清华大学大数据能力提升项目2025：培养“π”型人才，赋能跨学科发展

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清华大学大数据能力提升项目（2025）招生启动，培养跨学科π型人才，助力学生实战能力与职业发展。速来了解！

原文标题：清华大学大数据能力提升项目（2025）报名开始啦！

原文作者：数据派THU

冷月清谈：

清华大学大数据能力提升项目（2025）现已开放报名，该项目旨在培养具备大数据思维和创新能力的“π”型人才，并助力学生达到大数据工程技术人员国家职业技术技能初级水平。项目拥有强大的师资团队，吸引了25个院系名师加盟，并以其十一年的历史和累计超3500名学生的参与度，展现了极高的人气。

该项目的一大亮点是其强调校企联动，通过知名企业提供的真实项目、真实数据，让学生进行“真枪实战”的实践。往届学生的成功案例不胜枚举，例如电机系学生将大数据与电力研究结合，发表多篇论文并担任期刊审稿人；人文学院学生转型成为京东数据产品经理；土木学生将AI与建筑结构设计融合，并获得知名券商研究所实习机会。这些案例充分证明了大数据能力在跨专业发展中的“加速器”作用。

课程设置上，项目采用“3+X”模块化体系，共计10学分。“3”包括大数据发展与治理、基础技能和实践应用三大必修模块，其中最具特色的是长达8周的企业全时线下“大数据实践课”，该课程让学生深入行业头部企业，使用真实数据解决行业实际问题。“X”为专业融合选修模块，提供了广泛的与大数据相关的课程选择，同时也支持学生申请认定其他相关课程学分。

学生在两年内修满指定学分（发展与治理≥2学分，基础技能≥3学分，专业融合≥2学分，实践应用≥3学分）即可获得由清华大学研究生院和软件学院联合颁发的项目证书，优秀者还有机会参与RONG奖学金评选。项目主要面向清华大学在读研究生开放，尤其鼓励低年级全日制硕博士研究生申请，并要求具备一定的编程基础和满足企业实践的全时要求。招生规模计划为50人左右，报名时间为8月25日至9月8日，线上招生说明会将于9月2日举行。该项目不仅提供理论知识，更侧重通过“大数据实践课”实现真项目、真数据、真问题的行业实战训练。课程体系旨在培养学生的工程实践能力和创新思维，从而赋能学生在各自专业领域实现数据驱动的创新与发展，为未来职业生涯拓宽道路。

怜星夜思：

1、文章里提到有文科生通过这个项目成功转岗数据产品经理，这听起来有点不可思议！对于我们这些本身专业和编程完全不沾边的同学来说，真的有可能通过一个项目就实现这种职场飞跃吗？会不会门槛高到劝退？
2、项目里最吸引我的是“大数据实践课”，八周的全时线下企业实践听起来超有诱惑力！但与此同时，作为在读研究生，如何平衡学业、科研和这长达八周的实践呢？像我们这种导师抓得严、科研任务重的，是不是很难有机会参加？学校和企业有没有什么配套的支持措施来解决这些实际问题？
3、项目目标是培养“π型人才”，也就是既有专业深度又有大数据广度的人才。现在就业市场竞争这么卷，大家觉得这种“π型人才”和专精某一领域的“I型人才”，哪个在未来发展中更有优势？或者说，未来人才发展的趋势会是怎样的？

原文内容

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清华的小伙伴们看过来，听说校内有一个能力提升项目备受各院系师生推崇，因为它：


超强师资

吸引了25个院系的名师加盟


人气超高

项目已设立11年，历年报名同学累计超3500人，几乎涵盖校内所有院系


校企联动

知名企业提供资源和实践，真项目真数据，主打“真枪实战”


项目证书

完成课程可获得研究生院颁发的大数据能力提升项目证书


奖学金

设立了专项奖学金以表彰优秀项目学生


没错，它就是清华大学大数据能力提升项目！


过往学生中，很多人因为项目的“大数据背景”让自己的专业研究走上了快车道，比如：


一位电机系学生研究电力与大数据结合，不仅围绕“数据驱动、机器学习”与专业融合来发论文、作报告、申专利，还担任了IEEE TPWRS等近10个知名期刊和会议的审稿人；一位人文学院的正统文科生，在项目学习后从数据小白成为了京东的数据产品经理，用数据能力让传播学研究更有深度；一位土木学生将AI与建筑结构设计结合作为博士研究方向，发表多篇业内顶级期刊，还凭借大数据知识获得了知名券商研究所实习机会，求职道路越走越宽……


这样的案例数不胜数，大数据能力已成为跨专业发展的“加速器”！还等什么，赶快报名吧！


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项目目标

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1.培养具有大数据思维和创新能力的“π”型人才； 


2.项目获证学生至少达到大数据工程技术人员国家职业技术技能标准（2021年版）初级水平。

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模块化课程设置

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项目建立“3+X”模块化课程体系，总计10学分：

“3”为大数据能力提升必修模块，包括发展与治理模块、基础技能模块、实践应用模块，“X”为专业融合模块。其中，“发展与治理”及“基础技能”为“实践应用”的先修模块。

各模块相应课程如下（具体以学校info系统开课信息为准）：


发展与治理模块（必修，≥2学分）

数智安全与标准化

84100362，2学分，秋季学期

数据伦理

60250121，1学分，秋季学期（深圳国际研究生院）

人工智能伦理

75990111，1学分，秋季学期（深圳国际研究生院）

基础技能模块（必修，≥3学分）

大数据分析（B）

60240103，3学分，秋季学期

大数据系统基础（A）

64100043，3学分，春季学期

大数据系统基础（B）

64100033，3学分，春季学期

大数据分析（B）

60240103，3学分，秋季学期（深圳国际研究生院）

大数据系统基础（B）

64100033，3学分，秋季学期（深圳国际研究生院）

实践应用模块（必修，≥3学分）

大数据实践课

60470023，3学分，夏季学期

人工智能实践课

60250993，3学分，春季学期（深圳国际研究生院）
注：以上必修模块中，建议深圳国际研究生院学生选择括号内标注“深圳国际研究生院”课程，本部学生选择括号内未标注“深圳国际研究生院”课程。

专业融合模块（选修，≥2学分）

*下表课程可供选择，如拟修课程未在表中但与大数据相关，可提交X课程学分认定申请，评审通过可完成学分认定。


大数据技术的应用与实践

80231143，3学分，秋季学期

大数据算法基础

60248013，3学分，秋季学期

模式识别

70250043，3学分，秋季学期

金融大数据分析导论

80601522，2学分，秋季学期

人工智能

60240052，2学分，秋季学期

云计算与新商业模式

84108011，1学分，秋季学期

大数据与城市规划

70000662，2学分，秋季学期

深度学习

84100343，3学分，秋季学期

模式识别

60230023，3学分，春季学期

统计学习理论与应用

70240413，3学分，春季学期

大数据分析与处理

80240632，2学分，春季学期

数据可视化

80240683，3学分，春季学期

政务大数据应用与分析

80700673，3学分，春季学期

大数据治理与政策

80591342，2学分，春季学期

媒体数据挖掘

80670883，3学分，春季学期

大数据机器学习

70240403，3学分，秋季学期

数据思维与行为

60700052，2学分，秋季学期

大数据科学与应用系列讲座

60250131，1学分，春季学期

大数据管理与创新

60510202，2学分，春季学期

模式识别

60230023，3学分，春季学期

数据可视化

80240683，3学分，春季学期

学生申请认定过的X课程

治理技术专题：政治数据分析

70700173，3学分，秋季学期

大数据与生物统计学

70960033，3学分，秋季学期

机器学习

80250993，3学分，秋季学期

深度学习

80240743，3学分，春季学期

高级机器学习

80240603，3学分，秋季学期

城市信息学I：城市应用分析

80001351，1学分，秋季学期

机器学习与人工智能

70960043，3学分，春季学期

医学信息与工程

80231262，2学分，春季学期

金融大数据与量化分析

01510313，3学分，春季学期

移动数据挖掘

80231032，2学分，春季学期

深度学习

84761063，3学分，春季学期


大数据实践课


《大数据实践课》是大数据能力提升项目课程模块中最具特色且最具挑战性的部分。课程带领学生深入行业头部企业，进行为期8周的全时线下实践，零距离接触前沿技术应用场景。通过“三真”实践模式——使用真实数据、开展真实项目、解决真实问题，全面培养学生的工程实践能力和创新思维。


截至2025年夏季学期，已有665名学生参与课程实践，几乎覆盖学校所有院系。课程共征集学生实践课题377项，遴选141项开展合作，覆盖工业、金融、消费、环境、交通、电力等27个主要应用领域。


实践合作单位：

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获得证书要求

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从报名之日开始计算，2年内达到项目学分要求（≥10学分），可申请由清华大学研究生院和软件学院联合颁发的“清华大学大数据能力提升项目证书”，具体模块学分要求如下：


1.“发展与治理模块”，必修，不少于2学分；

2.“基础技能模块”，必修，不少于3学分；

3.“专业融合模块”，选修，不少于2学分，该模块学分可由其他模块学分替换；

4.“实践应用模块”，必修，不少于3学分。

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项目报名条件

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1.清华大学在读研究生（包括硕士和博士），低年级全日制硕博士研究生优先；

2.具备一定编程基础优先；

3.实践环节能够满足“在企业8周全时线下实践”要求；

4.项目报名需征求本专业导师同意；

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项目报名与确认方式

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1.报名时间：8月25日-9月8日

2.招生规模：计划50人左右

3.报名方式：填写报名表单https://f.wps.cn/ksform/h/write/5r1FqAUD/提交报名信息。

4.报名确认：提交报名申请后，一周内邮件通知报名结果并告知“微信课程群号”及“荷塘雨课堂项目群号”。学生需要邮件回复确认报名，请及时关注邮件。

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证书与奖学金

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1.学生在毕业前达到获证要求，可在每学期证书办理通知发布时申请办理（第4周左右），经核实批准后，颁发证书。


2.已获得项目证书且表现突出者，有机会参与RONG奖学金评选。

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招生说明会

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2025年大数据能力提升项目招生说明会将在线上召开，欢迎大家积极参与和交流！


时间：2025年9月2日19：00--21：00

腾讯会议号：419-530-018


直播通道同时开启，欢迎扫码预约

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联系方式


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联系人：高老师

地   址：清华大学伟清楼201

电   话：010-62773971

邮   箱：sjkxyjy@mail.tsinghua.edu.cn

官   网：

http://bigdata.tsinghua.edu.cn/Content/2021/12-19/1411290418.html




关于我们

数据派THU作为数据科学类公众号，背靠清华大学大数据研究中心，分享前沿数据科学与大数据技术创新研究动态、持续传播数据科学知识，努力建设数据人才聚集平台、打造中国大数据最强集团军。



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今日头条：数据派THU

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“π型人才”与“I型人才”的优劣势，并非简单的二元对立，而是在不同情境下的战略选择。从当前和未来发展趋势来看，我倾向于认为“π型人才”将更具适应性和竞争力。随着技术融合和产业升级，复杂问题的解决越来越依赖跨学科知识的整合。一个拥有专业深度（“I”的一竖）并能利用大数据思维（“π”的横杠）去拓宽应用广度（“π”的另一竖）的人才，能更好地理解并应对多变的市场需求，创新能力更强，职业路径也更灵活。然而，这并不意味着“I型人才”会被淘汰，高度专业化的“I型人才”在特定领域仍是不可替代的基石。未来的趋势可能是，企业更青睐那些在某一领域具备核心竞争力，同时又能迅速学习和应用新工具、新方法的“微π型”或“T型”人才，即在深度专业化的基础上，具备一定广度。纯粹的“I型”风险在于知识更新速度过快，而纯粹的“π型”如果广而不深，则可能缺乏核心竞争力。

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看到“π型人才”的讨论，我觉得这正是清华这个项目的高明之处。传统意义上的“I型人才”可能在某个垂直领域做到极致，但现在很多创新都来自于跨界融合，比如医学与AI、金融与大数据。一个懂本专业，又能用数据工具去分析、挖掘、解决问题的“π型人才”，在团队协作中更容易成为连接不同专业领域的桥梁，发挥更大的价值。想想看，一个只懂代码的，和一个代码很棒又能理解业务痛点、提出数据洞察的，哪个更受老板欢迎？答案不言而喻。当然，“I型人才”在基础科学研究、特定技术攻关上依然重要。但从职业生涯的广度和抗风险能力来看，π型无疑更具优势。未来的趋势一定是更多元、更复合，企业需要的人才，不再是单一工具的操作者，而是能从宏观层面思考问题，并运用多种工具解决问题的综合型选手。所以趁着年轻，把自己的“π型”底座打好，绝对是明智之举！

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问到点子上了！“大数据实践课”绝对是这个项目的精髓，也是最考验人的地方。能去参与的同学，基本都是“打足了提前量”的。第一，你需要提前跟导师沟通，说明这个实践对你未来研究和职业发展的重要性，争取他的理解和放行。如果你的研究和大数据结合紧密，甚至可以将实践内容作为开题或阶段性成果。第二，时间规划很重要，很多同学会选择在假期（比如夏季学期或者寒假）进行实践，这样对日常学业冲击最小。第三，据说有些合作企业会根据学生情况，提供一定的住宿或交通补贴，但这需要具体咨询。学校层面，能够获得研究生院和软件学院的证书，本身就是对这种校企联合培养模式的认可，说明其在人才培养体系中有一定地位。所以，关键还是在于学生自己的决心和沟通协调能力，早做准备，成功率会高很多！

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嗨，问到心坎里了！我就是个文科生，看着都流口水但又怕自己成了炮灰。感觉这种项目就跟那种“你只需要努力，剩下的交给天意”的鸡汤一样，成功案例总是少数。不过话说回来，能进清华读研的文科生，本身智商和学习能力肯定不差，说不定人家平时也在偷偷卷Python和SQL呢？所以，对我们普通人来说，我觉得还是得掂量掂量自己的决心和肝的承受力。要是真想转行，光靠一个项目肯定不够，课外还得拼命补课。我个人觉得，清华这个平台能接触到真项目和牛人，比自己一个人瞎摸索效率高多了，但门槛，emmmm，心理准备要充分啊！

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关于“大数据实践课”与学业科研冲突的问题，确实是许多研究生需要面对的实际挑战。企业全时线下实践意味着长时间的投入，对个人时间管理能力和导师沟通能力提出了较高要求。从学校角度看，既然是官方项目，必然会有一定的机制来支持学生参与，例如在选课指导、学分认定上提供便利。关键在于学生需要提前与导师进行充分沟通，说明实践的价值（如与毕业论文方向结合、锻炼工程能力等），争取导师的理解和支持。有些导师甚至会将实践成果纳入科研项目。此外，项目本身也会在排课上尽量避开主要学期，或提供多样化的实践时间选择（例如夏季学期）。企业方通常也会理解学生身份，在保证实践质量的前提下，会给予一定的弹性。

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对于“π型人才”和“I型人才”哪个更吃香，我觉得这就像在问，你喜欢吃螺蛳粉还是火锅，各有各的追求！在现在这个变化超快的时代，光懂一门武功，可能刚练熟就过时了。所以“π型人才”确实听起来更高端大气上档次，毕竟谁不想又专业又啥都懂点儿呢？但话说回来，那些把一亩三分地耕得特别深，深到没人能替代的“I型人才”，比如某些行业里的顶尖专家、科学家，那也是神一样的存在啊，谁敢说他们不吃香？我觉得未来人才发展的趋势，可能不是非黑即白的选择，而是能把自己的“I”型深度，用“π”型的连接能力给放大，变成一个有影响力的“I”。或者说，先成为一个扎实的“I”，再努力发展你的“π”，说起来容易，做起来……就是人生的修行了！

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哎呀，这不就是我的痛点吗？！每次看到这种牛逼的实践机会，第一反应就是：我导会放人吗？学业能跟上吗？8周全职啊，直接“失联”两个月，感觉要被导师踢出实验室了。要是学校和企业能提供点配套措施就好了，比如学分互认、科研成果转化、甚至给导师补贴（哈哈，想多了）。不过我听说，有些同学会把这种实践作为自己毕业课题的一部分，或者利用暑假时间去完成。这样既能满足实践要求，又能兼顾学业。但前提是你得提前很久规划，而且导师得是开明的。不然，就只能看着眼馋了……

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关于“文科生转岗数据产品经理”的问题，我觉得这事儿吧，既有“不可思议”的一面，也有其内在的逻辑。从事后案例来看，当然是可能的。但从通用性来看，挑战确实不小。这个项目提供的理论框架、实践机会和行业资源是“加速器”，但个人能力提升的关键在于学习者本身的学习投入、逻辑思维能力和解决问题的韧性。尤其是编程基础，即便项目会循序渐进，如果零基础，确实需要付出比其他人更多的时间和精力去补齐。但换个角度想，文科生的优势在于对业务的理解、用户心理的洞察以及沟通表达能力，这些在大数据产品经理岗位上同样重要，甚至在某些环节是理工科背景同学的优势补充。所以，门槛肯定有，但如果你真的有热情并且愿意付出，并非不可逾越。

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哈哈，作为半个过来人，我可以分享下。确实，从零基础跨越到数据产品经理，难度系数不低。文章中的案例是真实的，但也可能是其中的佼佼者。清华的这个项目提供了系统的课程和实践，例如“大数据分析（B）”和“大数据系统基础”等课程会打下一定基础，尤其是“大数据实践课”能提供宝贵的实战经验。但要记住，项目是帮你入行，要达到熟练甚至专家级别，后续还得靠自己持续学习和实践。编程基础是硬伤，但不是死刑。文科生往往在理解业务需求、数据叙事和沟通协调方面有天然优势，这是很多纯技术背景的人所欠缺的。所以，如果能把这些优势和项目带来的数据能力结合起来，形成独特的竞争力，职场飞跃并非遥不可及。但前提是，你得有那种“头悬梁锥刺股”的毅力去啃下编程和数学这些硬骨头。