清华大学研究生课程安排

❶ 清华大学非全日制研究生上课时间是怎么安排的

有不少人想要报考清华大学非全日制研究生，但是怕上课的时间和上班有冲突，因此有不少人打消了报考的念头，那么，清华大学非全日制研究生上课时间是怎么安排的呢?
相关老师介绍，清华大学非全日制研究生的上课的方式一般分为面授课程和网络课程。
面授课程：
面授课程就是在上课地点有老师面对面的给学员们上课，这个方式是大家熟悉的上课方式。面授课程的上课时间分为两种：
第一种是周末班。这种的上课方式主要是集中在周六、周日两天学习或者是周日一天学习，具体的上课时间因为院校不同而不一样。这种上课的形式一般用于那些离上课地点不远的人。
第二种是假期班。这种方式的上课时间主要是集中公共假期的时间，主要针对的是那些周末没有时间的人或者是那些周末赶不过来的人的。
这种面授课程是现在学校普遍采用的上课方式，例如北京大学在职研究生、中国人民大学在职研究生等。
网络课程：
网络课程是现今比较火的上课的方式之一。这种方式的上课方式打破了地域限制和时间限制，让学员只要在有网络的地方都可以上课，满足了那些与上课地点太远的学员。
网络课程主要是针对那些离上课地点太远的学员，例如华中科技大学在职研究生能让全国各地学员轻松就读相关课程。
通过以上的介绍，相信大家对清华大学非全日制研究生上课时间是怎么安排的有了一定的了解，如果您还有什么不明白的，可以直接咨询我们的在线老师。
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❷ 清华大学 研究生学术与职业素养 都有哪些课

清华大学“研究生学术与职业素养”
系列讲座课程，主要包括职业修养、学术素养、领导团队和创业教育四部分内容，邀请校内外著名教授和专家授课，将为同学们今后学术和职业发展带来重要的参考价值和借鉴意义。非网上选课。

本课程从可持续发展战略与实施、环境、气候与绿色能源、再生资源管理与开发、固
体废物污染控制、水资源的现状与挑战、环境管理与政策等几个方面介绍当今世界环境问题及解决环境问题的措施和方法，旨在提高学生的环境意识和素养。

在计算机、政治经济、社会、公共卫生、气候等等各个领域，都存在着 PB 量级的数据
有待研究，且大数据分析的结果已经产生实际效应。本课程将从数据统计分析的数学基础、大数据智能处理方法、大数据的分布式处理与并行计算以及大数据的多领域应用等不同层次，教授大数据分析与处理的基本方法、工具及应用。具体内容包括：

(1)大数据分析与处理基础：数据科学发展情况;大数据的时代背景及其重要性;大数据分析与处理典型应用。

(2)数据统计分析的数学基础：数据统计知识回顾;多维数
据分布;数据采样;主成份分析与因子分析;假设检验;线性相关与回归;非线性回归;方差分析;P-Value。

(3)大数据的智能处理：时间序列分析;动态贝叶斯网络;
矩阵分解理论;无参学习;大规模数据上的模型应用。

(4)大数据的分布式处理与并行计算：HDFS 与 HBASE;MapRece 并行计算;基于 MapRece
的数据分析与智能处 理方法的并行化。

(5)大数据分析与处理前沿：社交媒体大数据分析与处理;城市交
通大数据分析与处理;金融大数据分析与处理;医疗大数据分析与处理。 以特邀技术专家讲授的形式，通过实践，力图覆盖大数据处理平台的主要核心技术，
帮助学生了解分布式大数据平台设计中的关键挑战，提出实际的解决方案，为研究生未来研究方向提供参考。

重点介绍分布式大数据处理系统的核心技术，透视业界大数据技术前沿和发展趋势，促进学术界和工业界的深度融合，为未来分布式系统和大数据
领域的教学和科研提供参考方向。

国内学者在国际学术界日益活跃，发表高质量的论文和参与专业学术团体的活动已经
成为衡量学术成就的重要指标。

本课程旨在指导研究生如何撰写国际期刊和会议论文，正确引用参考文献并尊重他人研究成果，介绍国际学术界的惯例和规则，讨论相关的东西方文化差异。

本课程还讨论科研工作的要务：如何选题和申请课题。英语授课。