悉尼大学「MOC-DA专业」课程介绍&选课指南（组图）
继悉尼大学商科MOC 2022课改之后，
Business Analytics就更名为
Data Analytics
成为moc最最热门的专业方向之一
而从Enrol开始
就不断的有同学在咨询
这个专业方向的课程内容和安排
今天学姐就帮大家全方位的解析
MOC-DA专业的课程选择
让大家能在新学期有一个清晰的规划！
“代码 0基础也完全可以学DA喔！”
“DA专业并没有你想象中的那么‘IT’ ！“
“DA的很多课程是真的很实用！就业方向超广！”
那么，今天的重头戏就是
《MOC-DA专业选课最全解析》
毕竟，对于这一大热门专业，只要课程选的好！职业发展也不用愁！
01
就业方向
高薪和好就业是很多同学选专业时会考虑的两大因素，学姐专门找到了DA专业在澳洲的平均薪资水平给大家作为参考：
DA这一热门专业的就业方向也非常广，无论是澳洲还是国内，很多公司对数据分析师的需求量都很大。这一专业能够帮助大家在business, statistics, machine learning 和 artificial intelligence 等多个相关领域发展！
官方也给出了一些DA毕业生的参考就业方向：
-Business data analysts （商业数据分析员）
-Data scientists （数据科学家）
-Market researchers （市场研究专员）
-Commercial bankers （商业银行家）
-Financial planners （财务规划师）
-Fund Managers（基金经理）
-Risk managers （风险管理人）
-Operation managers （业务经理）
2025年MOC-DA选课要求
MOC（1.5年）的同学一共要完成72credit的选课（12门课）
这里拿MOC-DA做例子啦～
a. Core Units : BUSS5220 和 BUSS5221 (12credit)
b. Foundation Unit ： QBUS5001（6credit）
c. Specialization / Selective：
Core（BUSS6002) + 至少三个 DA specialization units
d. Capstone： QBUS6600（6credit）
e. Selective：至少2个 Units（12credit）
f. Additional : 任意其他2个 Units（12credit）补齐至72credit
(i)可以选择1-2门Foundation Units
(ii)可以选择1-2门Selective Units
(iii)可以选择1-2门Elective Units
02
Ella学姐倾心推荐的选课指南
- “水课”推荐
ps：该选课仅适用于完全不想学代码，仅想水过专业的同学们使用哈
- 正常实用型选课
DA里最重要和实用的课程都在这啦！6810、40、60当之无愧~
无论是对专业技能还是未来求职都会很有帮助
同学们还要注意一下Buss6002的分数，如果最后的均分没有达到65的话会直接影响到一些热门必选专业课的选择
- 地狱难度
*emmmm发自内心热爱高等数学和高阶代码
想挑战自我的朋友们可以自取！
03
Ella学姐独家课程简介
QBUS5001
MOC专业最最最重要的基础课程之一！这门课是数据基础分析，并且涉及大量excel操作，其中Hypothesis testing和regression分析等知识在之后的大部分专业课中均有用到。同时作为和CFA&FRM证书必考知识点内容重合度高达100%的课程，QBUS5001对DA和finance专业的同学来说都是当之无愧的必选科目！
01
主要内容
这门课内容上分为3大部分：
Week 1-4: 主要介绍描述性统计 (如何用统计指标及概率分布去描述一组已知数据的特点)，涉及概率基础、常见统计指标、常见概率分布。
Week 5-9: 主要介绍推断性统计 (如何用抽样得到的样本数据，去推断总体的特点)，涉及区间估计，以及线性回归的相关操作。其中的线性回归，可以说会在悉大DA; Finance; Economics的每门课或多或少都有涉及，是绝对的重中之重。
Week10-12: 主要介绍假设检验，用统计学方法检验总体参数。
02
课程难度
作为DA专业第一学期的基础课，QBUS5001的难度系数并不是很高，对数学只是简单的基础知识要求。平时认真学习，掌握了扎实的知识和解题思路后非常容易冲高分的。
03
考核方式
每周课后作业占比10%，整学期一共10次，分别对应前10周内容。题目不难，题量不大，平均每周耗时15分钟。只要认真完成，基本都能满分。
个人大作业占比10%，需要按要求用Excel处理数据，并且准备一个5分钟的Presentation分析结果。从这个作业中，能学到不少Excel操作以及制表，并且该作业一般给分很高。
小组大作业占比15%，3人一组，按要求用Excel处理数据，并且写一篇1000字的论文。3个组员共1000字，平均每人300字，相当于一篇雅思作文的量，就能拿整门课15%的分。工作量极小。
期中考试占比20%，计算题为主，需用Excel进行计算，并且将算出的答案以填空形式答题。按往届经验，平均提前半小时答完交卷。只要对知识点熟悉，分数普遍在90%左右。
期末考试占比45%，计算题为主，需用Excel进行计算，并且将算出的答案以填空形式答题。按往届经验，平均提前半小时答完交卷。只要对知识点熟悉，分数普遍在90%左右。
BUSS6002
Data Science in Business
DA必修的core units。Python入门编程实操课。课程涵盖很多内容，但难度不大，没有代码基础的同学一定要认真学习这门课程！同时这门课涉及的很多知识点和专业术语也是未来从事相关行业真正可以用到的，因此可以说buss6002是集万千基础技能于一身的绝世好课了！
01
主要内容
-基础big data入门知识，一些基础的算法模型以及入门级别的代码知识
-前三周涉及大数据的基础，比如什么是大数据，面对大数据的心态等
-W4-W8: 大数据的一些基础模型以及算法
-最后三周涉及一些大数据在marketing之中的应用
-【使用软件】Basic Level Python
02
课程难度
-这门课是属于DA课程里面比较简单的课程，是其他DA进阶课程的基础，涉及少量的数学知识以及入门级的代码知识。
-入门级的课程比较容易拿分，很多同学都可以拿到D以上的分数！
03
考核方式
-Individual assignment（30%）
对数据的基础处理，比如数据清洗、数据可视化以及基础的EDA。
应用所有课上学过的代码知识，仅使用tutorial的知识就足够完成这个作业并且拿到不错的分数。
-mid test（25%）
基期中考试 考察wk7之前的内容
-Final （45%）
考察全部13周的内容。
QBUS6810
Statistical learning and data mining
DA专业最实用的课程之一。是BUSS6002基础内容之上的延伸，与buss6002内容有部分重合但涉及的知识和模型层次更深更为实用。课程内容在现实中的数据分析行业也是完完全全会用到的，Assignment实操性很强，学完整门课会让同学们对于整个DA专业甚至行业都会有一个较为清晰的轮廓。
01
主要内容
-Machine Learning基础入门，以及现在比较流行的算法。
-QBUS6810 在BUSS6002的基础之上对代码和课程内容做了一定程度的延伸，增加了更多实用的模型分析。
-这门课与BUSS6002的内容也有很大的重叠，重点需要大家掌握各种算法是什么，以及在使用的时候有什么区别和联系，各自的limitation，以及优缺点。
02
课程难度
-课程内容有一定难度，但是课程的考察方式还是会让课程比较容易得到高分。
-【使用软件】Basic Level Python
需要用到BUSS6002的代码基础
03
考核方式
-Mid Term （20%）
Mid Term全部都是选择题，要重点掌握模型的优缺点，以及适用性。都是定性的题目，所以很多同学在期中分数都不错。
- weekly quiz（5%）
可以做无限次 每周一个
-Group Assignment （30%）
实用性非常高的小组作业
需要对显示数据进行清洗，处理，建模
需要用到tutorial之中的模型
-Final （45%）
考察整学期的内容，有一定难度。
INFS6018
Managing with information and data
DA专业一年一度的“水”课。属于没有前置课要求的入门课程（可以和qbus5001一起学），涉及部分商务智能和商业管理的理论知识和行业经验，不需要数学和代码知识。Tableau入门，给分也很友好。
（仅S1开）
01
主要内容
Business Intelligence 商务智能入门，站在管理者视角探索数据与信息的关系和价值。
- 0统计知识要求，适合非数学爱好者。
- case教学，每周都有不同的（狗血）case可看。
- 大作业使用TOP数据可视化软件【Tableau】，简单入门与实操。简历上的Skill又多了一项。
02
课程难度
相对来说比较简单，无前置要求，无复杂数学和代码知识
答题套路比较统一，是无需敲代码也可以可视化分析数据的一门课。
03
考核方式
-Mid Term case analysis video（35%）
考察前五周内容，包含商务智能的基础知识以及各个组成部分。
-Group Assignment （40%）
运用tableau对数据进行基本的处理、分析和最终呈现。
-Assignment（30%）
是基于小组作业的一个个人essay类reflection作业，基于团队作业中遇到的问题来进行反省和思考。
QBUS6820
Business Risk Management
数学占比很高的一门课程。不喜欢代码的同学可以一冲
01
主要内容
-风险相关的内容，会学习一些case来帮大家理解企业里会遇到的风险等。
-主要topic包括 Credit risk，Robust optimization，Real option 和 Prospect theory等。只对大家的运算能力比较有要求，理论方面是相对好理解的。
02
课程难度
-课程会涉及非常多的数学知识，也会需要掌握一些数学推导。无代码，co向来比较友好
-但是这门不需要任何的编程软件，作业都可以使用Excel完成。
03
考核方式
-Group Assignment（60%）
-3个assignment，主要涉及对企业风险的分析，以及使用Excel进行Optimization。
-Final （40%）
考察后半学期内容，大部分考察计算，都是大篇幅的文字结合数学问题的应用大题。所以要求同学们熟练掌握计算公式，提高计算准确率，期末题量较大时间很紧。但可以带公式表。
QBUS6830
Financial Time Series and Forecasting
围绕time series时间序列内容展开的一门课。和金融相关的专业课有一点联系，偏金融模型的理解与运用，比较适合有金融背景，想做量化的同学来选择。（这门课有hurdle，是double pass）
01
主要内容
-这门课涉及很多金融时间序列分析模型，比如AR，ARMA，ARCH，GARCH等。实用性极强/
-课上tutor会给出数据带着大家写code，需要学会对运行结果进行分析
-【使用软件】 Python （原来是matlab）
02
课程难度
这门课涉及数学公式，有推导和计算，需要理解各个模型的假设条件、用处、优缺点以及python产出的结果。考试题目和tutorial题目高度相像，所以难度适中。
虽然qbus6830冲高分比较有难度，但这门课的co还是蛮友好的。哦对了，这门课是大家熟悉的double pass（hurdle）！期末一定要当心！
03
考核方式
-Group Assignment（40%）
主要使用python对老师给出的数据进行分析，计算等。老师的题目比较具体，且作业占比很大，所以作业是需要花心思对待的。
-Mid Term （20%）
考察上半学期的内容，主要是基础的Regression，PCA，AR，ARMA model。
-Final （40%）
考察全部学期的内容。题型会和tutorial高度相似。
QBUS6840
Predictive Analytics
同样是研究时间序列的一门课。与qbus6830的区别是，qbus6830会更偏向金融领域，而6840会更多地使用python从统计学角度分析。也是DA专业较为实用的课程之一。
01
主要内容
-课程侧重于forecasting，主要使用一些基础的时间序列知识，比如对trend，seasonality的建模，以及基础的AR, ARIMA,SARIMA model。
-涉及少量的神经网络的内容。
-【使用软件】Basic Level Python
02
课程难度
相比于QBUS6830， QBUS6840只是入门级的时间序列难度，包含一些概念和简单的数学推导，属于每个人都可以听得懂的时间序列。
03
考核方式
-midterm test（25%）
期中考试
-Group Assignment （25%）
对未来GDP，未来股市，未来人数等进行预测，实用性较强。
-Final （50%）
包含选择和简单，涉及概念题和推导，出题套路历届都比较固定。
QBUS6850
Machine Learning for Business
可以说是DA专业里专业性最强的一门课。如果对machine领域和python深度学习感兴趣的同学可以选这门。qbus6850是qbus6810整个难度和深度升级的plus版，代码和专业概念也会更复杂。
01
主要内容
-这门课是6810的进阶课，是DA分析里最关键的一门课，难度和重要性相当匹配。
-主要知识侧重于基础线代和模型细节，概念相对理论化。
02
课程难度
课程内容相对6810和6002更难，前半段入门难度同6810，后半段需要学习更多模型算法，比如聚类算法，神经网络等等。虽然考试不一定非常难，但概念和代码较复杂，是需要真的花时间和精力去好好学习的一门课。
03
考核方式
-Mid Term（25%）
前半学期的知识点，和其他课程重合度很高，容易复习。
-Group Project（25%）
小组作业，内容难度和6810比较像，用python进行数据分析建模。
-Final Exam（50%）
整学期知识点，计算题推导题为主，结合矩阵运算解答，需要熟练掌握重点模型。
QBUS6860
Visual Data Analytics
一门没有考试，完全由作业组成的偏“水课”。课程设置比较独特，和其他DA课程的画风并不相同。这门课的内容重点为数据可视化，包含画图和数据处理，对数学的要求很低。
01
主要内容
-这门课主要是相关数据处理和分析方面的知识。
-教会大家将数据可视化，制作各类图形、仪表板。并让大家懂得对数据在可视化过程中反馈的信息进行总结和研究。
-曾经的软件主要是运用Excel/Stata/Tableau，现在改为了全部使用python
02
课程难度
虽然这门课经历了几次coordinator的轮换和课程设置的更改，但总体内容依旧还是围绕数据可视化展开，虽然软件变为python，但实际作业中的操作却没有提升难度，且给分尚可。
*Tutorial的内容非常重要，对作业帮助很大。
*注意一下co是不是junbin大神，他的课会有一定难度，但给分非常友好，人均70+
03
考核方式
-Tutorial Questions（10%）
很基础的问题，基本等于白送，只是作为签到的另一种形式
-Individual Assignment（25%）
个人作业 是完整的数据可视化，需独立完成作图和报告。
-Group Assignment（35%）
小组作业，个人作业的升级版，包含整学期知识点，需要花费一定时间和精力认真对待。（队友在某种程度上至关重要）
- Final exam（30%）
占比较小的期末考试 不难
QBUS6310
Business Operations analysis
DA唯一一门不需要代码的专业课，DA课里的沧海遗珠。一般都是通过计算和概念分析企业的运营，整体课程设置比较有趣，比较适合被代码“伤过心”的同学们选择~
{仅S2开}
01
主要内容
-Business Operation Analysis，运用一些数学模型分析企业的运营模式。
-围绕着企业运营状况展开，能够了解到公司是如何做出商业决策
02
课程难度
课程内容相对简单，不涉及代码，会有一些时间序列模型等数学内容。通过计算和概念来对企业的运营进行分析和评估。作业较多，实操性很强。
但由于这门课每年开一次，Coordinator换的也比较频繁，因此每年都会有不少新的改动。
03
考核方式
- Quiz （20%）
大部分选择题，小部分简答题，对阶段性的知识进行小测。
-Individual Assignment（25%）
运用学校提供的系统来进行实际操作，同学们会以operation manager的身份进行产品design和定价来实行利润最大化，这一步实操性很强，给分尚可。
- final Exam（50%）
内容包括选择，计算和mini case分析。可以带一张cheatsheet
Mktg6018
Customer Analytics on Relationship Management
这门课是将marketing和da相结合的一门课，实操性很强，是通过对数据的整理和收集来分析市场客户，课程设计的代码也相对比较简单，对market rearch方便很有帮助。
01
主要内容
-涉及很浅层面的python和tableau
-概念理论和marketing元素很多
-还会涉及到一个做问卷的有趣软件qualtrics，总的来说还是一门比较实用的课。
02
课程难度
课程内容相对简单，marketing和da结合, 课程设置也比较灵活，主要为assignment和presentation。
03
考核方式
-participation Assignment（15%）
tutorial参与分
- Assignment（30%）
小组作业 涉及both理论和上机操作
- Assignment（5%）
大家最爱的水水的reflection
-final（50%）
四道大题 论述较多 难度一般
+61
+86
+886
+852
+853
+64
