為什么選擇去新南威爾士大學留學

2023-09-27 14:36:34 來源：中國教育在線

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為什么選擇去新南威爾士大學留學

新南威爾士大學，成立于1949年，是澳大利亞“八校集團”的成員，新南威爾士大學是三個國際著名的研究型大學聯盟組織環太平洋大學聯盟（APRU）、全球科技大學聯盟（GlobalTech）、Universitas 21的成員大學之一。在眾多學科中，新南威爾士大學以商科和工科著稱。根據各項學術評鑒與科學研究排名顯示，今天的新南威爾士大學是澳大利亞高科技和高等研究的先驅領導大學，也是澳大利亞商業，法律和理工精英的所在地。

2 為什么選擇新南威爾士大學留學

新南威爾士大學優勢：新南威爾士大學是東南亞、歐洲及北美洲最負盛名的“21世紀大學集團”的成員，在澳大利亞只有3所大學為該集團成員，被亞洲周刊評為亞太地區前十位的大學。它是澳大利亞八大五星級名校之一，在各學術領域均處于世界領先水平，尤以工科及商科見長。大學主校區位于肯辛頓在悉尼地區，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理由---排名

2017泰晤士高等教育世界大學排名第78

綜合排名：46

學術聲譽排名：42

畢業生競爭力排名：22

人文學院排名：41

社會科學和管理學院排名：21

自然科學學院排名：61

工程和科技學院排名：21

生命科學和醫學學院排名：43

建筑專業排名：19

藝術和設計專業排名：29

會計和金融專業排名：13

商業和管理專業排名：24

經濟學專業排名：38

法律專業排名：13

環境科學專業排名：24

土木工程專業排名：16

計算機專業排名：35

電氣工程專業排名：43

機械工程專業排名：34

臨床醫學專業排名：46

心理學專業排名：16

選擇新南威爾士大學留學--獲獎榮譽

1、亞太地區最優秀的大學之一。

2、新南威爾士大學是澳大利亞最主要的教學和研究基地之一，曾入選《亞洲周刊》評選的“亞太地區最好的十所大學”。

3、根據Spear's雜志和研究公司WealthInsight出具的一份新國際聯盟榜單，新南威爾士州大學(University of NSW)是澳大利亞所有大學中“最盛產”百萬富翁的學校，在世界百萬富翁母校中排名第33位。

4、工程學院世界排名33名(2013QS世界大學工程學院排名)。澳大利亞工程師協會將新南威爾士大學評定為培養出工程領域人才數量最多的大學，在2013年最杰出的100位工程師名單里其畢業生比例占到了23%，為全澳之首。

選擇新南威爾士大學留學--學術能力

1、作為澳大利亞研究型大學的先驅，新南威爾士大學的研究實力雄厚，研究范圍涵蓋所有的領域，如生物和醫學、信息技術和材料工程、經濟學、社會科學等。

2、新南威爾士大學與商業和產業界之間的聯系更為緊密，并一直致力學術創新。新南威爾士大學憑借其各方面的優勢，定期為商業機構和政府部門舉辦范圍廣泛的咨詢及培訓服務。

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3 校友分享為什么選擇新南威爾士大學

新南威爾士大學學生學習經歷：

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合我的生活、課程和大家分享一下我的經歷，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;也有遇到分數到了喜歡讀個15或者20周的同學)。語言班應該是算在新南學習中最輕松的一段時間了，只要上課認真聽，作業都做了，考試認真考，讓老師覺得你是個積極學習的學生，一般都是可以順利通過的。語言的內容都不難，對于國內的孩子來說，算是一個可以在學習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，日本等等地區的朋友，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。

(第一天到澳洲)

由于我是1月初就讀完了語言，但是正式開學要到二月底，期間有大概兩個月的空閑時間，于是經當時舍友的介紹，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，雖然經理當時問我要了稅號，但是他給我發工資時都是用現金的，所以感覺他并沒有繳稅，所以從名義上來說，這算是黑工。后來發現在澳洲這種現象其實還挺普遍的，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)來節約開銷。其中最有意思的就是，每天都要聽經理、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的課，當然，第一學期也比較偷懶，想先好好適應一下環境，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習幫助最大的課就是9024這門課了，其中，你會學到一些比較基礎的數據結構和算法，要能夠熟練的算時間復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常出現，可以說是編程奠基的課程。這門課有四個作業，分別要求你實現四個算法，第一個作業就是實現一個鏈表，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，然后再結合庫里的一些算法，自己再寫一個拓展的AVLTree，耗時應該一個星期左右，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，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，數據庫系統的知識一定會學的很通透很懂，但是如果遇到了Xuemin Lin教的話，那就自己好好學吧。9414這門課學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。

第二學期：

MATH5845 Time Series

MATH5905 Statistical Inference

COMP6771 Advanced C++ Programming

COMP6714 Info Retrieval and Web Search

這學期選課的時候，感覺自己是腦子抽了，選了兩門統計的課。先說說5845，統計學院的這門時間序列是比較偏數學和研究方向的課，會有很多統計學的前置基礎課程要求，意思就是老師會預想你是都有這些統計知識了，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。我記得當時我們學院，只有三個人選了這門課。由于我自己本科并不是學統計的，很多統計的基礎知識都不是很懂，所以這門課學的還挺吃力的，整個學期有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。交作業的當天，我看了一下我的同學們，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。一個比較客觀的事實就是我室友本科是在英國讀的經濟，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，感謝他對我學習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拉到78。這門課學完之后感覺后面在自己學院學的Machine Learning和Data Mining的統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計學的課了，其中學的很多統計知識在后面也會經常用到，例如Bayes Theorem, Multinomial Distribution, Maximum Likelihood Estimation, Loss Function等等，都非常有用，結合數據挖掘的一些編程知識，很容易應用到實際當中。我當時這門課是抱著一個本科悉尼大學數學系大神大腿學的，他給我推薦了一個學習方法，就是不懂的多上YouTube上搜搜看，上面有很多統計知識的講解視頻，講的非常清楚。我當時就是一點一點學，哪里不會點哪里，最后弄懂了很多，還養成了經常無字幕看英文視頻的習慣。

對于6771，我們當時一共有4個作業，第三個作業是我兩年中唯一一個寫了通宵的編程作業。感覺這門課學的知識很多，好好學，能讓你養成很好的編程習慣，例如你會先看一遍Google的C++編程文檔，然后再開始寫作業。其中Tutotials能去就多去，和輔導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，好好復習就行。現在這門課已經把第三個作業拆開了，變成了一共交5個編程作業。

6714，這門課學的很多，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的術語的話，你復習的時候由于只復習規定內容很可能會出現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容，盡量generalise學到的知識(學到的知識可以應用到不同問題)，最后的Test Error Rate才會降低，分數才可以高點。

第三學期：

COMP9319 Web Data Compression & Search

COMP9201 Operating Systems

COMP9315 Database Systems Implemenatition

COMP9417 Machine Learning & Data Mining

9319是學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，是因為課上教的數據壓縮的算法實現起來比較復雜，而且所有作業都要用C或C++寫，如果之前沒有學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都是關于算法優化的，就是要求不斷改進自己寫的算法，在時間復雜度和空間復雜度之間尋找一個最佳的平衡點，而這種優化，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內存的算法，但是你也可以寫一個運行時間1秒但只要10M內存的算法，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內存的算法。這門課就是Raymond Wong教的，他是學院里公認的教課教的最好的老師之一，斯坦福大學博士后畢業。老師對作業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，課上會介紹很多業界流行的算法。

9201也是學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院能以擁有Kevin Elphinstone教操作系統為榮。

第四學期：

COMP9318 Data Warehousing & Data Mining

COMP9321 Web Applications Engineering

COMP9041 Software Construction

COMP4418 Knowledge Representation

9318這門課算是學的這么多課中，對我來說，最有趣的一門了。因為之前學了Machine Learning的緣故，這門課學起來，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算法可以從交易數據庫中尋找數據之間的關系(例如啤酒和尿布之間的關系)，都十分有意思。

加拿大留學費用詳解

1.學費

各省、各地區之間的學費有一定的差異，中心城市大學國際學生的學費每年約為13000-18000加元；東海岸與中西部省份大學的國際學生的學費略低一些，約為12000-15000加元/學年。

2.住宿費

和美國一樣，國際學生在加拿大的住宿分為校內住宿、校外租房和當地家庭寄宿三種形式。

校內住宿：許多學校在校內或學校附近都有自己的學生公寓，其費用除因學校不同及所在的位置不同而不等外，還取決于你選擇的是2人合住房間，還是4人合住房間，一般情況下，加拿大學校的學生宿舍的費用，每年平均為8500加元。

家庭寄宿：根據學生的要求，學校負責將留學加拿大的國際學生安排到學校附近的加拿大當地的家庭居住。其費用也因地區不同而有所不同。一般情況下，家庭寄宿的費用平均為700加元/月。有些家庭會向學生提供二餐或三餐。

校外租房：許多國際學生在加拿大學習生活過一段時間后，對當地情況有些熟悉了，會選擇在校外租房居住。校外租房的價格因所在的城市、交通的便利、房屋的品質而有較大的差異。一般情況下，加拿大合租住宿的費用每月平均為200-500加元。

3.餐費

如果住在校內學生公寓，可以到學生宿舍就餐，每天約10-15加元；寄宿家庭有些也是提供用餐的，平均每天25-35加元(含住宿費和一日三餐)，而要在校外租房則要自己解決用餐問題，每天用餐費用約在10-20加元。

4.日常消費

主要包括日常用品、交通、通訊、娛樂、同學聚會等，這方面的彈性很大，有的學生每月只要100加元即可，有的學生則要1000加元還不夠。