所属院系	工程师学院			学位类别	专业学位		学制	2.5
最低总学分		24		公共学位课最低学分			8
专业课最低学分		15		专业学位课最低学分			10
培养目标及基本要求：
（一） 培养目标 致力于培养德智体美劳全面发展、具有全球竞争力的高素质创新人才和领导者。培养热爱祖国，品德良好；实事求是，学风严谨；掌握数据科学坚实的基础理论和宽广的专业知识，熟练掌握一门外语，能运用先进的技术方法和手段解决大数据的实际工程问题，具有创新意识和一定的独立从事大数据建设的工程设计、工程实施、工程研究、工程开发和工程管理能力，具有良好的职业素养和国际视野的高层次应用型专门人才 （二） 基本要求 1. 品德素质 1）践行社会主义核心价值观，具备爱国奉献、艰苦奋斗精神，有强烈的社会责任感；融入企业文化、遵纪守法、敢于担当，具有精益求精、追求卓越的工匠精神 2）具有科学严谨、求真务实、持之以恒、勇攀高峰的学习态度和终生学习意识 3）具备良好的职业道德、积极的职业心态和正确的职业价值观；应树立安全健康及环境友好的工程伦理意识，掌握工程伦理规范，具有良好的市场、质量、职业健康和安全意识，注重工程与自然环境、生态保护、社会和谐与可持续发展的关系 2. 知识结构 1）具备从事数据科学与工程构思、设计、实现及运作所需的相关数学、自然科学、经济管理等人文与社会科学基础知识；系统掌握专业基础理论知识、专业技术知识和研究方法 2）了解大数据、人工智能等新兴行业采用的新技术、新流程、新方法和先进工作方式；掌握行业技术标准、工作流程、职业规范、政策制度、法律法规等；跟踪国内外技术前沿发展现状与趋势 3）开展专业实践训练并参与行（企）业课题攻关过程中情境性、意会性等工程知识的积累 4）加强基于复杂工程问题解决的多专业领域交叉知识的学习 3. 基本能力 1）通过全过程参与行（企）业实际工程项目建设，包括设计项目方案、执行项目计划任务、应对项目建设突发情况等，能应对压力和挑战，加强自身对环境和岗位的适应力，具备从事工程技术研究、管理决策实战经验 2）能综合运用专业软件和设备进行现场数据采集与算法分析，使用现代研究工具和研究方法开展工程建设和项目研究工作 3）具备技术应用、应用创新和技术创新能力；能综合运用所学知识解决复杂工程问题；培养参与工程规划、设计研发、实施运作、科学管理的决策和行动能力；具有运用现代生产管理和技术管理方法来独立解决比较复杂的技术问题的能力等 4）富有团队合作精神，具备良好的人际沟通、组织协调、激励授权等领导能力 5）具有国际视野和
培养方向：
计算机技术，
读书(学术、实践)报告：
研究生在读期间应至少在本项目范围（导师组）内作公开读书报告1次，至少参加工程师学院学术讲座、学术论坛8次（其中最多2次可以用参加国际国内本项目主题学术讲座、学术论坛代替），考核通过计2学分。
专业实践环节：
专业实践包括实践教学和实践环节（专业实践训练），采用集中实践和分段实践相结合的方式开展，一般应在入学后至第2学年结束前完成。不具有2年以上企业工作经历的研究生应参加不少于1年时间的专业实践，其中实践环节（专业实践训练）不少于6个月，以项目研究形式开展时间不少于3个月；具有2年以上企业工作经历的研究生应参加不少于6个月时间的专业实践，其中以项目研究形式开展的实践环节（专业实践训练）时间不少于3个月。原则上要求卓越培养项目研究生实践环节（专业实践训练）时间不少于1年，以达到申请参评工程师职称评审的基本条件。专业实践考核通过计8学分。
开题报告：
开题报告选题应来源于与卓越培养项目主题对应的行业。研究生应就论文选题意义、国内外研究综述、主要研究内容和研究方案等写出书面报告，并参加开题报告答辩。开题报告答辩以卓越培养项目为单位统一组织，原则上安排在第2学年秋冬学期末，未通过开题报告答辩的研究生应至少在半年后重新开题。
中期考核(检查)：
中期检查审核研究生课程学分、读书报告、专业实践训练、论文开题等进展情况，由各卓越培养项目在第2学年秋冬学期末与开题报告答辩同期进行。
预答辩(预审)：
预答辩在研究生学位论文评阅送审一个月前（一般为每年12月、3月、5月、9月上旬）进行，未通过学位论文预审（预答辩）的研究生不能申请进入学位论文送审、答辩等环节。
毕业和授予学位标准：
1.修完必修课程且达到本培养方案最低课程学分要求； 2.完成所有培养过程环节考核并达到相关要求； 3.符合《浙江大学工程师学院工程专业学位卓越培养项目研究生申请硕士学位前置成果要求》的文件规定； 4.符合工程类专业学位复合交叉评定委员会制定的工程师学院工程专业学位卓越培养项目硕士研究生学位论文答辩与学位申请实施暂行办法的要求，并通过学位论文答辩。
质量保证体系：
制定开题报告、中期考核、论文答辩与学位申请基本流程等管理和实施细则，规范研究生培养过程；通过论坛、学术沙龙等平台项目，营造学术创新氛围；鼓励研究生积极开展国际合作和学术交流，造就与培养目标吻合的合格人才。具体管理实施细则详见研究生院、工程师学院相关文件。
备注：
本培养方案为数据科学与工程卓越培养项目培养方案。
平台课程
必修/选修	课程性质	课程编号	课程名称		学分	总学时	开课学期	备注
必修	公共学位课	0500008	研究生英语基础技能		1	0	春、夏、秋、冬
必修	公共学位课	6041903	中国特色社会主义理论与实践研究		2	32	秋冬
必修	公共学位课	6041904	自然辩证法概论		1	24	春、夏、秋、冬
必修	公共学位课	6043901	工程伦理		2	32	春、夏、秋、冬
必修	公共学位课	6001918	研究生英语		2	32	春、夏、秋、冬
必修	专业学位课	6041053	机器学习与数据挖掘工程		2	32	春、夏	项目核心课程，案例教学类课程
必修	专业学位课	6041054	数据工程实践与案例分析		2	32	春、夏	项目核心课程，实验实践类课程，课程思政课
必修	专业学位课	6041052	数据科学技术与软件实现		2	32	秋、冬	项目核心课程，技术前沿类课程
选修	专业选修课	6043908	深度科技国际创业前沿		1	24	秋、冬	创新创业类课程
必修	专业选修课	6043915	数据分析的概率统计基础		3	48	秋、冬	工程数学类课程
选修	专业选修课	6043914	科技创新案例探讨与实战		2	32	秋冬	创新创业类课程
必修	专业选修课	6002001	研究生论文写作指导		1	16	春、夏	论文写作指导课
方向课程
计算机技术
研究内容：
至少修读1门计算机专业核心课程和1门数学专业核心课程 研究方向一： 数据科学 研究方向二： 数据工程
必修/选修	课程性质	课程编号	课程名称		学分	总学时	开课学期	备注
选修	专业选修课	3523008	非线性时间序列(非参数方法)		3	48	秋冬	数学核心课程，至少2选1，玉泉授课
选修	专业选修课	3521004	高维统计方法		3	48	秋冬	数学核心课程，至少2选1，玉泉授课
选修	专业选修课	6041501	人工智能		2	32	秋冬	计算机核心课程，至少3选1，实验实验类课程
选修	专业选修课	6041504	大数据技术前沿		2	32	秋冬	计算机核心课程，至少3选1，技术前沿类课程
选修	专业选修课	6043502	人机交互与设计		2	32	秋冬	计算机核心课程，至少3选1，实践教学品牌课程