清华2026大数据能力提升项目招新，涵盖跨学科课程、企业实践与证书。
冷月清谈：
怜星夜思：
2、“π型人才”强调跨学科，但怎样避免课程学得很多、每门都只懂一点？
3、这类校内项目证书在求职中有多大价值，企业更看证书还是实践成果？
4、把数据治理、伦理与安全设为必修，是否会挤占算法和工程训练的时间？
原文标题：报名 | 2026清华大学大数据能力提升项目招新啦！
原文作者：数据派THU
原文内容
随着国家“人工智能+”、数据要素战略全面落地，大数据与AI深度融合已成为未来十年极具潜力的黄金赛道，行业极度紧缺懂数据、通AI逻辑的复合型人才。本大数据能力提升项目聚焦AI时代核心刚需，带你夯实数据核心能力、接轨前沿智能技术，抢占数字科技发展先机，解锁高前景的未来赛道。
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。
本项目打造“3+X”模块化课程体系，共需修满 10 学分：
1. “3”为大数据能力提升必修模块：涵盖发展与治理、基础技能和实践应用三个核心模块。其中，“发展与治理”与“基础技能”为“实践应用”的先修模块。
2. “X”为专业融合模块：旨在深化跨学科专业知识结合。
选课指引与说明：
1. 课程设置：各模块相应课程见下表（最终开课计划以学校 Info 系统公布为准）。
2. 研究生选课：本项目同时面向校本部和深圳国际研究生院研究生开放。建议本部学生优先选择未标注“深圳国际研究生院”的课程；深圳国际研究生院学生优先选择标注“深圳国际研究生院”的课程。
3. 本科生选课：项目自 2026 年起面向校本部高年级本科生（大三、大四）开放，必修课程为《数智安全与标准化》《大数据系统基础（A）》《大数据实践课》，这三门课程可以通过特殊原因选课；选修模块可结合本科生课容量自行选课。
“3+X”课程体系
发展与治理模块（必修，≥2学分）
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数智安全与标准化 |
84100362，2学分，秋季学期 |
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数据伦理 |
60250121，1学分，秋季学期（深圳国际研究生院） |
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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）
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大数据分析（B） |
60240103，3学分，秋季学期 |
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大数据系统基础（A） |
64100043，3学分，春季学期 |
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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） |
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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）
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大数据实践课 |
60470023，3学分，夏季学期 |
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人工智能实践课 |
60250993，3学分，春季学期（深圳国际研究生院） |
专业融合模块X（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课程学分认定申请至大数据研究中心评审，评审通过可完成学分认定。
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数据伦理 |
60250121，1学分，秋季学期 |
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大数据技术的应用与实践 |
80231143，3学分，秋季学期 |
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大数据算法基础 |
60248013，3学分，秋季学期 |
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模式识别 |
70250043，3学分，秋季学期 |
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金融大数据分析导论 |
80601522，2学分，秋季学期 |
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人工智能 |
60240052，2学分，秋季学期 |
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云计算与新商业模式 |
84108011，1学分，秋季学期 |
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大数据与城市规划 |
70000662，2学分，秋季学期 |
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深度学习 |
84100343，3学分，秋季学期 |
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数据挖掘: 理论与算法 |
80240372，2学分，秋季学期 |
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模式识别 |
60230023，3学分，春季学期 |
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统计学习理论与应用 |
70240413，3学分，春季学期 |
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大数据分析与处理 |
80240632，2学分，春季学期 |
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数据可视化 |
80240683，3学分，春季学期 |
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政务大数据应用与分析 |
80700673，3学分，春季学期 |
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大数据治理与政策 |
80591342，2学分，春季学期 |
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媒体数据挖掘 |
80670883，3学分，春季学期 |
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数据分析与优化建模 |
80700973，3学分，春季学期 |
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交通大数据分析与应用 |
70030302，2学分，春季学期 |
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量化金融信用与风控分析 |
80470193，3学分，春季学期 |
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大数据机器学习 |
70240403，3学分，秋季学期（深圳国际研究生院） |
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数据思维与行为 |
60700052，2学分，秋季学期（深圳国际研究生院） |
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大数据治理与政策 |
80591342，2学分，秋季学期（深圳国际研究生院） |
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大数据管理与创新 |
60510202，2学分，秋季学期（深圳国际研究生院） |
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数据可视化 |
80240683，3学分，秋季学期（深圳国际研究生院） |
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大数据科学与应用系列讲座 |
60250131，1学分，春季学期（深圳国际研究生院） |
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模式识别 |
60230023，3学分，春季学期（深圳国际研究生院） |
学生申请认定过的X课程
*后续学生再选修该课程无需重新认定。
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机器学习 |
80250993，3学分，秋季学期 |
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高级机器学习 |
80240603，3学分，秋季学期 |
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金融大数据与量化分析 |
01510313，3学分，秋季学期 |
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深度学习 |
84761063，3学分，秋季学期 |
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数据挖掘：原理与算法 |
80240373，3学分，秋季学期 |
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治理技术专题：政治数据分析 |
70700173，3学分，秋季学期 |
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大数据与生物统计学 |
70960033，3学分，秋季学期 |
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机器学习及其在化学中的应用 |
GPK01002522，3学分，秋季学期 |
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高级心理统计学 |
80700572，2学分，秋季学期 |
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机器学习与人工智能 |
70960043，3学分，春季学期 |
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深度学习 |
80240743，3学分，春季学期 |
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医学信息与工程 |
80231262，2学分，春季学期 |
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移动数据挖掘 |
80231032，2学分，春季学期 |
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大模型与生成式人工智能 |
80240802，2学分，春季学期 |
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治理技术专题：定量政治分析方法 |
70700263，3学分，春季学期 |
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人工智能和金融投资 |
80517713，3学分，春季学期 |
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交叉创新实践课——大模型创新应用 |
65990302，2学分，秋季学期（深圳国际研究生院） |
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城市信息学I：城市应用分析 |
80001351，1学分，秋季学期（深圳国际研究生院） |
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交叉创新实践课——数字医疗 |
65990092，2学分，春季学期（深圳国际研究生院） |
1.大数据实践课
《大数据实践课》于每年夏季学期开设，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课程之一。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2026年，已有680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390项，遴选147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：
2.人工智能实践课
最新一期《人工智能实践课》于2026年开课，学生须完成 18 周全时企业实践，详情请查看课程介绍
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。
1.清华大学在读研究生及高年级本科生，其中低年级全日制博士生和高年级本科生优先；
2.具备一定编程基础优先；
3.选择《大数据实践课》时能够满足“在企业完成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。
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，可以参与RONG奖学金评选。
联系人：高原
地址：清华大学东配楼421
电话：010-62773971/13693256545
邮箱：sjkxyjy@mail.tsinghua.edu.cn
