INFO90002 通关关键：结果解释和假设检验的文字说明比代码本身更重要，很多同学在这里失分。
INFO90002 常见作业形式
R / Python 数据分析报告
统计建模作业
Dissertation 数据章节
常用工具 / 语言
R / RStudioPython（pandas, sklearn）LaTeX / RMarkdown
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墨尔本大学 数据科学 (Master of Data Science)作业最容易失分的地方
结果解释和假设检验的文字说明比代码本身更重要，很多同学在这里失分。
墨尔本大学 中国学生常见坑
1.澳洲 80+ = H1（优秀），70 分只是 H2B（普通），大量中国学生误以为 70 分是好成绩，实际上距 H1 还差 10 分
2.Canvas 提交后要点击「Submit Assignment」最终确认，系统允许保存草稿，容易忘记最终提交
3.墨大硕士学费高昂（IT/Engineering 年约 4 万澳元），打工与课业并行压力大，时间管理是关键
4.墨大本科「Melbourne Model」要求完成 Breadth subjects（跨学科选修），部分同学忽视这些课的准备
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墨尔本大学 数据科学其他课程
📊 墨尔本大学 分级说明
澳大利亚评分与英美完全不同——**80 分以上才算 H1（第一荣誉，相当于英国 First Class）**：H1（80+）/ H2A（75-79）/ H2B（70-74）/ H3（65-69）/ P（50-64）/ N（Fail）。拿到 70 分不是优秀，只是 H2B（第二荣誉 B 段），这是最容易被中国学生低估的地方。