硕士生教育

MASTER EDUCATION
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数据科学与信息技术
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。
培养目标
EDUCATIONAL OBJECTIVE
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。
单硕士学位
MASTER DEGREES
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
DOUBLE MASTER DEGREES
学生同时注册清华-伯克利深圳学院与伯克利加州大学工学院,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,伯克利加州大学工学院工程硕士学位。
img 清华大学工学硕士学位
(数据科学与信息技术)
img 清华大学工学硕士学位
(数据科学与信息技术)
img 伯克利加州大学工程硕士
(工程领导力)
学习年限与学位设置
STUDY DURATION AND DEGREE DESIGN

采用全脱产的培养方式,培养地点在深圳和伯克利加州。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“环境科学与新能源技术”学术型硕士 学位。

2、第一学年在清华-伯克利深圳学院学习:第二学年到伯克利加州大学学习 (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伯克利加州大学硕士学位授予要求的学生,可获得清华大学与伯克利加州大学双硕士学位。

学分要求
COURSE CREDIT REQUIREMENTS
课程设置与培养环节
Curriculum & Sessions
双方学分转移要求
TRANSFTER OF CREDIT UNITES
经伯克利加州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,伯克利加州大学工学院工程硕士项目可以向对方最多转移3个学分。
学位论文
THESIS
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。全球环境与新能源技术硕士项目有两种学位授予模式:单硕士学位和双硕士学位。