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# Enjoy yourself in All-English class!😀

这里收录了BIT数据科学与大数据技术（全英班）相关的课程资料。  
仅供参考，不要开盒我呜呜呜。  
以下为一些说明。  
# Attention!禁止任何人将文件用于售卖！！！！  
谁懂发现大一买的资料都是GitHub上搬下来的救赎感。  
如有问题，请联系本人 2412251092@qq.com , 打钱也可以（

## 电路分析(全英文)
Attention！  
这里的淀粉是大数据的全英淀粉，与自动化全英有差别，与中文班也有部分差别。相对而言内容更加简单，请谨慎参考。  
实验与信科中文班相同，只不过是英文版。报告仅供参考，实验成绩未知，最终课程总成绩95/100。  
感谢dxy老师，一节课没去突击三天可以拿到这个分数。

## 大学物理（全英文）
需要上两个学期，2*4=8学分的大课，虽然对以后没什么用，但是还是得学。  
大雾一主要介绍力学、热学等，难度不大，会有一次期中考试，文件中收录了书的pdf，课本习题，以及期中期末考试的往年试题。课程难度不大。  
大雾二主要介绍电磁学以及近代物理部分，难度相对较大，无期中考试，收录了三套往年题以及老师上课的quiz和答案。课程难度较大，与离散、DSAA一起非常破防。/(ㄒoㄒ)/~~

## 大数据技术导论
主要介绍一些大数据技术的知识，可能每一届的内容都不太相同。  
这里收录了两份Final的回忆版，以及书课后习题的GPT版回答。课程难度不大，但是需要背诵。  
最终考试题目是先给英文再给中文翻译。

## 概率论与数理统计  
工科专业最后一门数学课程，对后续的AI学习都有一定的帮助。  
和工数差不多，每次都有作业完成，课上可能有小测，最后考试一定要大力拟合往年题目。  
题目近几年有逐渐变难的趋势，best wishes.

## 大数据系统开发
大三的小学期课程  
阴间课程  
全英班考试的内容与中文班不同，不会涉及到代码以及具体的环境配置，老师说“所有的内容都来自PPT”，但是考试的时候很多东西都没有在PPT出现过  
其次，他在课上所说的“not important,skip"的内容也很多没有考  
此处有中文班往年题，英文班题目回忆版，中文学长复习资料，英文班PPT的摘录稿

## 数字逻辑基础
不知道为什么要上的一门课，大二下。  
复习的时候来吐槽  
成绩已出 91 33% 小测看来还是得去啊

## 面向对象技术与方法  
与其说时面向对象，不如说是背诵C++语法。  
最为重要的把往年题目仔细做完，如果记得清楚考场上就是默写了。  
会在五一前后考试，所以不要玩脱了就好。

## 数据库原理与设计  
本学期的一门大课，内容含量很多，老师上课其实大部分时间也是棒读PPT，所以提早复习是更智慧的。  
考试大力拟合往年题目即可，数据库试题格式和题目涉及内容变化不大。

## 数据科学与大数据技术的数学基础
这门课主要介绍一些与数据处理，机器学习相关的算法，考试上基本上是手算一些问题。  
注意的点是要加强练习，不要考试做不完题目。
最终会有两次作业：第一次是实现一个consisten hashing, 第二个是可视化拉普拉斯矩阵实现谱聚类。  
对的，考完试还在补这两个作业。

## 毛泽东思想与中国特色社会主义思想概论 
思政课，老师最后会给一份复习资料作为参考，按照提纲背诵即可。
（其实不是很想把思政课放进来，不过资料占内存很烦。）orz

## 网络与信息安全
专业选修课。课程内容主要聚焦于网络相关的内容，包括各种网络算法，还涉及一些攻击方面的内容，还算有趣。  
给分是1 2 3 4 ， 10%的课程论文，20%沙盒实验，30%大作业，40%最终期末考试。  
期末考试在最后一节课，老师会先带同学复习串讲一遍，基本都是重点内容，库中也有个人总结的文档。（注：杨雅婷老师的课程）  
文件夹中还有本人的作业，仅供参考。

## 计算机专业基础实习
唯一真史，小学期用Qt做项目  
先做前端

## 大数据分析技术  
chy警告！！！！！！！！！！！！1
这门课将会是最为无语 最为难崩 最为（）的一门课。  
包含：  
1. 老师用AI生成的精美期末考题，甚至考试的时候老师才第一次仔细阅读（疑似）  
2. 同学用AI制作的精美PPT，包含花里胡哨的图表和难以解释的“新定义”名词
3. 你复习AI生成的精美解释，包含但不限于“我无法识别PPT中的文字”
4. 老师用AI评定你的小组作业，用AI的评语来评价你的PPT。
  
总结：小组作业，考试，上课签到，kahoot答题，下课作业数量，学习的东西的没用程度，凑不出来一个目  
一些不如研究鱼头朝向的奇技淫巧：上课有kahoot答题，其实，你可以爬出来答案（， MOOC作业，你可以去学堂在线找到一个影子课程然后直接看答案，小组作业，这个没招了，多被骂两句吧。。。。  
考试：这个根本无法预测：21级学长告诉我和课上PPT无关都是mooc，22级学长告诉我都是课上PPT与mooc无关，23级的我可以告诉你和mooc还有PPT都没关系，题目是老师自己AI的。  
每个作业的给分基本都是正态分布。  
这里给出我做的PPT（内容上有参考中文班karry sun同学的，感谢他），chy的评价是（对着实验部分的同学说）“如果没有实验部分，理论部分可以打满分”。

## 数据仓库与数据挖掘
授课老师是wsl。  
吐槽：  
1. 他不会很快的给你上课的PPT，嗯对我催了三次才在考试前2天发出来一个不完整的。。
2. 作业到底有没有正常的，直接丢给GPT，让我自己人工造数据来做实验，我：？？？？
3. 点名。。

考试的奇技淫巧：
1. 找中文班同学要复习资料，wsl不给你完整的，你还得要中文班后面完整的，yhn老师的复习资料很有价值。  
2. MOOC很重要！！！记得去做MOOC，考试很多原题。
这里收录了我收集的几届的考前复习题目，以及2025年期末考试的回忆版。（笨人当时太饿了，写完交卷了然后题目也忘记差不多了）。

## 操作系统
终于迎来了408？  
考试看老师给的题库就好了，多做题拟合，不会就看王道。

## 计算机网络  
似乎23级开始lab取消了很多，可恶啊。。。（不是）  
一如计网的难绷的课程设计，也是让中文班品尝到全英文教学。  
考试的准备建议提前一周，看完B站湖南科技大学的课，并配合王道书一起食用，效果更佳。  
PPT又臭又长，建议让AI总结出来必背的英文名词就好了。  
考试的题目不是很难，大力拟合往年题和王道课后题即可。

## 大数据处理技术（全英文）
很经典的大数据专业课，单纯的背书，纯粹的记忆。  
有几个大作业，学长蛮吐槽的，但是现在有了codex，克劳德，应该基本上是没什么压力的。  
回忆版试题放在仓库里了。

## 编译原理与设计 
我求求求求求求你。  
有一份examsample。

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