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对于在伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校(UIUC)就读的留学生来说,信息科学(Information Science)专业这些年变得越来越受欢迎。不过,很多新生入学后会发现,这门课跨学科性强,既要学编程,又要搞数据分析,学起来还是有一定挑战的。
这篇文章会帮你好好理清UIUC信息科学的课程结构,说说学习难点,再教你一些高效的学习方法,帮你更好地适应课程。
UIUC的信息科学专业,主要就是研究数据、信息管理、技术应用以及它们对社会的影响,说白了,就是研究人、技术和信息之间的关系。
你不仅要学技术方面的课程,还得了解信息在社会、商业和政策上是怎么应用的。
主要学习方向包括:
数据分析与数据科学
编程与信息系统
人机交互(HCI)
信息伦理与社会影响
信息管理与数据治理
这门课很看重跨学科能力,所以既有技术课,也有社会科学和研究方法的课程。
本科阶段,你一般会接触到这些核心课程:
课程代码:IS 101
这门课是信息科学的基础,主要学:
信息在社会中的作用
信息系统的基本概念
信息的生产、传播与管理
信息伦理与数据隐私
这门课能帮你搭建起信息科学的整体框架。
课程代码:STAT / CS / IS 107
重点包括:
数据分析的基础知识
Python数据分析
数据可视化
数据伦理与隐私
这门课会让你通过做项目来学习,你需要分析真实的数据,然后写项目报告。
要是你编程基础比较弱,这门课可能会是你遇到的第一个难题。
这门课主要学:
Python编程的基础
数据处理
信息建模
算法逻辑
很多学生,特别是那些没学过编程的新生,在这门课上会碰到不少问题。
课程内容包括:
社会科学的研究方法
数据的收集和分析
研究设计
学术论文的写作
这门课的难点通常在于写研究报告和论文。
主要学:
用户体验设计(UX)
产品交互设计
用户行为分析
原型设计
如果你以后想当产品经理、做UX设计或者搞数据产品,这门课就非常重要了。
不少留学生都觉得,UIUC信息科学专业的难点主要有这么几个:
很多同学高中没碰过编程,但课程里需要你:
用Python编程
处理数据
做数据分析项目
所以有些同学在前两个学期会觉得压力比较大。
专业课会学到:
数据统计
数据建模
数据可视化
数据科学项目
你不仅要懂理论,还要会实际分析数据。
UIUC信息科学的课程不光有考试,还有:
小组项目
数据分析报告
学术论文
Presentation
总的来说,这门课的评估方式是持续性的,平时任务比较重。
根据以前学生的经验,下面这些学习方法挺重要的:
如果你是零基础,建议提前学一下:
Python的基础语法
Pandas数据分析
数据可视化
这样能大大降低课程的难度。
很多课程会让你通过做项目来学习,你需要完成真实的数据项目。
建议:
提前熟悉数据分析工具
多参与小组项目
把项目作品留下来,以后找工作的时候可以用
UIUC的教授一般都会有Office Hour,你可以:
问作业问题
请教编程逻辑
获取项目建议
这是提高成绩的好机会。
信息科学专业的就业方向挺广的,比如:
数据分析师(Data Analyst)
产品经理(Product Manager)
用户体验设计师(UX Designer)
信息分析师(Information Analyst)
数据库管理员(Database Manager)
这个专业强调技术、商业和信息管理的综合能力。
A:整体来说,难度属于中等偏上。课程涉及编程、数据分析和研究方法,如果你没学过编程,刚开始学的时候压力会比较大。
A:可以,但要提前做准备。建议入学前学一下:
Python基础
数据分析基础
SQL基础
这样能更好地适应课程。
A:计算机科学更侧重:
算法
操作系统
软件工程
而信息科学更注重:
数据应用
信息管理
用户体验
数据分析
两者的侧重点不一样。
A:如果你在编程作业、数据分析项目或者写论文时遇到困难,可以:
多参加Office Hour
和同学一起组个学习小组
合理安排时间
有些留学生也会找一些留学学术辅导机构,比如海马课堂,咨询课程辅导或者项目指导,这样能更好地理解编程和数据分析的要求。
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