清华大学深圳研究生院自动化学科

清华大学深圳研究生院自动化学科
数据科学与工程培养方案
（适用于2017级全日制工程硕士专业学位研究生）
一、适用领域
数据科学与工程专业硕士学位是应大数据时代产业经济、商务管理、政府决策、社会运行等模式变革而诞生的新的专业学位。

它以信息科学与技术为基础，以计算机技术、软件工程、控制工程、电子与通信工程、工业工程、物流工程、交通运输工程、安全工程、机械工程等为主要适用领域，也可用于公共管理（MPA）、工商管理（MBA）、教育（MEA）、金融、应用统计、税务、国际商务、保险、资产评估、警务、应用心理、新闻与传播、出版、文物与博物馆、城市规划、林业、旅游管理、图书情报专业硕士学位新型交叉人才培养。

二、培养目标
数据科学与工程硕士专业学位是与工程领域任职资格相联系的专业性学位。

全日制工程硕士研究生主要是培养掌握大数据获取、存储、计算、管理、分析、应用方面坚实的基础理论和宽广的专业知识，具有较强的解决实际问题的能力、良好的职业素养和发展潜力的高层次应用型专门人才。

毕业生能够在制造企业、金融机构、互联网、电子商务、现代服务、医疗健康、政府部门、新媒体、智慧城市等相关领域经济实体、研究院所、政府机构、社会事业部门与团体中，承担数据管理、运行监控、商务智能分析以及战略决策等；依赖于大数据资源和平台的技术分析、应用开发或业务管理工作，成为数据分析师、数据分析架构师乃至数据科学家、首席数据官（CDO， Chief Data Officer）、商务分析师、战略管理者等。

三、毕业要求
数据科学与工程硕士专业学位毕业生应具备概率和数理统计知识，了解数据分析建模中的常用算法和工具，了解分布式系统和计算机系统结构的基本知识，能够使用分布式工具如Hadoop进行大数据处理，并具有定制、改进和重新开发相关大数据分析和处理工具的能力，了解数据可视化的基本方法和工具，了解制造企业、金融机构、互联网、电子商务、现代服务、医疗健康、政府部门、新媒体、智慧城市等领域的基本知识，并至少在其中一个领域完成了完整的数据分析项目实践。

四、培养方式及学习年限
全日制工程硕士研究生采取全脱产的培养方式，课程学习主要在校内完成，论文答辩须在校内完成。

学习年限一般为2-3年。

专业实践是专业学位研究生培养的重要环节，高质量的专业实践是培养高层次应用型人才的重要保证。

在学期间，研究生必须完成专业实践不少于3学分。

专业实践一般应在学校认可的实习单位、实践基地或工程/试验现场完成。

论文研究工作一般应与专业实践相结合。

鼓励校内外双导师共同指导。

以校内导师指导为主，校外导师参与实践过程、项目研究、课程与论文等多个环节的指导工作。

在修完学位要求学分的一半后，可申请论文选题，论文研究工作时间一般不少于1年。

五、学分要求
攻读全日制工程硕士专业学位的研究生，需获得学位要求学分不少于26学分。

具体如下：
1．全校公共必修课程3学分
2．大数据方向公共必修课程8学分
3．学科专业要求课程不少于9学分
4、学术与职业素养课程不少于2学分
4．必修环节不少于4学分
六、课程设置
（一）全校公共必修课程（3学分）
自然辩证法概论(60680021) 1学分（考试）
英语（第一外国语）(60640012) 2学分（考试）（二）大数据方向公共必修课程（8学分）
大数据分析（B）(60240103) 3学分（考试）
大数据系统基础（B）(64100033) 3学分（考试）
数据伦理(60250121) 1学分（考查）
大数据科学与应用系列讲座(60250131) 1学分（考查）（三）学科专业要求课程（≥9学分）
大数据算法基础(60248013) 3学分（考试）
大数据机器学习(70250483) 3学分（考试）
数据可视化(80240683) 3学分（考试）
大数据的采集与智能处理(70250473) 3学分（考试）
数据思维与行为(60700052) 2学分（考查）
电子商务（深圳开课）(80250932) 2学分（考试）
互联网思维与技术（深圳开课）（72917032）2学分（考试）
工程硕士数学 (深圳开课)(60428004) 4学分（考试）
随机过程 (深圳开课) (60230014) 4学分（考试）
组合数学（深圳开课）(60240013) 3学分（考试）
实验设计与数据处理 (深圳开课) (60420123) 3学分（考试）现代信号处理（深圳开课）(70250033) 3学分（考试）模式识别 (深圳开课) (60230023) 3学分（考试）凸优化 (深圳开课) (70250403) 3学分（考试）计算机网络体系结构 (深圳开课) (70240023) 3学分（考试）数字图像处理及应用 (深圳开课) (80230732) 2学分（考试）应用软件系统分析与设计 (深圳开课) (60250023) 3学分（考试）下一代视频编码与低功耗设计(英，深圳开
(80250882) 2学分（考试）课)
视频处理和宽带通信 (深圳开课) (80250773) 3学分（考试）统计学习理论导论 (深圳开课) (80250272) 2学分（考试）智能信息处理专题 (深圳开课) (80250222) 2学分（考查）先进计算技术与应用（英）(深圳开课) (80250792) 2学分（考试）现代服务理论与行业应用案例 (深圳开课) （80250842）2学分（考试）数据挖掘：理论与算法 (深圳开课) (80240372) 2学分（考试）知识工程 (深圳开课) (70240103) 3学分（考试）（四）学术与职业素养课程（≥2学分）
工程系统设计与管理(80250822) 2学分（考查）高级IT项目管理(80250631) 1学分（考查）信息资源获取与专题应用(80750021) 1学分（考查）交叉学科研究的前沿热点 (深圳开课) (72910052) 2学分（考查）高新企业的创办与管理 (深圳开课) (60510082) 2学分（考试）项目管理 (深圳开课) (80168162) 2学分（考查）创业管理 (深圳开课) (60510072) 2学分（考查）服务管理 (深圳开课) (80512092) 2学分（考试）工程师素质拓展 (深圳开课) (72910062) 2学分（考试）品牌形象战略与设计 (深圳开课) (60800011) 1学分（考试）
英文科技论文写作与学术报告 (深圳开
(60250101) 1学分（考查）课)
（五）必修环节（≥4学分）
1．“大数据专业综合实践”专题（≥3学分，必修一个专题）
电子商务和金融分析(EC&FE) 3学分
医疗健康(MH) 3学分
智慧城市（SC）3学分
互联网大数据创新（NI）3学分
2．文献综述与选题报告（69990021） 1学分
3. 校外专业实践课3学分（考查）
七、专业实践要求
专业实践时间为18周，计3学分；也可选择学校开设的专业实践课程或学校审核通过的专业实践课程（3学分），时间为8周。

专业实践一般应在具有一定影响力的企业开展。

研究生应提交专业实践申请表、计划表、进展报告并撰写总结报告。

为鼓励和推动创业教育，研究生可在学校或院系设立的创业机构从事创业活动。

经管理部门认定的参加创业活动的时间可以等同于专业实践时间。

八、学位论文及答辩工作要求
1．论文工作计划与选题报告
论文选题应直接来源于生产实际或具有明确的生产背景和应用价值，可以是一个完整的系统、信息以及控制工程类的工程技术项目或工程项目的规划或研究，工程设计项目或技术改造项目，可以是技术攻关研究专题也可以是新的自动化装置、检测仪表、传感器的研制与开发课题，也可以是应用基础性研究、预研专题。

论文选题应有一定的技术难度、先进性和工作量、能体现作者综合运用科学理论、研究方法和技术手段解决工程实际问题的能力。

选题报告内容应包括文献综述、选题意义、研究方法、工作条件（经费、设备等）、预期达到的水平、存在的问题等。

要求工程硕士生查阅不少于20篇的中、外文文献资料，写出不少于五千字的书面报告，并应在由导师、工程领域及企业专家组成的专家组参加的选题报告会上进行报告。

2．论文中期检查
在学位论文工作中期，应由项目指导委员会对工程硕士生的论文工作完成情况、工作态度等方面进行检查，由专家组提出改进建议。

3．论文预答辩
在参加正式答辩前（不少于一个月），应由项目指导委员会组织工程硕士生参加预答辩，对论文工作质量进行全面评价。

没有通过预答辩的工程硕士生将不得参加该学期的答辩。

4．论文评审参考标准
参考《清华大学工程硕士学位论文评分参考标准》。

工程设计类论文，应以解决生产或
工程实际问题为重点，设计方案有新意，布局及设计结构合理，数据准确，设计符合专业规范要求；技术研究类论文，内容包括应用基础研究、应用研究、预先研究、实验研究、系统研究等，应综合应用基础理论与专业知识，分析过程严密、正确，实验方法科学、可靠，实验结果准确、可信，论文成果具有先进性和适用性；侧重于工程管理的论文，应有明确的工程应用背景，研究成果应具有一定经济或社会效益，统计或收集的数据可靠、充分，理论建模和分析方法科学正确；应用软件为主要内容的论文，要求需求分析合理，总体设计正确，程序编制及文档规范，并通过测试或可进行现场演示。

九、学位证书
对完成本培养方案、通过论文答辩、达到毕业条件的工程硕士生，授予本控制工程领域全日制工程硕士学位。