悉尼大学数据科学选课好课推荐！

选课是一个复杂的过程，学生需要了解课程教师的背景和资历，还要查看课程的先修知识自己有没有学到。所以很多留学生搞不清楚如何选课。这篇文章为大家带来关于悉尼数据科学选课好课推荐。

一、必修推荐

1.COMP5318 机器学习和数据挖掘

机器学习是一种自动建立数学模型的过程，可以解释和概括数据集。它将统计学和算法开发的元素整合到同一学科中。数据挖掘是知识发现中的一门学科，旨在通过自动和半自动手段促进对大量数据的探索和分析。本学科从实践和技术角度介绍了机器学习和数据挖掘。涵盖的主题包括发现数据中的模式、分类、回归、特征提取和数据可视化等问题。此外，还包括各类机器学习技术和统计技术的分析、比较和使用。

2.COMP5048 可视化分析

可视化分析旨在通过信息可视化促进数据分析过程。信息可视化旨在为抽象信息（如股票价格、家谱和软件设计图）制作精美图片。精心设计的图片可以快速有效地传达这些信息。可视化分析所面临的挑战是设计和实施有效的可视化方法，对复杂数据进行图像化呈现，以便来自不同领域（生物信息学、社交网络、软件可视化和网络）的数据分析师能够直观地检查复杂数据，并做出关键决策。

本单元将提供基本的人机交互概念、可视化技术和基本算法，以实现抽象信息的良好可视化。此外，它还将为学术研究和开发可视化分析方法的新方法提供机会。

二、选修推荐

1.COMP5046 自然语言处理

本单元介绍计算语言学以及用于自动处理自然语言（如英语或中文）的统计技术和算法。它将回顾理解统计自然语言处理（NLP）所需的核心统计和信息理论以及基础语言学。统计自然语言处理应用广泛，包括信息检索和提取、问题解答、机器翻译、文档分类和聚类。

本单元将探讨自然语言对计算建模的关键挑战，以及关键 NLP 子任务的最新方法，包括标记化、形态分析、词义表示、语音部分标记、命名实体识别和其他信息提取、文本分类、短语结构解析和依赖解析。您将在实验和作业中完成其中的许多子任务。本单元还将研究注释过程，该过程是为统计 NLP 系统创建训练数据的核心。作为完成实际 NLP 任务的一部分，您将对数据进行注释。

2.COMP5425 多媒体检索

包括文本、音频、图像和视频在内的多媒体数据的爆炸式增长，为搜索引擎满足用户的各种信息需求带来了前所未有的挑战。

本单元为学生提供了大数据背景下该领域必要的最新知识，从搜索引擎的信息检索基础知识，到下一代搜索引擎的许多先进技术，如基于内容的图像和视频检索、大规模视觉信息检索和社交媒体。

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