多伦多大学CSCB07 – Software Design 课程解析

　　这篇文章就来好好扒一扒 CSCB07，帮你搞清楚这门课是干嘛的、学什么、怎么考、难在哪儿，以及怎么才能考高分，让学统计、机器学习和数据挖掘的同学们提前做好准备。

　　CSCB07 – Software Design 课程介绍

　　课程代码：CSCB07

　　课程名称：Software Design

　　开课院系：计算机科学系

　　适用专业：

　　统计学专业

　　统计机器学习与数据挖掘方向

　　计算机、数据科学交叉方向

　　注意!CSCB07 不是那种随便写写代码就能过的入门课，它更强调软件工程的思想、系统设计的能力和代码的质量。对统计专业的同学来说，这是个不小的跨学科挑战。

　　课程内容

　　CSCB07 不会只教你用某种编程语言，而是教你一套系统的软件设计方法论，主要包括：

　　1. 面向对象设计

　　怎么合理地创建类和对象

　　继承、多态、接口怎么用

　　怎么划分抽象层级

　　2. 软件设计原则与模式

　　SOLID 原则

　　常见的设计模式(比如 Factory、Observer、Strategy)

　　怎么分析可扩展性和可维护性

　　3. 软件架构与模块化

　　模块之间怎么解耦、怎么管理依赖关系

　　分层架构怎么设计

　　大型项目怎么规划结构

　　4. 测试与代码质量控制

　　单元测试

　　Debug 和代码重构

　　代码规范和文档怎么写

　　学了这些，对以后同学们做机器学习系统、搭建数据管道、做科研项目都很有帮助。

　　考核方式

　　每个学期可能会稍微有点不一样，但一般包括：

　　编程作业(占比重)

　　不是写几个小程序就完事，而是要做比较大的项目

　　更看重设计逻辑，而不是简单的功能实现

　　项目 / 小组项目

　　要模拟真实的软件系统

　　需要团队合作

　　期中 / 期末考试

　　考理论，也考设计思路分析

　　比如 UML 图、设计原则、代码阅读理解

　　对统计专业的同学来说，考试的时候“解释设计思想”可能比写代码还难。

　　常见问题

　　1. 编程经验少

　　很多学统计的同学以前主要用 R / Python 做数据分析，CSCB07 更强调工程级的代码和结构设计。

　　2. 不习惯“抽象设计题”

　　考试和作业经常会让你：

　　设计一个系统结构

　　分析为什么要这样设计

　　比较不同方案哪个更好

　　这对没学过计算机的同学来说不太容易。

　　3. 时间不够用

　　CSCB07 的项目很大，需要不断迭代。要是前期设计没做好，后期改起来会非常麻烦。

　　怎么才能考高分?

　　1. 提前补习软件设计基础

　　建议大家在开课前先搞清楚：

　　OOP 的基本概念

　　UML 类图

　　常见设计模式怎么用

　　2. 做作业的时候先“设计”，再写代码

　　动手之前先想清楚：

　　类之间是什么关系

　　模块的边界在哪儿

　　哪些地方可以扩展

　　3. 多做 Code Review 和测试

　　每次提交之前检查一下设计是不是太复杂，用单元测试来验证逻辑是否正确。

　　4. 结合自己的专业来理解课程

　　学好 CSCB07，以后才能更好地：

　　实现机器学习系统

　　把数据挖掘项目工程化

　　写出高质量的毕业论文代码

　　学了这门课有什么用?

　　学完 CSCB07，你可以：

　　从只会“写脚本”变成能“做系统”

　　把算法变成可维护的软件

　　在科研、实习和找工作的时候展现你的工程能力

　　这也是多伦多大学把 CSCB07 列为必修课的原因。

　　FAQ：常见问题解答

　　Q1：统计专业的学生能学好 CSCB07 吗?

　　能，但需要多花时间补习软件设计基础。这门课对算法要求不高，更看重设计逻辑和工程思维。

　　Q2：CSCB07 更偏重理论还是实践?

　　两者都重要。作业和项目偏实践，但考试会考很多设计原则、架构分析和抽象思维。

　　Q3：CSCB07 容易挂科吗?

　　对跨专业的学生来说，CSCB07 更有挑战性。常见的问题不是代码写不出来，而是设计思路不符合评分标准。

　　Q4：如果觉得 Software Design 压力太大，有辅导班吗?

　　有的。像海马课堂这样的平台，专门做留学生课程辅导，可以针对 CSCB07 的作业、设计模式和考试题型进行一对一讲解，特别适合学统计和机器学习的同学补习软件工程知识。