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清华-伯克利深圳学院数据科学交叉学科硕士项目培养方案--第1页
清华-伯克利深圳学院
数据科学交叉学科硕士项目
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99J3）
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
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、学习年限与学位设置
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
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
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程领导力、专题研究、企业实践、毕业论文等环节。
五、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：
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、课程设置与培养环节
1.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2学分，考试
自然辩证法概论1学分，考试
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