信息科学学士后文凭 – 学士后文凭

以下是对您提供的课程列表的结构化中文摘要（按学科方向归类，含学分、先修要求与关键内容）： --- ### 🧠 计算机科学核心课程（15学分/门） - 算法与数据结构（159201）：线性结构、树、图、哈希表、搜索/排序算法、复杂度分析；实践性强。 *先修：159102；禁选：159271* - 面向对象编程（159234）：Java/C++实现类、继承、多态、泛型等；强调设计与实践。 *先修：159102* - 嵌入式编程（159236）：基于硬件（开关、LED、加速度计等）的低级语言开发。 *先修：159102；禁选：159233, 159270* - 软件工程设计与构建（159251）：高质量软件系统的设计与构造方法与工具。 *先修：159234* - 编程语言范式（159272）：重点学习函数式编程（递归、高阶函数、Lambda等），使用纯/多范式语言实践。 *先修：159102；禁选：159202* --- ### 🤖 人工智能与数据科学方向 - 人工智能（159302）：状态空间搜索、知识表示、约束满足、博弈、逻辑系统、机器学习。 *先修：159201 或 159234；禁选：159372* - 数据库开发（158337）：关系/非关系数据库设计、建模、查询与事务/分析处理。 *先修：任一1582xx或1592xx课；禁选：158247* - 数据挖掘（161324）：数据清洗、可视化、监督/无监督建模、集成方法、主流工具实操。 *先修：统计类（如161122/161250/297101）等；禁选：161223, 161777* - 数据整理与机器学习（297201）：数据获取→清洗→转换→建模全流程；侧重Python等高级语言应用。 *先修：297101 或 161122 或（159101/159100 + 数理基础）；禁选：158222* - 应用机器学习与大数据处理（297301）：进阶ML算法、真实场景建模、数据产品原型、可视化叙事。 *先修：158222 或 297201；禁选：158333* --- ### 📱 应用开发与系统方向 - 移动应用开发（159336）：iOS/Android平台开发、测试、发布至应用市场。 *先修：159234 或 159235* - 高级Web开发（159352）：Web/分布式系统开发技术栈、安全问题。 *先修：159201 或 159234；禁选：159339* - 操作系统与网络（159342）：OS架构、进程/线程、同步、网络协议与设计。 *先修：159201 或 159234；禁选：159334/335/354/355* - 编程语言、算法与并发（159341）：计算模型、并发编程（线程/同步/并行）、语言设计。 *先修：159201 或 159202；禁选：159331* --- ### 🎮 图形与游戏开发 - 计算机图形编程（159235）：图形变换、渲染管线、着色器、动画。 *先修：159102；禁选：159360* - 游戏编程（159261）：游戏架构、物理系统、图形基础、实验室项目驱动。 *先修：159101* - 高级游戏编程（159361）：现代游戏引擎（如Unity/Unreal）深度开发与系统实现。 *先修：159261* --- ### ⚙️ 软件工程与信息系统 - 系统分析与建模（158225）：需求捕获、UML建模、行业案例实践。 *先修：157150/157151/115107/1581xx/1591xx；禁选：158254* - 网络安全与隐私（158235）：网络协议、LAN/WAN设计、中间件、客户端-服务器架构。 *先修：1581xx/1591xx等* - 软件质量保证与测试（158244）：测试计划、Web应用测试、ISQTB基础认证支持。 *先修：1571xx/1581xx/1591xx* - Web开发（158258）：现代Web技术入门（HTML/CSS/JS/框架）。 *先修：1581xx/1591xx；禁选：158256* - 软件构建（158326）：高级软件设计、实现与测试方法及工具实战。 *先修：158256/158258/159234/159270* - 物联网与云计算（158335）：IoT设备开发 + 云平台集成（如AWS/Azure）。 *先修：158235 + (158212/158256/158258)* - 信息科学职业素养（158345）：伦理、法律、沟通、团队协作等专业议题。 *先修：1572xx/1582xx/1592xx* - 用户体验设计（158359）：UI/UX全流程（分析→原型→评估），覆盖桌面/Web/移动/新型交互。 *先修：1572xx/1582xx/1592xx* --- ### 📊 数据分析与统计（15学分/门） - 数据分析（161250）：统计基础、探索性分析、假设检验、结果呈现（跨学科适用）。 *先修：1611xx 或 297101；禁选：161220* - 回归建模（161251）：多元回归、分类变量建模、诊断、时间序列、变量选择等。 *先修：同上；禁选：161221* - 可复现统计可视化（161307）：地图、时间序列预测、视觉推断等可复现图表实践。 *先修：任一统计/数据类高阶课（如161250/161251/297101等）* --- ### 🏢 信息技术管理与组织方向 - 管理、分析与决策（157216）：数据驱动组织决策技术导论。 - 社交媒体与商业（157240）：社交平台商业应用与社会技术视角分析。 - 组织技术趋势（157241）：从用户、管理者、组织、社会四维审视IT发展趋势。 *禁选：157242* - 组织知识管理（157340）：信息系统如何在知识经济中创造商业价值。 *先修：1142xx/1522xx/1572xx/1582xx/1592xx* - 技术治理与风险管理（157350）：技术方案对齐组织战略的设计与管理。 *禁选：57301/157373/157341* - 技术项目与项目群管理（157394）：敏捷开发、设计思维在技术项目落地中的应用。 *先修：同157340* --- ✅ 所有课程均为15学分，属新西兰大学本科高年级（200–300 level）课程，强调理论+实践+项目导向，多数需前置编程或统计基础。课程代码前缀（如159=CS, 161=Stats, 158=IS, 157=ITM, 297=Data Science）体现学科归属。 如需按专业路径推荐选课组合（如AI方向、全栈开发、数据科学、IT管理），我可为您定制规划。