清华 大数据硕士

一、清华 大数据硕士

清华 大数据硕士：探索大数据时代的未来

在当今数字化时代，大数据已经成为互联网世界中不可或缺的一部分。作为清华大学开设的专业硕士项目，清华大数据硕士旨在培养具备数据分析和处理能力的专业人才，帮助他们掌握数据科学的最新技术，并在各行各业中发挥重要作用。

清华大数据硕士项目旨在为学生提供坚实的理论基础和实践经验，使他们能够在数据驱动的决策中发挥关键作用。通过系统学习数据挖掘、机器学习、人工智能等领域的知识，学生将能够应对不断增长的数据挑战，为企业和社会创新提供可靠支持。

课程设置

清华大数据硕士课程设置涵盖了数据科学和工程的方方面面，旨在为学生提供全面的学习体验。课程内容包括但不限于：

• 大数据技术与应用
• 数据分析与挖掘
• 机器学习与人工智能
• 云计算与大数据平台
• 数据隐私与安全

通过这些课程的学习，学生将能够全面了解大数据领域的最新进展，掌握数据处理和分析的各种方法和工具。

就业前景

清华大数据硕士毕业生通常在各个领域找到各种就业机会，包括但不限于：

• 互联网公司数据分析师
• 金融机构风控分析师
• 医疗机构数据科学家
• 电商平台推荐算法工程师
• 政府部门数据管理专家

随着大数据技术在各行各业中的广泛应用，拥有清华大数据硕士学位的毕业生将更具竞争力和就业优势。

申请要求

想要申请清华大数据硕士项目，通常需要满足以下基本要求：

• 本科学历或以上学历
• 数学、计算机或相关领域的背景
• 较强的数理逻辑分析能力
• 具备较强的编程能力

此外，申请者还需要提交个人简历、推荐信、学术成绩单等材料，以便学校评估申请者的学术能力和潜力。

结语

清华大数据硕士项目致力于培养具备数据科学专业知识和实践技能的人才，帮助他们在大数据时代中把握机遇，应对挑战。如果您对数据科学、大数据技术感兴趣，并希望在这个领域有所建树，不妨考虑申请清华大数据硕士项目，开启您的数据科学之旅。

二、清华大学大数据硕士

清华大学大数据硕士项目介绍

近年来，清华大学大数据硕士项目备受关注，成为许多学子梦寐以求的研究生教育选择。该项目旨在培养学生在大数据领域的专业技能和实践经验，为他们在未来的职业生涯奠定坚实基础。

项目课程设置

清华大学大数据硕士项目的课程设置旨在全面涵盖大数据相关的知识和技能。学生将学习数据分析、数据挖掘、机器学习、人工智能等领域的前沿知识，并通过实践案例深入理解和应用所学内容。

教学团队

清华大学大数据硕士项目拥有一支优秀的教学团队，他们具有丰富的教学经验和业界背景。学生将有机会直接受益于这些专家教授的指导，深化对大数据领域的理解。

项目实践

除了理论知识的学习，清华大学大数据硕士项目还非常重视实践环节。学生将有机会参与各种真实案例项目，锻炼解决问题的能力，并在实践中不断提升自己。

就业前景

毋庸置疑，清华大学大数据硕士项目毕业生的就业前景非常广阔。随着大数据行业的快速发展，各类企业对于具备大数据专业技能的人才需求日益增加，这为毕业生提供了丰富的就业机会。

项目报名条件

想要申请清华大学大数据硕士项目，学生需要具备相关背景知识和学术表现。此外，良好的英语水平也是必备条件之一，因为项目中的部分课程将采用英文授课。

项目优势

清华大学大数据硕士项目之所以备受青睐，除了学术实力和师资力量外，还在于其与产业界的紧密联系。学生将有机会参与各项产学合作项目，深化对产业需求的了解，并提升就业竞争力。

结语

综上所述，清华大学大数据硕士项目为有志于从事大数据行业的学子提供了绝佳的学习平台和职业发展机会。希望所有报考该项目的学生能在这里收获知识、成长经验，并最终实现自身的职业目标。加油！

三、清华大学 大数据硕士

清华大学作为中国顶尖的学府之一，其在大数据领域的硕士专业备受关注。随着大数据时代的来临，清华大学大数据硕士项目吸引了众多学子的目光，成为他们追逐梦想的殿堂。

清华大学大数据硕士项目简介

清华大学大数据硕士项目致力于培养具有扎实理论基础和实践能力的大数据专业人才，旨在满足社会对大数据人才的需求。该项目注重理论与实践相结合，注重学生的实际能力培养，为他们提供丰富的实践机会和技术支持。

清华大学大数据硕士项目特点

清华大学大数据硕士项目具有以下几个显著特点：

• 学科交叉：该项目涵盖了计算机科学、统计学、数学等多个学科领域，培养学生全面的知识结构。
• 实践导向：在课程设置和教学方式上注重实践能力的培养，让学生在实际项目中得到锻炼。
• 师资力量：清华大学拥有一支高水平的师资队伍，能够为学生提供优质的教学和指导。
• 就业前景：清华大学大数据硕士毕业生就业前景广阔，受到各行业的欢迎。

清华大学大数据硕士项目招生要求

想要进入清华大学大数据硕士项目学习，学生需要符合一定的条件：

• 专业背景：本科学历需与大数据相关，如计算机科学、数据科学等。
• 成绩要求：需要具备优秀的学习成绩，显示出对大数据领域的浓厚兴趣和潜力。
• 语言要求：部分课程可能需要良好的英文水平，需要具备一定的英语听说读写能力。

清华大学大数据硕士学习体验

进入清华大学大数据硕士项目学习，学生将获得丰富多彩的学习体验：

• 课程设置：课程内容丰富全面，涵盖了大数据领域的前沿知识和技术。
• 实践机会：学生将有众多实践机会，可以参与大型项目、实习以及学术研究。
• 学术氛围：清华大学浓厚的学术氛围将激发学生的学习兴趣，促进他们的学术成长。

清华大学大数据硕士就业前景

清华大学大数据硕士毕业生就业前景广阔，可以在众多领域找到理想的工作机会：

• 互联网行业：大数据分析师、数据挖掘工程师等职位。
• 金融行业：风险控制分析师、金融数据分析师等职位。
• 科技公司：人工智能研究员、智能算法工程师等职位。

清华大学大数据硕士项目致力于培养具有国际视野和创新能力的大数据专业人才，为学生提供全方位的学术支持和职业指导，帮助他们在大数据领域取得成功。

四、清华大学专业硕士项目介绍

清华大学专业硕士项目概述

清华大学作为中国最顶尖的综合性大学之一，致力于培养高级专门人才，在专业硕士教育领域拥有卓越的实力。清华大学提供了广泛的专业硕士项目，涵盖了各个学科领域，满足了不同学生的需求。

清华大学工程硕士（MEng）项目

清华大学工程硕士（Master of Engineering，简称MEng）项目是为培养具备工程应用能力的高级专门人才而设立的。该项目涵盖了各个工程领域，例如土木工程、电子工程、机械工程等。学生可以根据自己的兴趣和发展方向选择不同的专业方向。

该项目的培养目标是通过学科基础课程与创新实践活动相结合，锻炼学生扎实的理论基础和创新实践能力，使其成为在工程领域具有国际竞争力的高水平综合型人才。

清华大学管理学硕士（MBA）项目

清华大学管理学硕士（Master of Business Administration，简称MBA）项目是为培养具备卓越的管理能力和领导素质的高级管理人才而设立的。该项目融合了管理理论和实践，培养学生在商业环境中具有创新意识和战略思维的能力。

该项目的课程设置包括管理基础知识、组织行为、营销管理、财务管理等各个方面。学生通过系统学习和实践项目，培养自己在领导、决策和创业等方面的综合能力，为未来的职业发展打下坚实的基础。

清华大学经济学硕士（MA）项目

清华大学经济学硕士（Master of Arts in Economics，简称MA）项目旨在培养具有扎实经济学理论基础和应用能力的高级经济专门人才。该项目的课程设置涵盖了微观经济学、宏观经济学、计量经济学、产业经济学等各个领域。

学生通过系统学习经济学的基本原理和方法，掌握数据分析技能，并能独立开展经济问题研究。同时，项目还注重培养学生在国际经济、金融领域的分析能力，为他们在相关行业和机构中具备竞争力。

清华大学法学硕士（LLM）项目

清华大学法学硕士（Master of Laws，简称LLM）项目是为培养具备深厚法学理论素养和实践能力的高级法律专门人才而设立的。该项目的课程设置涵盖了宪法、刑法、民法、经济法、国际法、知识产权法等多个法学领域。

学生通过系统学习法学的基本理论和法律实务知识，培养自己的法律思维和解决实际问题的能力。项目注重培养学生的创新能力和批判性思维，为他们在法律领域具备领导力和影响力。

结语

以上只是清华大学部分专业硕士项目的简要介绍，清华大学拥有更多丰富的专业硕士项目，可以满足不同学生的需求。无论是追求工程技术的深度研究，还是希望进入商界进行管理决策，清华大学都提供了相应的专业硕士教育。通过这些专业硕士项目，学生可以获得优质的教育资源和专业知识，为自己的职业发展打下坚实的基础。

感谢您阅读完这篇文章，希望通过了解清华大学的专业硕士项目，能够带给您对于教育选择的启示和帮助！

五、清华大学的专业硕士项目有哪些？

清华大学的专业硕士项目介绍

作为中国最顶尖的学府之一，清华大学拥有丰富多样的学术项目供学生选择。其中，专业硕士项目是一种具有专业特色的研究生教育形式。清华大学目前开设了多个专业硕士项目，涵盖了各个学科领域，为学生提供了深入学习和专业发展的机会。

1. 人工智能硕士项目

清华大学的人工智能硕士项目是面向全日制学生的硕士研究生教育项目。该项目旨在培养具备扎实的人工智能基础知识和创新能力的专业人才。学生可以学习机器学习、深度学习、计算机视觉等相关领域的前沿知识，并且有机会参与到实际的科研项目中。

2. 金融硕士项目

清华大学的金融硕士项目是清华经管学院开设的专业硕士项目之一。该项目旨在培养具备金融领域专业知识和实际操作能力的人才。学生将学习金融理论与实践应用，包括投资银行、风险管理、金融工程等多个方向的知识。清华大学的金融硕士项目在中国金融界享有很高的声誉，并且有着广泛的合作机会和实习资源。

3. 建筑与城乡规划硕士项目

清华大学的建筑与城乡规划硕士项目是面向建筑、城市规划和相关专业背景学生的专业硕士项目。该项目旨在培养具备创新意识和设计能力的建筑与城市规划专业人才。学生将学习建筑设计、城市规划理论、可持续发展等方面的知识，并且有机会参与到国内外的实际项目中进行实践和交流。

4. 电子与通信工程硕士项目

清华大学的电子与通信工程硕士项目是面向相关专业背景学生的专业硕士项目。该项目旨在培养具备电子与通信工程领域专业知识和综合能力的人才。学生将学习电子技术、通信系统、信号处理等相关领域的知识，并且有机会参与到实际项目中进行实践和创新。

总结

清华大学开设的专业硕士项目广泛涵盖了人工智能、金融、建筑与城乡规划、电子与通信工程等多个领域。无论是希望进一步深化学术研究还是扩展专业知识和技能，清华大学的专业硕士项目都为学生提供了��好的教育和发展平台。

感谢您阅读本文，希望能对您了解清华大学的专业硕士项目有所帮助。

六、揭秘清华大学机器学习硕士项目

清华大学机器学习硕士项目介绍

清华大学作为中国顶尖高校之一，其机器学习硕士项目备受瞩目。该项目致力于培养学生在人工智能领域的专业知识和技能，为他们提供深入的学术研究和实践经验。

申请要求

想要进入清华大学机器学习硕士项目，学生需要具备扎实的数学基础、计算机编程能力和相关学科的学习经验。此外，出色的学术表现和推荐信也是被考量的重要因素。

课程设置

清华大学机器学习硕士项目的课程设置丰富多样，涵盖机器学习基础理论、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域。学生还可以选择感兴趣的选修课程，拓展自己的知识面。

就业前景

毕业于清华大学机器学习硕士项目的学生，在人工智能领域就业前景广阔。众多科技公司、研究机构和创新企业都青睐清华毕业生的专业技能和学术背景。

结语

清华大学机器学习硕士项目为学生提供了一个深造、成长的平台，培养了大批优秀的人工智能人才，为他们的职业发展打下坚实的基础。

感谢您阅读本文，希望能为您解答关于清华大学机器学习硕士项目的疑问，同时也希望能为您的职业规划提供一些帮助。

七、如何看待清华大数据工程硕士项目，自己一年半在贵州培养？

本人18年考清华大数据工程专业，前几天出的消息，我考上了。复试笔试完，当场有个宣讲会，大致讲了一下大数据专业。在贵州培养的原因是大数据的学习离不开工程实践，必须要去有数据的地方学习，贵阳要建设大数据之都，软件硬件都是培养大数据人才的绝佳之地。据老师说，这个专业学的知识和“人工智能”相关度很高，而且，大数据专业并不是全在贵州培养。流程大概是这样的，半年在深研院上课，然后清华本部的老师带着去贵州做项目1.5年，之后回到深圳写毕业论文，只需要2.5年就可以毕业。

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2018.9.11更改信息，北京那边的导师早已确定了，培养方案是这样的，本部的导师最多去贵州给同学们上课，并不会带着学生去贵州做项目，贵州有企业导师可能会带着做项目。不过，这些企业完全没有名气，竟然有搞金属冶炼和食品厂这种，很难有好的项目可以做。企业导师学术水平也和清华的导师根本没法比，有同学联系贵州那边的企业导师，那边也给不出明确说法。

现在北京的导师们好多都说，让我们在深圳上完半年尽快去北京，自动化系教务处黄老师说和贵州那边签约了，接下来的一年半必须在贵州培养。深圳这边的袁博老师跟我们讲，去贵州应该是一定要去的，一年半的话时间确实太长了，还会耽误大家找工作，毕竟没人想在贵州找工作。

到底怎么安排，学校好像还没确定具体方案，现在仍然是走一步看一步，前途不明朗。想学大数据的同学可以考虑北京或深圳，深圳这边控制工程的同学也有数据科学项目，实习的企业可能是BAT级别的。贵州大数据项目现在来看不很明朗，而18届考研难度和控制工程相差无几，慎重报考。

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2018.9.24更新信息，上次更新完收到一些私信，问我是不是入坑了之类的，可能我吐槽的太狠了吧 。

扪心自问，再选一次，会不会报控制工程，可能会，但是，大数据的导师毕竟是本部导师，总体水平比深圳这边要高一些，也不算太后悔。

再选一次，会不会报其他学校，不会，因为这里是清华，是大家从小听到大的两个字，清华。

建议，想考自动化系专硕，对大数据方向不是很热爱的，或是完全不想去贵州，请转控制工程，我们这届考研难度差不多。

想学大数据的，清华伯克利学院有数据科学，控制工程也有数据科学，当然，还有我们大数据专业。具体怎么样，只能看时间检验，不过我以为，大概率三种方式培养的大数据方向的学生，虽然培养形式略有不同，但是毕业生水平不相上下。

说一下我们大数据班级的近况吧，学校在想办法在深圳这边给我们安排工位（实验室位置）。北京本部教务处的黄海燕老师、大数据项目负责人胡坚明老师，深研院教务处的黄林燕老师、深研院信息学院部李秀老师都加了我们班群。遇到的一些学习上问题，可以直接反映，感觉学校不会坑了自己的学生，要对学校有信心 。

关于导师，虽然现在不能进我导师的实验室（在北京），但是他也通过邮件,微信远程指导安排了学习任务，加了实验室的微信群和google group，每周一次邮件周报。所以说，有自由度，但是还是由导师指导方向。

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2018/10/15更新信息，昨天本部的老师团队来给我们开了个会，主要回答同学们提出的问题，没有电脑的，用自己的笔记本，划出来一个自习室作为工位。给同学们的感受是还可以的，遇到许多的问题，也都在解决。

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2019/2/25更新信息，新学期已经开学了，在贵州这边进行报到，还举行了小规模的开学典礼，自动化系的领导团队、贵阳科技局的领导、贵阳市zf的副市长都来参与了，可以看出当地对于这项工作还是比较重视，至少形式上重视（手动狗头）。

这学期的安排，还是有挺多课程，清华做大数据人工智能方向的多位大佬都从北京来贵阳给我们开讲座课。所以说学校，至少说自动化系是对这个项目挺重视的。学校这么做，是借鉴了国外的模式，把专硕直接弄到工作环境中，进行实训，而不是待在实验室里研究写论文。毕竟通过这个项目，自动化系每年多培养30个人呢。

可以讲这个模式想法还是挺好的，大方向的问题在于，怎么保证研究生培养的水平，企业导师和导师也都在关注这个问题，进到企业，研究工作要基于企业的环境展开，究竟做到什么水平，还不得而知。

具体到个人，大部分同学都是毕业后参加工作，由于可能要在贵阳呆一年半，也许就没有很好的去大公司的实习机会（很多公司都是实习后可以留下来的），影响到找工作的选择余地，在贵阳工作当然很受欢迎，不过就我所在的公司而言，总经理就是企业导师，他本身就是大学老师，他带的硕士找工作也没有想在贵阳，所以贵阳能给出什么条件留住人，目前也不得而知。

说个有点丧的问题吧，有个学弟说，今年年考了大数据，感觉可能是坑，复试有点想调剂伯克利，问我大数据项目的优势在哪里，我说，不好说。前天开学典礼，后面有和老师们交流的环节，我鼓起勇气问了这个问题，老师们说看个人的兴趣，想做什么工作，不能给出建议，还是看个人的想法。可以说也是很模糊，这个项目属于清华的培养方式的新探索，究竟探索成什么模样，能出多少成果，学生毕业去向又如何，可以说目前仍不明朗。所以可以说老师们也不敢打包票说能如何如何，如果想稳一点，我个人建议除非对大数据尤其感兴趣，不然尽量先不要来趟这水。

不过，其实北京那边的培养模式，我看好多是靠的学生自主，就是实验室提供大方向和资源，然后就是师傅领进门，修行靠个人了。关于保证学生培养的质量的问题，深研院的院长说，清华学生培养质量高，有一个绝招，就是招的学生质量高（手动狗头），所以学弟学妹们也要相信自己，只要给你土壤和水，你就能长成参天大树。

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2019年4月11日

这两天本部的黄老师和王老师来了，很认真的跟同学们谈心，平均到每位同学身上能有20分钟，我感触也比较深。

这个大数据项目，真的是困难重重，许多问题都是到了企业到了贵阳才发现，不只是从同学看企业的角度，看贵阳的角度，其实，整个系统里面有五个主要参与方，主要参与方肯定是各有自己的想法，同学，北京导师，企业导师，自动化系，贵阳科技局。

现在的情况不很理想，对同学来说影响最大，最深，因为对于其他参与方，也许只是一个项目，而对于同学，是自己的人生。由于我们的学制是两年半，所以要求这学期就必须开题，然而不少同学，包括我，都比较迷茫，由于系里要求做的东西要和企业相关，北京的导师对学生的方向指导非常受限，不少同学反映企业没什么培养高端人才的经验，企业规模较小，做的都是很工程性的东西，甚至不太需要核心技术，企业的需求和导师、自己的研究方向不容易契合。此外，由于规模较小，食堂、体育馆、图书馆这样的学校基础设施也变得稀缺起来，生活上肯定也是没有学校方便。

对于导师来讲，绝大部分导师都是对学生认真负责，但是同时，导师又比较忙，专门抽时间照顾自己课题组外的学生，实在是奢侈。当然也有一些同学在导师的课题组内，导师或是师兄师姐给的指导就比较多，也做出了一些成果，但这就需要同时做两边的东西，或是较少投入到企业中（导师派活儿肯定是首要的）。

对于企业导师来讲，招到了清华的实习生，每月都要发实习工资，可是发现这帮人没有员工那么听话，也好像不能给公司干很多活儿。

对于自动化系来讲，招这一批学生，管理上问题层出不穷，异地培养需要很多资金支持，系里一直要忙前忙后。

对于贵阳高新区、科技局同样感觉费力不讨好，一直收到同学的各种要求，食堂不行，不能借书，没地方运动等等。不停地投钱，不停地做工作，也是辛苦的不行。

目前，所有主要参与方都不满意，什么原因呢，我觉得，实习的企业不是同学们应该去的企业，这是最主要的原因。大部分同学毕业都要去互联网公司，而不是这些公司，这说明这些公司原本就不适合同学们进行实习，很多公司的任务都不是大数据的任务，同学认为和自己和导师的方向不一致，就不敢做、不愿做。拿切肉刀去切菜，真的还没有菜刀好用。其次，我觉得，各方不能急功近利，同学们来企业，并不是拿了一整套学识来的，而是作为一个研究生一年级的学生，做研究和做工程的经验都还很不足，这时候又没人给很多指导，成长会稍微慢一些。尚且没有找到一个合适的、能结合各方需求的研究方向，所以好些同学还没什么研究成果。

突破口在哪里，今天中午，黄老师和王老师找班委开会，谈的就是各方的困难。想解决问题，困难在哪里突破口就在哪里，最大的困难就是同学遇到的困难，最大的突破口也就是同学。王老师说，同学认为在企业做的东西low，但是如果能把看似low的东西做漂亮，让企业竖起大拇指，让高新区和学校看到各种成果，那就是多方共赢的局面。其实我想说，同学未尝不想做好，但是还是有些问题，北京导师离得太远，企业给不了指导，没有合适的方向。

还是阳光一点，贵阳高新区想了办法让同学的聪明才智更好的展现出来，就是给出一些资金让企业和清华开展项目合作，为企业解决问题，也在项目中锻炼同学的专业技能。自动化系也想了办法让同学更好的使用北京的资源，比如弄“学长制”，找一些师兄专门给同学指导。又比如想弄“summer school”，暑假让同学们在北京呆上一两个月，更多和导师、师兄师姐交流。班里同学的学风还是可以的，每天都有同学学到凌晨，见面经常谈论个人发展，遇到的问题什么的，我觉得同学们虽然对于现状吐槽很多，但是天资聪颖，渴望进步，学习态度端正，在有了方向后肯定会突飞猛进，然后做出一堆成果，使得各方受益。

最后，2020届和我们18届19届可能不太一样，清华深研院升级成国际研究生院了，相当于清华的一个院系，有了自主招生权。现在的学生统一写的清华大学，2020届深圳招的控制工程学生，毕业证写的就是国际研究生院。因为大数据项目是自动化系主导的招生，只是放在深研院培养一段时间，并不是深圳的学生，所以20届大数据的学生怎么算，现在好像还没定论。哦，好像20届招的就不是控制工程了，说要和国际接轨，电子、自动化等系的硕士生都是电子信息的毕业证，按照王老师的想法，以后的竞争可能更加激烈。

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2019年9月1日

几个月过去了，又有不少人私信我，先回答一下很多师弟师妹的疑问。

一：深圳国际研究生院和原来的深研院有什么区别？

区别是有一点，之前的话是各个院系的学历，现在是深圳国际研究生院的学历，同样都是清华大学，院系不同而已。

二：推荐去深研院的大数据还是自动化系的大数据？

各有优势，自动化系的大数据有北京的导师，深研院的大数据有深圳的地理位置，方便查阅资料、找实习。相比较而言在贵阳期间离老师远，时间安排上自由度更大。我目前仍是原有观点，培养的过程有所不同，结果估计大同小异。但是就培养过程来看，个人略倾向于深圳的培养环境。学习环境和生活环境都比贵阳的大数据基地好一些。

三：贵阳基地的基础设施建设如何？

宿舍不错，三人寝，网速快，有空调&热水器；

食堂规模很小选择少；

目前没有任何便利的免费运动场所；

图书室书籍稀少，聊胜于无。

四 ：可以选择不在贵阳进行实践而选择长期呆在北京实验室吗？

有很大困难，这学期开始，因为在贵阳没有课程了，之前说和高新区出资让清华和企业进行合作的项目，全部取消了，所以不少同学在贵阳没有课程也没有项目，于是没有待下去的理由，就自作主张去了北京。这些同学不同程度的受到了批评，现在已经全部遣返。上周起，自动化系让同学们周一至周五每天在贵州基地签到，确保在贵阳。同时今天刚刚发布新规定，严格限制了请假时间（离开贵阳的时间）。

然后说一下近况吧，研一下在贵阳是有课的，学校在六月中旬组织了一波去北京的学习，按说7月初要回到贵阳，大家纷纷请了半个月假，继续待到暑假开始，然后不少同学（包括我）在北京呆了整个暑假，满打满算两个月。到北京的感受就是，这里才是学校，学校的基础设施在出了校门后才能更感到珍贵，许多大佬讲座和有意思的比赛也只在北京才能享受到。相比之下，贵阳没有学校的氛围，也没有很多条件相似的同学，在毕业前找男女朋友变得困难重重，这也是我们始料未及的。作为专硕，面临就业是更大的一个问题，过段时间要开始找实习了，贵阳的企业实习经历在找工作中估计没有什么正向作用，而在深圳和北京找大公司的实习会方便许多。

前几天我作为班委和贵阳科技局的领导交流，提出了希望能够给同学更大的自由度，让一些在贵阳没有项目可做的同学能够更长时间呆在北京，科技局的领导表示理解，并同意我的观点：学校的职责和使命就是使学生更好的成长成才，而不是限制学生自由而全面发展的空间。科技局的领导对于我们的诉求表示支持，并说希望我们第一届的同学当先驱而不是先烈，并希望班委拟定出一份请假/出差方案，然后他出面向学校转告一下这个诉求。其实学生的诉求应该直接反馈到学校，而不是基地，三周后不少老师会到贵阳参与同学们的开题工作，自动化系老师的意思是有问题到时候再谈。目前，下一届的改革方向是北京导师和贵阳的企业合作项目，然后大数据方向的学生来做这个项目，这样就不会在贵阳无事可做。

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这一年多，有挺多人问我后续大数据项目的发展情况，我以自身和听到的同学情况和大家分享一下吧。按时间顺序，分别介绍一下学业情况、毕业情况和找工作情况。

第一是学业，大家的方向还是挺多的，我听到的方向大致有NLP、推荐、区块链，CV、异常识别、故障检测等等。多数同学是做深度学习的应用，也有同学在真实项目中做系统。因为大家的研究方向各异，所以不太好评判方向的优劣，不过我发现无论哪个方向，多给导师干活儿的同学往往研究成果更丰富，所以建议大家多听多做。

第二是毕业情况，由于疫情等各种原因，我们班的同学没能都按原定的两年半毕业。全部的30个同学里，9位选择1月份毕业的全部毕业了。 21位选择6月份毕业的有14位按期毕业。明明大家都天资聪颖，但仍有7位同学不能按期毕业，有直接原因也有间接原因。其一是学校从21年6月这批开始，对硕士毕业抓的严了，不止大数据专业，全校都有一定比例不能按时毕业的。其二是因为我们这一届，不少同学因为疫情和无人督促等原因导致研究进展较慢，在预答辩的时候还没准备好内容，因而不能按时毕业。其三是由于我们是第一届，导师和同学间没有建立良好的机制，一些同学闭门造车做的研究不够深不够多，导致论文出现各种问题因而没通过答辩。需要说明的是，包括我在内的通过答辩的同学，许多也没能达到系里和老师的全部期望。当然，也有同学发了多篇论文甚至多篇顶会，这种同学毕业就是小菜一碟。预答辩后有老师给我们开了个会.我作为班委做了简要记录，希望后来者能吸取教训，端正态度早做准备。

答辩完大家一起聊天，有个同学说了一句：“当潮水退去，才知道谁在裸泳"，这句话让我们感慨万千。

第三是就业情况，能按期毕业的同学，就业情况和深圳控制工程是类似的（不过或许选择在北京的比例更高），多数同学选择了高薪互联网大厂，大几十万年薪的同学并不鲜见，有同学选择了央企、选调、研发机构等，也有同学转行去投行等金融机构，还有个别同学选择出国到国际组织工作。各种选择各有优劣，我不做评判了，大家都是给社会创造价值，主要看个人的选择。不过我想提一点感悟，求职时清华的学历是很好的敲门砖，但对于多数工作也只是敲门砖，天道酬勤，在读研和求职时都是成立的，高薪或是发展空间大的工作需要更多的努力。

八、大数据工程硕士项目

随着信息时代的到来，大数据已经成为当今社会中一种无处不在的存在，它的重要性不言而喻。在数据量不断增长的背景下，大数据处理和分析的需求日益凸显，这也带动了大数据工程硕士项目的兴起。

什么是大数据工程硕士项目？

大数据工程硕士项目是为培养掌握大数据处理和分析技术的专业人才而设立的学术项目。该项目旨在通过系统的课程设置和实践经验，让学生掌握大数据处理的各种技术和工具，培养他们具备在大数据领域进行研究和实践的能力。

大数据工程硕士项目的课程设置

大数据工程硕士项目的课程设置通常包括大数据基础知识、数据处理和分析技术、大数据平台和工具、数据挖掘与机器学习等内容。学生将通过这些课程系统地学习大数据领域的理论和实践知识，为以后的工作和研究打下坚实的基础。

大数据工程硕士项目的就业前景

随着大数据技术的不断发展和应用，具备大数据处理和分析能力的专业人才在市场上备受青睐。毕业于大数据工程硕士项目的学生通常能够在大型科技公司、互联网企业、金融机构等领域找到就业机会，并且薪资待遇优厚。

如何选择适合自己的大数据工程硕士项目？

想要选择一所适合自己的大数据工程硕士项目，首先要考虑自己的兴趣和职业发展规划。其次要关注项目的课程设置、教学团队以及就业前景等方面的情况，选择那些与自己需求最匹配的项目。

总的来说，大数据工程硕士项目为那些希望在大数据领域深造的学生提供了一个良好的学习平台，通过系统的教学和实践训练，培养学生在大数据技术领域的专业能力，为他们日后的职业发展打下坚实的基础。

九、探索清华大学大数据研究院：硕士项目全景解析与未来职业发展

在快速发展的信息时代，大数据技术正逐渐成为各行业数字化转型的重要驱动力。作为我国顶尖高等学府之一，清华大学的大数据研究院凭借其优质的教育资源和前沿的研究成就，吸引了众多学子的关注。本文将详细介绍清华大学大数据研究院的硕士项目，涵盖课程设置、研究方向、师资力量及未来职业发展机会等方面，以帮助希望报考该项目的学生们更好地了解这一领域。

一、清华大学大数据研究院简介

清华大学大数据研究院成立于近年来，旨在推进大数据相关技术的研究与应用。研究院依托清华大学的强大科研平台，聚集了众多领域的优秀人才，积极开展数据科学、机器学习、人工智能等语言的研究。

二、硕士项目概述

清华大学的大数据硕士项目为学生提供了丰富的课程与实践机会。该项目主要的特色包括：

• 全面的课程体系：涵盖基础课程、专业课程以及实践项目，使学生在理论知识和实践能力上都得到提升。
• 跨学科的学习环境：研究院汇聚了计算机、统计、管理等多个学科的顶尖教授，鼓励学生进行跨学科合作。
• 前沿的研究课题：通过参与到实际的科研项目中，学生能够亲自体验大数据技术在实际应用中的挑战与机遇。

三、课程设置详解

清华大学大数据研究院硕士项目的课程设置旨在培养学生的综合素质，具体包括以下几类：

• 基础课程：包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等，帮助学生打下扎实的数学基础。
• 专业课程：如大数据处理、数据挖掘、机器学习、深度学习等，细分为多个方向供学生选择。
• 实践课程：以项目为导向，涉及实际案例分析，与业界企业合作，为学生提供真实的数据分析环境。

四、师资力量

清华大学大数据研究院拥有一支实力雄厚的师资队伍，教师大多具有国际背景和丰富的科研经验。具体如下：

• 教授及研究员：研究院内多位教授曾在世界著名大学和研究机构任职，具有丰厚的学术成果。
• 行业专家：研究院定期邀请互联网和科技领域的企业高层参与讲座，为学生提供最新的行业信息。
• 访问学者：与国内外知名高校和研究机构的专业人士进行学术交流，确保教育内容与时俱进。

五、职业发展与前景

选择清华大学大数据研究院硕士项目的学生，不仅能获得扎实的学术基础和丰富的实践经验，还能够在未来的职业发展中获得更多机遇。大数据专业的人才在以下领域尤为抢手：

• 技术岗位：如数据分析师、数据科学家、机器学习工程师等。
• 管理岗位：大数据项目经理、数据驱动决策顾问等。
• 研究岗位：可继续深造，攻读博士学位，或在研究所从事相关研究工作。

根据相关数据显示，近年来我国大数据行业的需求持续增长，预计未来将迎来更大的就业市场。

六、申请与录取流程

想要进入清华大学大数据研究院攻读硕士学位的学生，需要关注以下几个方面：

• 申请条件：通常需要持有相关专业的本科学位，并具备良好的学术成绩与科研潜力。
• 考试要求：通常需要参加全国硕士研究生入学考试，部分情况下可能需要额外的面试环节。
• 申请材料：包括成绩单、推荐信、个人陈述等，需提前准备，以增加录取机会。

七、总结

清华大学大数据研究院的硕士项目为学生提供了良好的学习与研究平台，涵盖了丰富的课程内容、强大的师资力量以及广阔的职业发展前景。无论是希望进入科技行业的职场人士，还是打算继续深造的学术型人才，都能在此找到适合自己的发展方向。

感谢您阅读完这篇文章，希望通过本次的介绍，您能对清华大学大数据研究院硕士项目有更深入的了解，并为您的未来学习和职业规划提供帮助。

十、北大清华有双证的在职硕士项目吗？

还真有，比如刑法学在职脱产非全日制硕士，参加全国统考，发双证，前提是你在检察院工作满4年，获得地市级优秀公诉人以上荣誉，单位同意你脱产