墨尔本大学选课指导｜DS专业大一选课攻略

在墨尔本大学的学习体系中，大一是整个本科阶段学术路径的奠基阶段。对于选择Data Science方向的学生来说，大一选课更是直接决定了后续能否顺利衔接高阶课程、是否具备足够的数理与编程基础，以及未来在人工智能、统计分析、商业分析等方向上的发展空间。以下为大家整理了一份符合DS专业学生实际学习节奏的大一选课攻略，希望能帮助新生顺利完成选课。

一、墨尔本大学Data Science专业整体课程框架

在DS专业中，你将建立扎实的数据分析统计基础（数据采集、数据挖掘、建模与推断），并掌握计算机科学原理（算法、数据结构、数据管理与机器学习）。

DS专业作为Bachelor of Science的组成部分进行修读。

大一、大二将修读专业必修基础课程，涵盖数学、统计学及计算机科学领域。大三需完成50学分（四门课程）的数据科学深度专项课程。整个学业期间还需选修科学类选修课及非科学类通识课程。

课程规划示例：

示例课程计划要求学生在VCE专业数学3/4课程中取得至少29分（或同等成绩）。若学生未修读过VCE课程，则需在第一学期先注册MAST10005微积分1课程。

二、大一必修与推荐课程

1. 数学基础课程

在墨尔本大学，Data Science对数学能力的要求远高于很多学生的预期。大一阶段，数学类课程是最容易“拉开差距”的部分。

• Calculus 1 / Calculus 2（微积分）

微积分几乎贯穿整个数据科学学习过程，无论是优化算法、概率分布，还是机器学习模型，都离不开微积分思想。大一阶段修读微积分课程，重点不在于刷难题，而在于理解函数、极限、导数和积分的基本思想。如果数学基础较弱，建议在选课时预留足够精力。

• Linear Algebra（线性代数）

线性代数是Data Science的“语言”。矩阵运算、向量空间、特征值等内容，会在后续的统计建模和机器学习课程中反复出现。很多学生在大一低估了线性代数的重要性，结果在大二、大三课程中感到非常吃力。

2. 编程与计算课程

• Foundations of Computing

这是Data Science学生的大一核心课程之一，通常以Python为主要语言。课程不仅教授语法，更强调计算思维、问题拆解和算法逻辑。

对于没有编程背景的学生来说，这类课程在前期可能会有一定挑战，但只要跟上作业节奏，整体可控。对于有基础的学生，也可以通过该课程系统梳理编程规范和数据结构，为后续学习打牢基础。

3. 数据与统计导向课程

• Statistics / Probability 基础课程

统计学是Data Science的理论核心。大一阶段的统计课程通常会涵盖描述性统计、概率基础、随机变量和简单分布等内容。虽然内容看似基础，但这些概念会在后续的数据分析、模型评估中反复出现。

在选课时，建议优先选择与数据分析或统计建模直接相关的统计课程，而不是偏纯理论但与Data Science联系较弱的选项。

三、Data Science大一选课常见误区解析

• 误区一：为了“轻松过关”刻意回避数学课程

短期看似减轻压力，但长期会严重影响后续学习，甚至限制专业选择空间。

• 误区二：一次性选择太多高强度课程

Data Science课程普遍作业量较大，如果第一学期就堆满高难度数学和编程课，很容易在中后期崩盘。

• 误区三：忽视课程之间的先修关系

墨尔本大学课程体系衔接性很强，如果大一基础没打好，大二、大三很多课程将无法顺利修读。

从整体策略上看，大一选课应遵循“基础优先、节奏合理、难度分散”的原则。建议每学期至少包含一门数学课、一门编程课，并搭配一门相对应用或理论压力较小的课程，以平衡学习负担。此外，新生应尽早熟悉课程大纲，了解评估方式是偏重作业、项目还是考试，这对选课和时间管理都非常关键。

对于墨尔本大学Data Science专业的学生而言，大一选课并不是简单的完成学分任务，而是为未来三到四年的学习路径做出选择和规划。数学、编程和统计三大基础如果在大一阶段打牢，后续无论是机器学习、人工智能，还是数据分析与科研方向，都会走得更加从容。

如果你正站在入学或转专业的节点，对课程选择感到犹豫，可以直接联系考而思的课程顾问，以获得有针对性的墨尔本大学选课辅导。考而思将安排专业的学术导师，帮助你进一步明确学位要求、分析课程设置、制定选课方案、完成选课操作，顺利开启本科阶段的学习。