1 新南威爾士大學(xué)歷史介紹
新南威爾士大學(xué)，成立于1949年，是澳大利亞“八校集團”的成員，新南威爾士大學(xué)是三個國際著名的研究型大學(xué)聯(lián)盟組織環(huán)太平洋大學(xué)聯(lián)盟（APRU）、全球科技大學(xué)聯(lián)盟（GlobalTech）、Universitas 21的成員大學(xué)之一。在眾多學(xué)科中，新南威爾士大學(xué)以商科和工科著稱。根據(jù)各項學(xué)術(shù)評鑒與科學(xué)研究排名顯示，今天的新南威爾士大學(xué)是澳大利亞高科技和高等研究的先驅(qū)領(lǐng)導(dǎo)大學(xué)，也是澳大利亞商業(yè)，法律和理工精英的所在地。
2 為什么選擇新南威爾士大學(xué)留學(xué)
新南威爾士大學(xué)優(yōu)勢：新南威爾士大學(xué)是東南亞、歐洲及北美洲最負盛名的“21世紀大學(xué)集團”的成員，在澳大利亞只有3所大學(xué)為該集團成員，被亞洲周刊評為亞太地區(qū)前十位的大學(xué)。它是澳大利亞八大五星級名校之一，在各學(xué)術(shù)領(lǐng)域均處于世界領(lǐng)先水平，尤以工科及商科見長。大學(xué)主校區(qū)位于肯辛頓在悉尼地區(qū)，占地38公頃，距悉尼市火車站、機場都很近，交通便利。
選擇新南威爾士大學(xué)理由---排名
2017泰晤士高等教育世界大學(xué)排名第78
綜合排名：46
學(xué)術(shù)聲譽排名：42
畢業(yè)生競爭力排名：22
人文學(xué)院排名：41
社會科學(xué)和管理學(xué)院排名：21
自然科學(xué)學(xué)院排名：61
工程和科技學(xué)院排名：21
生命科學(xué)和醫(yī)學(xué)學(xué)院排名：43
建筑專業(yè)排名：19
藝術(shù)和設(shè)計專業(yè)排名：29
會計和金融專業(yè)排名：13
商業(yè)和管理專業(yè)排名：24
經(jīng)濟學(xué)專業(yè)排名：38
法律專業(yè)排名：13
環(huán)境科學(xué)專業(yè)排名：24
土木工程專業(yè)排名：16
計算機專業(yè)排名：35
電氣工程專業(yè)排名：43
機械工程專業(yè)排名：34
臨床醫(yī)學(xué)專業(yè)排名：46
心理學(xué)專業(yè)排名：16
選擇新南威爾士大學(xué)留學(xué)--獲獎榮譽
1、亞太地區(qū)最優(yōu)秀的大學(xué)之一。
2、新南威爾士大學(xué)是澳大利亞最主要的教學(xué)和研究基地之一，曾入選《亞洲周刊》評選的“亞太地區(qū)最好的十所大學(xué)”。
3、根據(jù)Spear's雜志和研究公司W(wǎng)ealthInsight出具的一份新國際聯(lián)盟榜單，新南威爾士州大學(xué)(University of NSW)是澳大利亞所有大學(xué)中“最盛產(chǎn)”百萬富翁的學(xué)校，在世界百萬富翁母校中排名第33位。
4、工程學(xué)院世界排名33名(2013QS世界大學(xué)工程學(xué)院排名)。澳大利亞工程師協(xié)會將新南威爾士大學(xué)評定為培養(yǎng)出工程領(lǐng)域人才數(shù)量最多的大學(xué)，在2013年最杰出的100位工程師名單里其畢業(yè)生比例占到了23%，為全澳之首。
選擇新南威爾士大學(xué)留學(xué)--學(xué)術(shù)能力
1、作為澳大利亞研究型大學(xué)的先驅(qū)，新南威爾士大學(xué)的研究實力雄厚，研究范圍涵蓋所有的領(lǐng)域，如生物和醫(yī)學(xué)、信息技術(shù)和材料工程、經(jīng)濟學(xué)、社會科學(xué)等。
2、新南威爾士大學(xué)與商業(yè)和產(chǎn)業(yè)界之間的聯(lián)系更為緊密，并一直致力學(xué)術(shù)創(chuàng)新。新南威爾士大學(xué)憑借其各方面的優(yōu)勢，定期為商業(yè)機構(gòu)和政府部門舉辦范圍廣泛的咨詢及培訓(xùn)服務(wù)。
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3 校友分享為什么選擇新南威爾士大學(xué)
新南威爾士大學(xué)學(xué)生學(xué)習(xí)經(jīng)歷：
我在這里先讀的是10周的語言，然后再讀了兩年的Master of Information Technology，期間受到了很多人的幫助，想明白了很多事情，對我人生改變很大。下面想按時間的順序結(jié)合我的生活、課程和大家分享一下我的經(jīng)歷，也希望對后來的人有所幫助。
當時大三時準備出國，由于雅思沒有考到6.5分，然后申請了新南的十周語言班(幸好作文到了6，要不可能要申請久一點的;也有遇到分數(shù)到了喜歡讀個15或者20周的同學(xué))。語言班應(yīng)該是算在新南學(xué)習(xí)中最輕松的一段時間了，只要上課認真聽，作業(yè)都做了，考試認真考，讓老師覺得你是個積極學(xué)習(xí)的學(xué)生，一般都是可以順利通過的。語言的內(nèi)容都不難，對于國內(nèi)的孩子來說，算是一個可以在學(xué)習(xí)和生活上過渡的橋梁課程。其中你會遇到來到泰國，巴西，伊朗，日本等等國家的朋友，當然，最多的還是中國人。我在澳洲最好的朋友(基本都是中國人)，大多都是在讀語言的時候認識的，可能是和上課的時候壓力不是很大，大家一起去玩的機會比較多，然后又是第一批認識的朋友有關(guān)。
(第一天到澳洲)
由于我是1月初就讀完了語言，但是正式開學(xué)要到二月底，期間有大概兩個月的空閑時間，于是經(jīng)當時舍友的介紹，我去了一家香港人開的餐廳打工，當時的工資還是挺不錯的，算上小費一個小時大概有13.5刀的樣子，雖然經(jīng)理當時問我要了稅號，但是他給我發(fā)工資時都是用現(xiàn)金的，所以感覺他并沒有繳稅，所以從名義上來說，這算是黑工。后來發(fā)現(xiàn)在澳洲這種現(xiàn)象其實還挺普遍的，因為最低工資太高了，很多小餐館根本支付不了，于是會選擇用一些流動性比較高的幫工(兼職/黑工)來節(jié)約開銷。其中最有意思的就是，每天都要聽經(jīng)理、廚房罵粗口，把別人祖宗什么的都罵了一遍，這也是我在澳洲唯一一段時間聽到這么多粗口的。
我第一學(xué)期選了下面這幾門課：
COMP9024 Data Structures and Algorithms
COMP9311 Database System
COMP9414 Artificial Intelligence
GSOE9820 Project Management
由于我本科是學(xué)計算機的，所以我選課會選一些自己偏弱或者當時沒有好好學(xué)的課，當然，第一學(xué)期也比較偷懶，想先好好適應(yīng)一下環(huán)境，于是沒有選很難的課程。在這幾門課中，我覺得最有意思的和對我后面的學(xué)習(xí)幫助最大的課就是9024這門課了，其中，你會學(xué)到一些比較基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，要能夠熟練的算時間復(fù)雜度和快速寫出偽代碼，這些在后面的課程甚至在我后面做的研究和工作面試中都會經(jīng)常出現(xiàn)，可以說是編程奠基的課程。這門課有四個作業(yè)，分別要求你實現(xiàn)四個算法，第一個作業(yè)就是實現(xiàn)一個鏈表，可以輕松做完。但是從第二個開始，代碼量就有點大了，要先把老師給的整個庫文件好好讀懂，然后再結(jié)合庫里的一些算法，自己再寫一個拓展的AVLTree，耗時應(yīng)該一個星期左右，后面的就是寫一個TaskScheduler和一個壓縮的SuffixTree，耗時都是一個星期左右。由于我當時并沒有跟著別人選課，上課的時候不認識人，一般都是自己一個人坐著，于是作業(yè)都是自己一個人悶著寫的，這樣有好處也有壞處，好處是自己把老師給的代碼全都看完了，壞處是寫不出來時干著急。這門課一定要好好學(xué)，即使少花點時間在9820這種課，也要好好多花時間自己獨立把作業(yè)做完。
至于9311這門課，如果你遇上了Raymond Wong教你的話，那你會受益匪淺，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的知識一定會學(xué)的很通透很懂，但是如果遇到了Xuemin Lin教的話，那就自己好好學(xué)吧。9414這門課學(xué)的是人工智能比較層面高的知識，底層的算法涉及的并不是很多，而且寫作業(yè)時要求用的編程語言是pl，如果以后工作不是偏AI研究方向的話，應(yīng)該也很少會用到，所以這門課對我自己而言，算是比較水的課了。9820算是一門寫作課，能免則免，不能免好好寫作文就好了。
第二學(xué)期：
MATH5845 Time Series
MATH5905 Statistical Inference
COMP6771 Advanced C++ Programming
COMP6714 Info Retrieval and Web Search
這學(xué)期選課的時候，感覺自己是腦子抽了，選了兩門統(tǒng)計的課。先說說5845，統(tǒng)計學(xué)院的這門時間序列是比較偏數(shù)學(xué)和研究方向的課，會有很多統(tǒng)計學(xué)的前置基礎(chǔ)課程要求，意思就是老師會預(yù)想你是都有這些統(tǒng)計知識了，才會選這門課，但是這并不像其他課一樣是硬性要求，你選了這門課，就要對自己負責。我記得當時我們學(xué)院，只有三個人選了這門課。由于我自己本科并不是學(xué)統(tǒng)計的，很多統(tǒng)計的基礎(chǔ)知識都不是很懂，所以這門課學(xué)的還挺吃力的，整個學(xué)期有40%的時間都花在了這門課上，記憶最深刻的是，生日當天晚上通了個宵，把這門課的唯一一個Project收尾，但是自己寫的時候有很多都是問別人的，自己對整個Project了解的并不通透。交作業(yè)的當天，我看了一下我的同學(xué)們，感覺大部分人都是精神不振，胡子沒剃，最后一刻進教室教的作業(yè)。一個比較客觀的事實就是我室友本科是在英國讀的經(jīng)濟，研究生精算在讀，平時靠幫別人寫論文賺外快，最后這門課成績只拿了67分(我非常感謝這位室友，感謝他對我學(xué)習(xí)和生活上的無私幫助);當然也有遇到大神project fail掉了，靠期末考把最后分數(shù)拉到78。這門課學(xué)完之后感覺后面在自己學(xué)院學(xué)的Machine Learning和Data Mining的統(tǒng)計知識簡直是太簡單了，輕松理解。
對于5905，這也算是一門比較有用的統(tǒng)計學(xué)的課了，其中學(xué)的很多統(tǒng)計知識在后面也會經(jīng)常用到，例如Bayes Theorem, Multinomial Distribution, Maximum Likelihood Estimation, Loss Function等等，都非常有用，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘的一些編程知識，很容易應(yīng)用到實際當中。我當時這門課是抱著一個本科悉尼大學(xué)數(shù)學(xué)系大神大腿學(xué)的，他給我推薦了一個學(xué)習(xí)方法，就是不懂的多上YouTube上搜搜看，上面有很多統(tǒng)計知識的講解視頻，講的非常清楚。我當時就是一點一點學(xué)，哪里不會點哪里，最后弄懂了很多，還養(yǎng)成了經(jīng)常無字幕看英文視頻的習(xí)慣。
對于6771，我們當時一共有4個作業(yè)，第三個作業(yè)是我兩年中唯一一個寫了通宵的編程作業(yè)。感覺這門課學(xué)的知識很多，好好學(xué)，能讓你養(yǎng)成很好的編程習(xí)慣，例如你會先看一遍Google的C++編程文檔，然后再開始寫作業(yè)。其中Tutotials能去就多去，和輔導(dǎo)員多交流一下也是挺有用的，期末考和老師最后給的Sample Exam挺像的，好好復(fù)習(xí)就行?，F(xiàn)在這門課已經(jīng)把第三個作業(yè)拆開了，變成了一共交5個編程作業(yè)。
6714，這門課學(xué)的很多，最后考試題量很大，考試題還不太按給的考綱出，因為這門課的老師也是教Data Mining的老師，按照Data Mining的術(shù)語的話，你復(fù)習(xí)的時候由于只復(fù)習(xí)規(guī)定內(nèi)容很可能會出現(xiàn)Over fitting，為了避免Over fitting，你平時上課要好好理解，好好記住老師講的內(nèi)容，盡量generalise學(xué)到的知識(學(xué)到的知識可以應(yīng)用到不同問題)，最后的Test Error Rate才會降低，分數(shù)才可以高點。
第三學(xué)期：
COMP9319 Web Data Compression & Search
COMP9201 Operating Systems
COMP9315 Database Systems Implemenatition
COMP9417 Machine Learning & Data Mining
9319是學(xué)院里公認的最難的課程之一(Data Warehousing & Data Mining的老師Wei Wang在課上也推薦過)。至于說為什么難呢，個人覺得，第一，是因為課上教的數(shù)據(jù)壓縮的算法實現(xiàn)起來比較復(fù)雜，而且所有作業(yè)都要用C或C++寫，如果之前沒有學(xué)過這兩門語言的話會比較頭疼。第二，是因為課里的三個作業(yè)都是關(guān)于算法優(yōu)化的，就是要求不斷改進自己寫的算法，在時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度之間尋找一個最佳的平衡點，而這種優(yōu)化，可以說是無止境的。例如，你可以寫一個運行時間只有0.1秒但需要用300M內(nèi)存的算法，但是你也可以寫一個運行時間1秒但只要10M內(nèi)存的算法，同時，你也可以寫出一個運行時間只要0.05秒而且只需要用到1M內(nèi)存的算法。這門課就是Raymond Wong教的，他是學(xué)院里公認的教課教的最好的老師之一，斯坦福大學(xué)博士后畢業(yè)。老師對作業(yè)的要求并不是十分苛刻，感覺難是難在自己對算法不斷地理解和改進上面。學(xué)完這門課后，你完全可以寫自己的文件壓縮和解壓器，課上會介紹很多業(yè)界流行的算法。
9201也是學(xué)院里公認的最好的也是最難的課程之一了，多個老師在課上都表示過學(xué)院能以擁有Kevin Elphinstone教操作系統(tǒng)為榮。
第四學(xué)期：
COMP9318 Data Warehousing & Data Mining
COMP9321 Web Applications Engineering
COMP9041 Software Construction
COMP4418 Knowledge Representation
9318這門課算是學(xué)的這么多課中，對我來說，最有趣的一門了。因為之前學(xué)了Machine Learning的緣故，這門課學(xué)起來，還不是那么吃力的。很多知識理解起來相當有意思，像Linear Regression和Logistic Regression這些分類算法，很容易應(yīng)用到實際中去(例如利用個人的過往記錄和特征對其進行信用評估，就是比較基本的分類問題)，還有像FP-Tree算法可以從交易數(shù)據(jù)庫中尋找數(shù)據(jù)之間的關(guān)系(例如啤酒和尿布之間的關(guān)系)，都十分有意思。
好的，那么這就是學(xué)校百科網(wǎng)給大家分享的為什么選擇去新南威爾士大學(xué)留學(xué)，希望大家看完這篇由小編精心整理的內(nèi)容后，能對相關(guān)知識有所了解，解決你的疑惑！查看更多留學(xué)相關(guān)文章請訪問學(xué)校百科網(wǎng)