選課是一個復雜的過程，學生需要了解課程教師的背景和資歷，還要查看課程的先修知識自己有沒有學到。所以很多留學生搞不清楚如何選課。這篇文章為大家?guī)黻P于悉尼數(shù)據(jù)科學選課好課推薦。

一、必修推薦

1.COMP5318 機器學習和數(shù)據(jù)挖掘

機器學習是一種自動建立數(shù)學模型的過程，可以解釋和概括數(shù)據(jù)集。它將統(tǒng)計學和算法開發(fā)的元素整合到同一學科中。數(shù)據(jù)挖掘是知識發(fā)現(xiàn)中的一門學科，旨在通過自動和半自動手段促進對大量數(shù)據(jù)的探索和分析。本學科從實踐和技術角度介紹了機器學習和數(shù)據(jù)挖掘。涵蓋的主題包括發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、分類、回歸、特征提取和數(shù)據(jù)可視化等問題。此外，還包括各類機器學習技術和統(tǒng)計技術的分析、比較和使用。

2.COMP5048 可視化分析

可視化分析旨在通過信息可視化促進數(shù)據(jù)分析過程。信息可視化旨在為抽象信息（如股票價格、家譜和軟件設計圖）制作精美圖片。精心設計的圖片可以快速有效地傳達這些信息。可視化分析所面臨的挑戰(zhàn)是設計和實施有效的可視化方法，對復雜數(shù)據(jù)進行圖像化呈現(xiàn)，以便來自不同領域（生物信息學、社交網(wǎng)絡、軟件可視化和網(wǎng)絡）的數(shù)據(jù)分析師能夠直觀地檢查復雜數(shù)據(jù)，并做出關鍵決策。

本單元將提供基本的人機交互概念、可視化技術和基本算法，以實現(xiàn)抽象信息的良好可視化。此外，它還將為學術研究和開發(fā)可視化分析方法的新方法提供機會。

二、選修推薦

1.COMP5046 自然語言處理

本單元介紹計算語言學以及用于自動處理自然語言（如英語或中文）的統(tǒng)計技術和算法。它將回顧理解統(tǒng)計自然語言處理（NLP）所需的核心統(tǒng)計和信息理論以及基礎語言學。統(tǒng)計自然語言處理應用廣泛，包括信息檢索和提取、問題解答、機器翻譯、文檔分類和聚類。

本單元將探討自然語言對計算建模的關鍵挑戰(zhàn)，以及關鍵 NLP 子任務的最新方法，包括標記化、形態(tài)分析、詞義表示、語音部分標記、命名實體識別和其他信息提取、文本分類、短語結構解析和依賴解析。您將在實驗和作業(yè)中完成其中的許多子任務。本單元還將研究注釋過程，該過程是為統(tǒng)計 NLP 系統(tǒng)創(chuàng)建訓練數(shù)據(jù)的核心。作為完成實際 NLP 任務的一部分，您將對數(shù)據(jù)進行注釋。

2.COMP5425 多媒體檢索

包括文本、音頻、圖像和視頻在內的多媒體數(shù)據(jù)的爆炸式增長，為搜索引擎滿足用戶的各種信息需求帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。

本單元為學生提供了大數(shù)據(jù)背景下該領域必要的最新知識，從搜索引擎的信息檢索基礎知識，到下一代搜索引擎的許多先進技術，如基于內容的圖像和視頻檢索、大規(guī)模視覺信息檢索和社交媒體。

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