清華大學研究生課程安排

❶ 清華大學非全日制研究生上課時間是怎麼安排的

有不少人想要報考清華大學非全日制研究生，但是怕上課的時間和上班有沖突，因此有不少人打消了報考的念頭，那麼，清華大學非全日制研究生上課時間是怎麼安排的呢?
相關老師介紹，清華大學非全日制研究生的上課的方式一般分為面授課程和網路課程。
面授課程：
面授課程就是在上課地點有老師面對面的給學員們上課，這個方式是大家熟悉的上課方式。面授課程的上課時間分為兩種：
第一種是周末班。這種的上課方式主要是集中在周六、周日兩天學習或者是周日一天學習，具體的上課時間因為院校不同而不一樣。這種上課的形式一般用於那些離上課地點不遠的人。
第二種是假期班。這種方式的上課時間主要是集中公共假期的時間，主要針對的是那些周末沒有時間的人或者是那些周末趕不過來的人的。
這種面授課程是現在學校普遍採用的上課方式，例如北京大學在職研究生、中國人民大學在職研究生等。
網路課程：
網路課程是現今比較火的上課的方式之一。這種方式的上課方式打破了地域限制和時間限制，讓學員只要在有網路的地方都可以上課，滿足了那些與上課地點太遠的學員。
網路課程主要是針對那些離上課地點太遠的學員，例如華中科技大學在職研究生能讓全國各地學員輕松就讀相關課程。
通過以上的介紹，相信大家對清華大學非全日制研究生上課時間是怎麼安排的有了一定的了解，如果您還有什麼不明白的，可以直接咨詢我們的在線老師。
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❷ 清華大學 研究生學術與職業素養 都有哪些課

清華大學「研究生學術與職業素養」
系列講座課程，主要包括職業修養、學術素養、領導團隊和創業教育四部分內容，邀請校內外著名教授和專家授課，將為同學們今後學術和職業發展帶來重要的參考價值和借鑒意義。非網上選課。

本課程從可持續發展戰略與實施、環境、氣候與綠色能源、再生資源管理與開發、固
體廢物污染控制、水資源的現狀與挑戰、環境管理與政策等幾個方面介紹當今世界環境問題及解決環境問題的措施和方法，旨在提高學生的環境意識和素養。

在計算機、政治經濟、社會、公共衛生、氣候等等各個領域，都存在著 PB 量級的數據
有待研究，且大數據分析的結果已經產生實際效應。本課程將從數據統計分析的數學基礎、大數據智能處理方法、大數據的分布式處理與並行計算以及大數據的多領域應用等不同層次，教授大數據分析與處理的基本方法、工具及應用。具體內容包括：

(1)大數據分析與處理基礎：數據科學發展情況;大數據的時代背景及其重要性;大數據分析與處理典型應用。

(2)數據統計分析的數學基礎：數據統計知識回顧;多維數
據分布;數據采樣;主成份分析與因子分析;假設檢驗;線性相關與回歸;非線性回歸;方差分析;P-Value。

(3)大數據的智能處理：時間序列分析;動態貝葉斯網路;
矩陣分解理論;無參學習;大規模數據上的模型應用。

(4)大數據的分布式處理與並行計算：HDFS 與 HBASE;MapRece 並行計算;基於 MapRece
的數據分析與智能處 理方法的並行化。

(5)大數據分析與處理前沿：社交媒體大數據分析與處理;城市交
通大數據分析與處理;金融大數據分析與處理;醫療大數據分析與處理。 以特邀技術專家講授的形式，通過實踐，力圖覆蓋大數據處理平台的主要核心技術，
幫助學生了解分布式大數據平台設計中的關鍵挑戰，提出實際的解決方案，為研究生未來研究方向提供參考。

重點介紹分布式大數據處理系統的核心技術，透視業界大數據技術前沿和發展趨勢，促進學術界和工業界的深度融合，為未來分布式系統和大數據
領域的教學和科研提供參考方向。

國內學者在國際學術界日益活躍，發表高質量的論文和參與專業學術團體的活動已經
成為衡量學術成就的重要指標。

本課程旨在指導研究生如何撰寫國際期刊和會議論文，正確引用參考文獻並尊重他人研究成果，介紹國際學術界的慣例和規則，討論相關的東西方文化差異。

本課程還討論科研工作的要務：如何選題和申請課題。英語授課。