Tutorial、案例报告、小组展示和期末评估。评分除正确性外，更关注分析结构、论证深度与表达清晰度。 适合人群 适合希望提升管理思维、沟通表达、项目推进与团队协作能力的同学，尤其适合准备咨询、产品、运营、项目管理和综合管理岗位的人。建议每周稳定投入 8-12 小时，坚持“预习-练习-复盘”节奏。

本课程介绍了计算机如何在最低级别工作，并将涵盖从二进制数和逻辑门到汇编语言和基本C编程的主题。 完成本课程后，您将对计算机的工作原理有一个基本的了解，并且您将能够为基于微控制器的计算机系统开发程序。数字逻辑和数字系统简介; 机器级数据表示; 计算机组织; 记忆系统组织与架构; 接口和通信; 微控制器架构和用法; 基于微控制器的系统编程

课程描述和介绍： 本课程以学生以前的集中信息系统知识为基础，介绍先进技术及其设计问题，包括用于在线分析处理的数据仓库，用于组合来自不同来源的异构和非结构化数据的数据集成，以及用于确保适应性的数据质量管理使用的数据。 本课程还介绍了大规模或“大”数据（如分布式数据库系统和云计算）的新兴平台的相关主题。大多数现代信息系统的构建是为了从高效率，高可扩展性和低成本的不同来源的大量动态数据中获取值。 包含分布式数据库设计，查询和事务处理，数据集成，数据仓库，数据清理，空间数据管理以及大规模分布式设备的数据。 课程学术点数：2 每周课时：2小时Lecture，1小时Tutorial，1小时Practical or Laboratory 前置课程： · INFS3200：INFS2200 · INFS7907：INFS7903 or INFS7901

本课程介绍机器学习是人工智能的一个分支，涉及自适应算法的开发和应用，这些算法使用示例数据或以前的经验来解决给定问题。 主题包括：学习问题（例如回归，分类，无监督，强化）和理论，神经网络，统计和概率模型，聚类，集合，实施问题，应用（例如生物信息学，认知科学，预测，机器人，信号和图像处理）。