清华清华- -伯克利深圳学院伯克利深圳学院 数据科学数据科学交叉学科交叉学科硕士项目硕士项目 培养方案培养方案 （2016 年 6 月修订） 一、适用学科、专业：数据科学与信息技术（学科代码一、适用学科、专业：数据科学与信息技术（学科代码 99J399J3）） 数据科学交叉学科作为面向信息技术与跨学科前沿交叉领域的国际化高端人才培养项目，适用学科、专业包括：计算机与数据科学类、电子信息技术类、机械工程类（含仪器仪表）和人文与社会科学类等 二、培养目标二、培养目标 通过课程学习和研究实践， 具备数据科学与信息技术相关科技领域较宽广的专业知识，掌握扎实的专业技能，具备在智能传感、信息器件、信息处理、网络技术、数据科学、人机交互等领域开展创新性工作的能力，创办相关高新技术企业的能力和管理全球性产业的能力，培养全球科技、工程领袖和未来企业家，为解决区域和全球性重大挑战输送高素质人才 三、三、学习年限学习年限与学位设置与学位设置 采用全脱产的培养方式,培养地点在深圳和加州伯克利学习年限 2～3 年，不超过清华大学硕士学位研究生最长修业年限按照以下两种方式的一种设置 1、全程在清华-伯克利深圳学院学习，完成各培养环节，并满足清华大学硕士学位授予要求的学生将被授予清华大学“数据科学与信息技术”学术型硕士学位。
2、第一学年在清华-伯克利深圳学院学习，第二学年到加州伯克利大学学习（9 个月） ，第三学年回到清华学习完成各培养环节，并同时满足清华大学和加州伯克利大学硕士学位授予要求的学生， 可获得清华大学与加州伯克利大学双硕士学位 四、培养方式四、培养方式 数据科学交叉学科硕士研究生项目采用前沿交叉研究与创新实践紧密结合的教育模式，实行导师组负责制培养环节主要包括：基础课程、专业模块、工程领导力、专题研究、企业实践、毕业论文等环节 五五、、学位学分要求学位学分要求 研究生在攻读全日制的数据科学交叉学科硕士期间， 总学分不少于 24 学分具体如下： 1、公共必修课 5 学分 2、专业必修课程 不少于 15 学分 3、学术与职业素养课程 不少于 1 学分 4、必修环节 3 学分 攻读全日制的数据科学交叉学科硕士项目的研究生， 可以向加州伯克利大学申请攻读工程硕士项目，如获得加州伯克利大学工学院工程硕士项目录取，且修满该校学位要求学分，可向该校申请工程硕士学位 六、双方学分转移要求：六、双方学分转移要求： 经加州伯克利大学工学院工程硕士项目认定，清华-伯克利深圳学院可以向对方最多转移 4 个学分。
经清华-伯克利深圳学院认定，加州伯克利大学工学院工程硕士项目可以向对方最多转移 3 个学分 七七、、课程课程设置设置与培养环节与培养环节 1. 1. 公共必修课程公共必修课程 （大陆籍学生，5 学分） ● 中国特色社会主义理论与实践研究 (60680012) 2 学分，考试 自然辩证法概论 (60680021) 1 学分，考试 第一外国语 2 学分，考试 公共必修课程公共必修课程 （留学生，≧3 学分） 中国文化与社会 (60610082) 2 学分，考试 中国哲学 (60610132) 2 学分，考试 中国历史与文化 (60690032) 2 学分，考试 汉语 2 学分，考试 初级汉语 (60610162) 中级汉语 (60610172) 2 2. . 学科专业课程（学科专业课程（≧≧1515 学分）学分） 跨专业基础课（跨专业基础课（≧≧6 6 学分）学分） ※ 知识产权管理 2 学分 ※ 运筹与统计学 2 学分 数据科学与信息技术 3 学分，考查 秋 高级管理经济学 （86000072） 2 学分 随机过程 (60230014) 4 学分，考试 组合数学 3 学分 专业课（专业课（≧≧9 9 学分）学分） 微纳米加工技术 (80130452) 2 学分 MEMS 及其应用 (86000103) 3 学分，考试 测试技术 (60130023) 3 学分 微传感器 (86000122) 3 学分，考查 纳米光电子器件导论 2 学分 半导体物理及器件引论 3 学分 光子学引论 3 学分 应用信息论基础 (70230063) 3 学分，考试 现代信息网络技术 (80230282) 2 学分，考试 无线通信工程 (80230252) 2 学分，考试 信息与通信技术 （英文新开课） 2 学分，考查 面向对象技术与应用 (80240113) 3 学分 计算机网络体系结构 (70240023) 3 学分 密码学与网络安全 (80248033) 3 学分，考试 知识工程 (70240103) 3 学分，考试 信息存储与数据安全实践， (80138012) 2 学分 随机过程 (60230014) 4 学分，考试 大数据系统基础（B） (64100033) 3 学分 大数据分析（B） (60240103) 3 学分，考查 数字信号处理 (64030023) 3 学分 测试信号分析与处理 (60130013) 3 学分 数据可视化 (80240683) 3 学分，考查 最优化方法 现代信号处理 (70250033) 3 学分 大数据采集与智能处理 (70250473) 3 学分 智能信息处理专题 (80250222) 2 学分，考查 视频处理与通信 (80250773) 3 学分 导师（组）认可的清华大学在深其他课程 4 4．．学术与职业素养课程（不少于学术与职业素养课程（不少于 1 1 学分）学分） 职业发展与专业表达 (66000022) 1 学分，考查 科研选题方法 1 学分 5. 5. 必修环节（必修环节（3 3 学分）学分） 文献综述与选题报告 (69990021) 1 学分，考查 学术活动 (69990031) 1 学分，考查 跨学科专题研究 1 学分，考查 八、学位论文 申请硕士学位的论文应突出实践性、交叉性与创新性，注意交叉创新实践项目与学位论文工作之间的有机结合。
论文须如实反映自己所做的研究工作和学术水平， 表明作者在相关及交叉学科领域掌握了系统的专业知识，并具有从事学术研究和独立开展项目实践的能力 按照学校相关规定，完成开题和论文工作由校内外专家组成答辩委员会进行论文答辩由清华-伯克利深圳学院的学术指导委员会对学生论文工作进行全程指导 数据科学交叉学科硕士项目有两种学位授予模式： 单硕士学位和双硕士学位 单硕士学位：单硕士学位： 学生注册清华-伯克利深圳学院，获得学分要求，按规定完成基础课程、专业模块、工程领导力、专题研究、企业实践、毕业论文等环节相应内容及学位要求学分，毕业论文需通过导师（组）评定，后提交答辩由清华-伯克利深圳学院学术指导委员会指定答辩委员会，主持硕士项目答辩，并独立完成硕士论文与答辩评定，根据论文的质量，独立决定学位授予学生通过清华-伯克利深圳学院组织的答辩，答辩后经清华大学学位委员会批准，获得清华大学数据科学与信息技术硕士学位 双硕士学位：双硕士学位： 学生同时注册清华-伯克利深圳学院与加州伯克利大学工学院，获得双边认可学分要求，按规定完成基础课程、专业模块、工程领导力、专题研究、企业实践、毕业论文等环节相应内容及学位要求学分，毕业论文需通过导师组评定，后提交答辩。
由清华-伯克利深圳学院学术指导委员会指定答辩委员会，主持硕士项目答辩，并独立完成硕士论文与答辩评定，根据论文的创新性与质量，独立决定学位授予按照双方的学位要求，获得中美双硕士学位：清华大学数据科学与信息技术硕士学位，加州伯克利大学工学院工程硕士学位。