计算机科学扩展学位 BSc (Hons)

University of Roehampton - 罗汉普顿大学

数据库在数据的建模、访问和修改方面建立了基础知识。该模块研究数据库系统在一般情况下是如何运作的，以及提供专注于关系型数据存储的具体课题。数据库将研究使用概念模型（如实体关系）、电子表格模型、关系数据模型和面向对象模型的数据建模。SQL将是整个模块使用的核心语言，其内容包括选择、连接和分组查询.

计算机与社会的目的是培养学生在专业和道德实践中的流畅性。该模块将要求学生检查各种计算机使用的案例研究，以进行围绕最佳做法的伦理论证。计算与社会 "提供了计算机科学一年级五个观点（社会观点）中的第四个，继第一学期提供的软件观点、硬件观点和正式观点之后，结合第二学期数据库提供的数据观点。

计算机科学的数学教授计算机科学的基础数学技术。该模块提供了算法、人工智能、数据科学、软件工程和网络安全等模块所需的建模原理。数学是理解许多计算现象的关键，因此也是计算机科学中许多职业的基础。计算机科学的数学教授计算机科学的核心数学，包括集合论、逻辑（命题和谓语）、数论、图论和证明。该模块详细介绍了这些数学技术如何在计算中使用，提供了相关的例子和练习来支持学生的学习和理解。

计算机系统的目的是培养学生在系统理解和设计方面的流畅性。该模块将要求学生实现他们自己的系统设计并了解现有的系统设计。计算机系统是计算机科学第一学期的三个计算观点之一，与软件开发1（软件观点）和计算机科学数学（数学或形式观点）。

软件开发1的目的是培养学生对编程语言和软件开发的流畅性。该模块将要求学生实现他们自己的程序和跟踪现有程序的行为。软件开发1构成了计算机科学第一学期的三个计算观点之一，与计算机系统（机器或硬件观点）和计算机科学数学（数学或形式观点）。

软件开发2将以混合的方式授课。讲座内容将通过Moodle上的视频提供。几个视频将支持一个单元周：每个主题覆盖一个视频。教程将允许学生在小组工作环境中使用基于问题的学习来应用问题解决和程序追踪的原则。实践实验室将为学生提供使用讲座和教程中描述的原则进行软件开发的实践。在实验中，学生将与伙伴一起工作（结对编程），以加强他们的学习。学生们将以结对的方式完成评估的一部分。这是为了确保学生享受到结对编程的好处。其目的是让学生发展他们的合作和支持能力。

人工智能探讨了计算机如何根据所给的信息做出智能决定。该模块介绍了人工智能这一概念，包括如何定义智能行为和如何定义人工智能问题，包括随机问题和基于代理的系统。然后，人工智能探讨了人工智能问题空间，包括如何简单地和使用启发式方法来搜索这些问题。这些问题空间将包括双人游戏和约束条件满足问题。然后，该模块更详细地探讨了概率推理，最后研究了伦理在人工智能中的作用。

操作系统的目的是加强学生对计算机操作的理解，通过超越计算机系统中考察的硬件表示方法，加强对计算机资源如何管理以向用户提供服务的理解。该模块将要求学生在计算机的命令行上工作，以及编写他们自己的工具和简单的操作系统，以了解计算机是如何向一个标准用户操作的。在本模块结束时，学生应该对计算机作为一个系统有一个全面的了解，从而了解其中的限制和漏洞.

数据科学探讨了统计学、数据分析和数据挖掘等领域，以确定数据中的现象。该模块首先向学生传授统计学和概率的核心技能，建立在最初在计算机科学数学和算法模块中介绍的理念之上。然后在计算模型和模拟的概念中探讨统计和概率，应用随机工具，使学生能够模拟与现实世界观察相匹配的数据。

算法学探讨了算法设计、算法分析和算法选择等领域。该模块首先考虑简单的数字算法（平均值、模式等），以及基本的数据结构，如数组、列表和字典，以复习在软件开发1和软件开发2中教授的观点。该模块的主体部分侧重于算法分析和理解，研究搜索、排序和支持性数据结构：堆栈、队列、树和图。该模块的后半部分侧重于算法策略和对有限状态机的进一步考虑。

软件工程探讨了现代方法、工具和软件开发行业的文化。该模块的重点是学生组成敏捷团队，共同使用迭代方法来交付软件产品。该模块首先研究了软件生命周期模型，重点是敏捷和组建Scrum团队。通过对精益软件开发、DevOps和Kanban的探索，继续学习这些方法。该模块要求学生使用现代工具交付软件，如Visual Studio或IntelliJ等集成开发环境（IDE），Docker等容器化工具，以及谷歌云引擎、亚马逊网络服务和Azure等云交付平台。这些工具提供了一个技术栈，学生将通过UML和用户故事进行适当的需求分析，并在持续集成工具中建立测试方法，从而交付他们的软件解决方案。软件工程完成后，将对软件工程的道德和专业问题进行考察，包括法律和安全考虑。

软件开发3建立在软件开发2的基础上，详细研究了面向对象、事件驱动和函数式的编程范式。这三种范式将本模块分成三个不同的部分。在面向对象中，学生将研究对象设计、继承和封装。对于事件驱动型编程，学生将学习事件处理程序和图形用户界面（GUI）应用程序的开发。最后，在函数式编程部分，学生将学习无效果编程、一级函数，以及函数式（声明式）编程与命令式编程的比较。

数据可视化探讨了可视化描述性统计的艺术和科学。该模块首先介绍了数据可视化的原则和可视化设计的过程。然后，可视化设计在整个模块中发挥了重要作用，因为学生们被介绍了可视化的感知和认知基础，以及不同类型数据的核心可视化技术。该模块的结论是研究如何通过用户研究来评估可视化，并将学生从这些研究中收集的结果用于进一步的数据报告场景。

数据工程研究如何将软件工程实践应用于现代数据管道解决方案的开发，推动数据驱动的决策和业务。该模块从探索并行性概念开始，使学生了解建立分布式数据平台的好处。然后，数据工程进入处理大型数据源的概念，包括分布式数据库、数据仓库和数据湖。在彻底了解了分布式和大规模数据的运作方式后，该模块转向研究数据流和交易处理。最后，该模块以考虑云中的数据管道解决方案以及这些解决方案如何使数据交付给数据科学家而结束。

最后一年的项目允许学生根据自己的兴趣，探索一个自己选择的主题，并通过学术团队成员的支持。该项目为学生提供了一个研究和提供重要的个人工作的机会，其中包括他们课程中提出的实践和分析技能。

机器学习探讨了机器如何从现有数据中学习，以提供基于模式和推理的随机系统来执行任务。该模块首先介绍了什么是机器学习，然后研究了机器学习的不同方法，包括决策树和神经网络。该模块的主体部分侧重于从现有的数据集建立学习系统，以及评估所开发系统的性能。最后，该模块研究了机器学习在数据挖掘中的使用，与机器学习有关的道德问题，以及有偏见的数据集如何导致有偏见的系统。

网络安全探讨了计算机使用中固有的风险和缓解措施。该模块结合了道德实践、风险管理、法律考虑和基于技术的解决方案的想法，以解决计算机安全问题。网络安全首先从哲学、法律和伦理的角度研究了隐私的概念，然后探讨了一些用于保护个人隐私的技术。然后，该模块继续介绍计算机安全的基本原则，包括政策、法律框架、CIA（保密性、完整性、可用性）、威胁和攻击。有了这些原则，《网络安全》探讨了计算机系统中的安全设计和密码学的使用。最后，探讨了人的因素，包括界面设计和治理。

本模块旨在使学生具备以下能力1.加强英语核心技能，达到成功参与学位课程4级模块所需的水平；2.对高等教育学习中英语使用的基本理解，以便成功参与学位课程4级模块；3.全面掌握学术研究技能（论文结构、考试技巧、参考文献、期刊和图书馆研究等），为进一步学习做准备；4.了解如何使用英语。4.对自己为学术目的有效使用英语阅读、写作和口语的能力有信心，并进行进一步的学习；5.可转移和终身学习技能，以支持持续的专业发展和教育成就。

本模块旨在使学生具备以下能力1.加强英语核心技能，达到成功参与学位课程4级模块所需的水平；2.对高等教育学习中英语使用的基本理解，以便成功参与学位课程4级模块；3.全面掌握学术研究技能（论文结构、考试技巧、参考文献、期刊和图书馆研究等），为进一步学习做准备；4.了解如何使用英语。4.对自己为学术目的有效使用英语阅读、写作和口语的能力有信心，并进行进一步的学习；5.可转移和终身学习技能，以支持持续的专业发展和教育成就。

本模块旨在使学生掌握：提高数学的核心技能，达到成功学习学位课程中4级模块所需的水平；对数学术语、概念、思想等有基本的了解，以便成功学习学位课程中的4级模块；全面掌握学术研究技能（论文结构、考试技巧、参考文献、期刊和图书馆研究等），为进一步学习做准备。如果他们想继续学习的话，他们将为进一步的学习做好准备；对自己使用功能性数学技能的能力有信心，以支持他们选择的学习领域；以及可转移和终身学习的技能，以支持持续的专业发展和教育成就。

数字素养模块旨在为基础年级的学生准备计算机科学学位水平的工作。该模块的重点是学生进入学位课程时应具备的关键技能。数字素养的重点是基本的计算机使用，而不是通过基本的个人经验获得。这包括计算机如何运作，如何有效地使用计算机，如何在网上表现自己，以及如何使用核心技术应用。

本模块的目的是将学习的重点转移到学生身上，并将特定学科的知识应用于以下当代主题之一：在（平等）或受保护特征。学生需要证明有能力利用通过以前的模块获得的学术和特定学科的工具包来管理自己的学习，并与导师合作，协商、计划和开展对所选主题的调查。该模块要求学生通过电子档案袋证明进入学位课程第四级的准备情况，电子档案袋将包含研讨会活动记录。

计算思维的目的是为基础年级的学生准备计算机科学学位水平的工作。该模块的重点是学生在进入学位水平课程时应具备的关键技能。计算思维的重点是如何通过程序开发来解决问题。该模块最初建立了学生对逻辑的理解，然后教学生如何开发算法。该模块的后半部分侧重于使用可视化编程语言（VPL）进行编程，如Android App Inventor或谷歌的Blockly。该模块最后讨论了计算的极限，包括数据表示和物理限制。