悉尼大學(xué)的金融數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)專業(yè)旨在為學(xué)生提供數(shù)學(xué)金融方法與思想的廣泛導(dǎo)引，為學(xué)生進(jìn)入金融行業(yè)就業(yè)或在相關(guān)領(lǐng)域進(jìn)行榮譽(yù)學(xué)位及深造學(xué)習(xí)奠定基礎(chǔ)。對(duì)于金融數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)專業(yè)的新生來說，有哪些內(nèi)容可以提前預(yù)習(xí)呢？以下是詳細(xì)指南。

一、核心基礎(chǔ)課程

學(xué)生需要完成以下課程之一：MATH1005/1905 或 DATA1001/1901。

MATH1002/1902 線性代數(shù)（3學(xué)分，第一學(xué)期）

MATH1021 單變量微積分（3學(xué)分，第一學(xué)期 + 第二學(xué)期）

MATH1921/1931 單變量微積分（3學(xué)分，第一學(xué)期）

MATH1023 多變量微積分與建模（3學(xué)分，第一學(xué)期 + 第二學(xué)期）

MATH1923/1933 多變量微積分與建模（3學(xué)分，第二學(xué)期）

MATH1005 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)思維（3學(xué)分，第一學(xué)期 + 第二學(xué)期）

MATH1905 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)思維（3學(xué)分，第二學(xué)期）

DATA1001/1901 數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)（6學(xué)分，第一學(xué)期 + 第二學(xué)期）

二、課程內(nèi)容概述

1、MATH1023：多元微積分與建模

本課程將探討多元微分微積分與建模。課程既注重理論基礎(chǔ)，也強(qiáng)調(diào)實(shí)踐應(yīng)用，旨在培養(yǎng)學(xué)生運(yùn)用數(shù)學(xué)理論解決實(shí)際問題的能力。課程涵蓋的主題包括：數(shù)學(xué)建模、一階微分方程、二階微分方程、線性方程組、二維和三維可視化、偏導(dǎo)數(shù)、方向?qū)?shù)、梯度向量以及多變量函數(shù)的優(yōu)化。

2、MATH1002：線性代數(shù)

MATH1002旨在為進(jìn)一步學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)提供全面準(zhǔn)備。課程將介紹向量與向量代數(shù)、線性代數(shù)（包括線性方程組的解法、矩陣、行列式、特征值與特征向量）。

3、MATH1021：單變量微積分

本課程將研究單變量微分學(xué)與積分學(xué)及其理論的廣泛應(yīng)用。課程涵蓋的主題包括：復(fù)數(shù)、單變量函數(shù)、極限與連續(xù)性、微分、優(yōu)化、泰勒多項(xiàng)式、泰勒定理、泰勒級(jí)數(shù)、黎曼和與黎曼積分。

4、MATH1005：基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)思維

本課程將為學(xué)生提供統(tǒng)計(jì)思維的基礎(chǔ)，使學(xué)生成為數(shù)據(jù)的批判性消費(fèi)者。學(xué)生將學(xué)會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析性思考，并評(píng)估任何結(jié)論的有效性和準(zhǔn)確性。課程將重點(diǎn)培養(yǎng)統(tǒng)計(jì)素養(yǎng)，涵蓋基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)概念，包括實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、探索性數(shù)據(jù)分析、抽樣和顯著性檢驗(yàn)。

5、DATA1001：數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)

本課程旨在培養(yǎng)所有學(xué)生的批判性思維和統(tǒng)計(jì)思維能力。學(xué)生將通過物理、健康、生命和社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域的問題和數(shù)據(jù)，在團(tuán)隊(duì)環(huán)境中培養(yǎng)適應(yīng)性問題解決能力。課程的目標(biāo)是使學(xué)生能夠：

- 闡述統(tǒng)計(jì)學(xué)在數(shù)據(jù)密集型世界中的重要性，包括當(dāng)前挑戰(zhàn)如倫理、隱私和大數(shù)據(jù)。

- 識(shí)別數(shù)據(jù)集背后的研究設(shè)計(jì)，并說明研究設(shè)計(jì)如何影響特定情境下的結(jié)果。

- 使用基礎(chǔ)R和ggplot生成、解釋和比較圖形及數(shù)值摘要。

- 應(yīng)用正態(tài)近似法處理數(shù)據(jù)，并考慮測(cè)量誤差。

- 使用線性回歸模型解釋兩個(gè)變量之間的關(guān)系。

- 使用箱線圖描述概率和概率變異性，包括抽樣調(diào)查和中心極限定理。

- 基于真實(shí)的多變量數(shù)據(jù)和問題，提出適當(dāng)?shù)募僭O(shè)并進(jìn)行一系列假設(shè)檢驗(yàn)。

- 解釋 p 值，并注意與假設(shè)檢驗(yàn)相關(guān)的各種陷阱。

- 在各種數(shù)據(jù)背景下，批判性地分析媒體和研究論文中統(tǒng)計(jì)方法的使用，特別關(guān)注混雜因素和偏倚。

以上就是悉尼大學(xué)金融數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)專業(yè)新生可以預(yù)習(xí)的一些內(nèi)容。如果你需要有針對(duì)性的悉尼大學(xué)課程預(yù)習(xí)輔導(dǎo)，可以立即與考而思的課程顧問聯(lián)系?？级紝⒓皶r(shí)安排專業(yè)的學(xué)術(shù)導(dǎo)師，幫助你明確課程的主要內(nèi)容、建立清晰的知識(shí)框架、掌握必要的學(xué)術(shù)技能，從而有更好的學(xué)業(yè)表現(xiàn)。