【悉尼大学 University of Sydney】Software Engineering课程学习全攻略

　　课程清单与逐项分析

　　MATH1061 — 微积分 + 线性代数(数学基础必修)

　　难度 & 特点：总体偏简单，但结论要记牢。后续很多units会反复用到线性代数结论(matrix运算尤其常见)。

　　考核：final 有 double pass(即通过门槛或双重通过机制)，计算量大，matrix 部分尤其耗时。

　　备考建议：按题型记公式与典型变形，练大量计算题(矩阵求特征、行列变换、线性方程组)。最后一两周做整套模拟卷以提升速度。

　　INFO1110 — Python(编程基础必修)

　　难度 & 特点：课程质量高，课程设计借鉴 Google 的培养思路。名师(如 John Stavrakakis)与负责的助教团队为亮点;答疑效率极高(常见深夜也有Tutor回复)。assignment 量大，作业多以框架/游戏为主，码量可达约2000行，对零基础大一同学挑战较大。

　　考核：final 题量大且有 double pass，平时作业耗时。

　　变化提醒：听说近年课程有改革，作业变得琐碎但相对简单(此为传闻，按学校当期大纲为准)。

　　备考建议：尽早开始作业，拆分任务(先实现核心逻辑再做优化);利用助教/论坛和 office hours;写自动化测试以保证功能正确性;代码注释与模块化会省大量debug时间。

　　ELEC1005 — AppPowers(软件开发基础必修)

　　难度 & 特点：讲软件开发模型与App开发实践。教学侧重概念与工程流程，让新手体验usyd的教学模式(课堂偏概念，考试偏综合题或“造火箭”式)。

　　考核：final double pass。教师团队反馈较慢，需要主动推进学习。

　　备考建议：课后自己实现小项目巩固模型与流程;通过小组讨论弥补反馈慢的问题;把课堂的concept和期末题型对应起来练习。

　　PHYS1001 — 大物(Software Engineering S1 选修)

　　难点：依赖中学物理知识，实验动手能力与 Excel 数据处理是关键。期末题量大且比平时难。

　　考核：final double pass;实验报告部分教师会较细致指导。

　　备考建议：重视实验步骤与数据分析(学会用Excel/统计插件处理实验数据并画图);完成实验前读懂原理，实验报告做到逻辑清晰、图表规范。

　　MATH1062 — 偏微分 + 统计学 + R 语言(数学基础必修)

　　难度 & 特点：偏微分部分相对简单，但前置课(如1061)要打牢基础。统计学计算量大且有 hurdle(门槛考试/通过限制)。R 语言对不少同学是一个短板。

　　备考建议：偏微分部分掌握基本方法与常用公式;统计学多做题、熟练手算与软件计算结合;R 语言练习常见数据处理与绘图命令(先做小脚本再组合成pipeline)。

　　INFO1113 — Java(编程基础必修)

　　难度 & 特点：进度快，把 Python 的核心概念在前4周用 Java 语法再教一次。Week5 要求在没学图形库基础上写完整版扫雷;期中后有大作业(如弹球游戏)，代码量可达数千行，且因 OO 设计与测试覆盖率常需大量重构。

　　考核：周测频繁，final 相对简单但有 hurdle。

　　备考建议：前 4 周强刷 Java 语法与面向对象概念;早做大作业，重视单元测试与设计模式以避免后期大改;利用周测反馈查漏补缺。

　　ELEC1601 — 电子信息(必修)

　　难度 & 特点：电路模拟、Arduino C、AVR 编程、机器人避障/走迷宫、memory 基础等并行学习，内容广且实操多，被很多同学视为“大一最难课”之一。著名教授授课质量高。项目多为闯关制(不通过关卡则可能无法参加期末)。

　　考核：有周测与项目闯关制。

　　备考建议：分块学习：电路理论→模拟→嵌入式程序;多在 lab 花时间实际跑代码与电路;按项目要求打卡，做笔记记录常见电路/调试问题。

　　DATA1002 — 数据科学(Software Engineering S2 选修)

　　难度 & 特点：包含 Excel、Pandas、matplotlib、机器学习基础，教授讲课实用性强(课程注重写报告形式交付)，适合想接触数据分析与实践的同学。

　　考核：期末有 hurdle，给分较为合理。

　　备考建议：把每次作业当做portfolio 项目整理好(报告、代码、图表);学会用 Pandas 做数据清洗、matplotlib 做基础可视化，理解机器学习模型的直观含义与局限。

　　跨课通用学习策略(学期规划)

　　周计划制：把每门课的周作业/周测写入同一日历，优先处理交期近且耗时的编程作业(INFO1110/INFO1113)。

　　模块化开发：大作业分模块实现并写测试，减少重构成本。

　　数学先行：把 MATH1061/1062 的基础在学期早期打牢，后续课(算法、机器学习)会受益。

　　实验与报告并重：PHYS1001、ELEC1601 的实验不仅要完成，还要写出规范报告，图表与数据处理要清晰。

　　利用助教与论坛：早提问、早反馈;INFO1110 的高效答疑是宝贵资源。

　　模拟考与时间管理：针对final的题量与double pass/hurdle形式，训练答题速度与格式(证明题、计算题、编程题的输出格式)。

　　结语(把握重点，稳步提分)

　　Software Engineering 在悉尼大学既要求扎实的编程能力，也要求良好的数学与工程实践能力。把每门课的“难点”与“考核机制”映射到学期计划里——例如哪些课需要每天编码投入、哪些课在考试周前集中冲刺——你就能把资源(时间/组队/导师帮助)放在最有回报的地方。按本攻略准备，你会更自信地面对作业堆与期末“闯关”。

　　常见问题(FAQ)

　　Q：哪些课最耗时间?

　　A：INFO1110、INFO1113(大作业与大量代码)以及 ELEC1601(多平台、多实验)。

　　Q：数学不太好能过吗?

　　A：可以，但必须在 MATH1061/1062 上花功夫，统计与线代对后续课程影响大。

　　Q：怎么准备有 double pass 或 hurdle 的期末?

　　A：提前做整套历年/模拟题，严格按照考试时间做限时训练，确保在门槛要求下能通过。