南京大学大数据专业方向工程硕士常见问题解答
大数据处理中的常见问题和解决方案
大数据处理中的常见问题和解决方案随着互联网技术的迅猛发展，大数据已成为当今世界的热门话题。
大数据处理的方法和技术不断进步，为企业和机构在数据分析和决策上带来了重大改进。
然而，面对海量、复杂的数据，仍存在一些常见问题需要解决。
本文将探讨大数据处理中的常见问题，并提出相应的解决方案。
一、数据隐私与安全问题在大数据的处理和分析过程中，数据隐私和安全问题是一个突出的挑战。
大量敏感数据的存储和传输容易受到黑客攻击和数据泄露的风险。
为了解决这一问题，可采取以下措施：1. 强化数据加密：对于大数据处理过程中的关键数据，使用高级加密技术确保数据的机密性，防止未经授权的访问。
2. 权限管理：建立完善的权限管理机制，限制对数据的访问权限，确保只有授权人员可以访问敏感数据。
3. 监控与检测：引入实时监控和异常检测系统，及时发现和应对潜在的安全风险和威胁。
二、数据质量问题大数据处理过程中，可能面临数据质量不高的问题。
数据的准确性、完整性和一致性会对分析结果产生重大影响。
为了改善数据质量，可以采取以下措施：1. 数据清洗：通过数据清洗技术，排除数据中的错误、缺失和冗余，提高数据的准确性。
2. 数据校验：对采集到的数据进行校验，确保数据的完整性和一致性，避免由于数据错误导致的误判。
3. 数据集成：对从不同来源获取的数据进行集成，消除数据之间的不一致性，提高数据的整体质量。
三、计算和存储问题大数据处理需要庞大的计算资源和存储空间。
面对海量的数据，如何高效地进行计算和存储成为了一个关键问题。
以下是一些解决方案：1. 分布式计算：采用分布式计算框架，将计算任务分发到多个节点上并行处理，提高计算效率和性能。
2. 数据压缩和索引：通过数据压缩和索引技术，减小数据的存储空间，提高数据查询和检索的速度。
3. 云计算和虚拟化：将大数据处理任务部署在云计算平台上，充分利用云资源的弹性和可扩展性，降低成本和提高效率。
四、算法和模型选择问题在大数据处理过程中，选择合适的算法和模型对于取得准确的分析结果至关重要。
工程硕士常见问题解答
工程硕士（Master of Engineering，ME）属于专业硕士学位的一种，是工程类专业学位，分为全日制工程硕士和非全日制工程硕士。
与学术硕士学位的工学硕士处于同一层次，但类型不同，各有侧重。
下面是分享的工程硕士常见问题解答。
欢迎阅读参考！工程硕士常见问题解答1、全日制工程硕士跟GCT工程硕士一样吗？不一样。
全日制工程硕士是作为弥补学术型硕士的不足，取代学术型硕士而产生，有“双证”（毕业证、学位证）待遇，培养方面要求学校有实践培养基地，比原来的学术型硕士培养要“贵”，比GCT工程硕士要求有更多的培养时间且毕业时多了一个重要的研究生学历证书，所以比GCT工程硕士层次要高。
2、怎样才能取得学位？通过GCT考试和院校自行组织的考试，正式进入院校。
达到了工程硕士培养目标的基本要求，修满学分，课程考试合格。
通过学位论文答辩。
论文从开题到答辩一般时间不少于1年半。
但从入学开始到论文答辩最长不得超过5年。
3、颁发什么学位国家承认的正式学位―工程硕士专业学位。
硕士学位证书是否对学生学习方式是全日制或者非全日制进行标注？硕士学位证书作为表明持有人所达到的学术水平的证件，并不对其学习方式是全日制或者非全日制进行标注。
4、能否跨专业报考可以，但需单位证明（证明你现在所从事的工作与你所报考的专业有相关性）。
5、学习年限学制2―5年，一般课程学习约1-1.5年，毕业设计或论文约1-1.5年。
6、工程硕士学费学费由各院校自行确定，一般为2.5万元至4万元之间。
其中包括课程费用和论文辅导费用。
7、没有学士学位能否报考工程硕士原则上，参加GCT考试的都需要具备学士学位。
但是从政策层面来看，没有学士学位的考生，一样可以报考GCT，主要的困难是在录取的时候。
根据规定，录取具有国民教育序列大学本科毕业学历但未获得学士学位的人数，不得超过本校当年录取限额的10%，录取人数自行确定的高等学校不得超过录取总人数的10%。
若培养单位在水利工程、测绘工程、地质工程、矿业工程、石油与天然气工程、核能与核技术工程、工业设计工程、农业工程、林业工程等领域招收工程硕士生，录取具有国民教育序列大学本科毕业学历但未获得学士学位的人数所占比例可单列，但不得超过该领域当年录取人数的20%。
大学面试题目及答案大全
大学面试题目及答案大全一、自我介绍1. 请简单介绍一下你自己。
答案：我叫张伟，来自江苏南京，毕业于南京大学计算机科学与技术专业。
我对人工智能和大数据分析有着浓厚的兴趣，并且在校期间参与过多个相关项目。
二、专业知识2. 请解释一下什么是机器学习。
答案：机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够利用数据来不断改进性能，无需进行明确的编程。
它通过算法从数据中学习规律，并做出预测或决策。
三、情景模拟3. 如果你被分配到一个团队项目中，但团队成员之间存在分歧，你会如何处理？答案：首先，我会倾听每个团队成员的观点，了解分歧的原因。
然后，我会尝试找到一个折中的方案，或者提出一个新的解决方案，以促进团队合作和项目进展。
四、职业规划4. 你对自己未来的职业发展有何规划？答案：我计划在未来五年内成为一名数据科学家，专注于数据分析和机器学习领域的研究。
同时，我也希望能够参与更多的国际项目，提升自己的专业技能和视野。
五、问题解决5. 描述一次你解决复杂问题的经历。
答案：在大学期间，我参与了一个关于图像识别的项目。
我们遇到了算法准确率不高的问题。
通过不断调整参数和优化算法，最终我们提高了算法的准确率，并成功完成了项目。
六、案例分析6. 假设你是一家科技公司的产品经理，公司推出了一款新的应用，但市场反响平平。
你会如何改进？答案：首先，我会进行市场调研，了解用户的需求和反馈。
然后，我会根据这些信息对产品进行迭代，增加新功能或改进现有功能。
同时，我也会加强市场营销策略，提高产品的知名度和吸引力。
七、压力测试7. 你如何看待工作中的压力？答案：我认为压力是工作的一部分，适当的压力可以激发我的工作动力。
面对压力，我会采取合理的时间管理和优先级排序，确保工作有序进行。
同时，我也会寻求同事和领导的支持，共同解决问题。
八、团队合作8. 请描述一次你与团队合作成功完成项目的经历。
答案：在大学期间，我与团队成员合作开发了一个在线教育平台。
大数据面试常见的5大问题及回答
⼤数据⾯试常见的5⼤问题及回答⼤数据⾯试常见的五⼤问题⼤数据⾯试的主要内容是“问”和“答”，应聘者在回答问题时，不同的切⼊点会产⽣不同的结果，相信很多⼈都有深刻体会。
济南优就业IT培训的⼩编总结了⼤数据⾯试常见的五⼤问题，希望对求职应聘者有所帮助，仅供参考。
1、你⾃⾝最⼤的优点是什么?这个问题不限于⼤数据培训⾯试中，在各⾏各业的⾯试中经常出现。
可是应聘者不清楚⾃⼰的优点是什么，甚⾄不少⼈喜欢说我最⼤的优点是没有缺点。
如果⾯试官听到这样的回答，那么结果可能是被pass掉。
优就业提醒⼤家，要尽可能说⼀些和⼯作相关的优点，⽐如“学习能⼒特别强”、“接受新事物的速度快”等，另外⼀定要举例⼦进⾏证明，让⾯试官觉得这个优点很真实。
2、你为什么要学习⼤数据开发?其实这个问题只是⾯试官想要知道应聘者的态度⽽已。
通过应聘者的回答，⾯试官⼀⽅⾯可以初步了解应聘者对⼤数据开发的认知程度，另⼀⽅⾯能从应聘者的话⾥⾯判断出他们对⼤数据开发是什么样的态度。
优就业建议⼤家，不论应聘者学习⼤数据开发的初衷如何，给予⾯试官的回答都应该呈现积极的学习⼼态。
3、你最近做过哪些有挑战的项⽬?这个问题的关键是挑战，是对⼤数据开发过程中的冲刺。
⼀般情况下，是否做过有挑战性的项⽬并不好回答，即使同⼀项⽬，不同能⼒的⼈有不同的感觉。
但是没有做过⾃⼰认为的有挑战的项⽬，就不代表可以回答“没做过”、“没什么挑战性”这类的话语。
优就业建议，⾯试官希望通过应聘者的回答看到他们的学习能⼒、应⽤能⼒、解决问题的能⼒，以及团队合作的能⼒，所以应聘者应该挑出某项⽬中那些可以提⾼能⼒的地⽅，然后呈现出来。
4、你对⼤数据技术体系的掌握程度怎样?关于这个问题，主要是⾯试官想要了解应聘者的技术能⼒，确定应聘者是否属于公司需要的⼈才。
优就业建议，如果⾯试官问的范围⽐较⼴，应聘者可以根据⾃⾝所学，从⼏⼤部分描述掌握程度，把⼤数据技术体系中的要点阐述清楚，这样不仅能够避免直接回答“掌握得不错”，还能将⾃⼰的语⾔逻辑性呈现给⾯试官。
南大计算机面试问题汇总及部分答案
1.概率上面的中心极限定理2.算法题，上台阶问题：一共n级台阶，你一次只能上一级或者两级，请问有几种不同的走法？提示，用递归实现。
其实就是斐波那契数列的应用。
3.用英语叙述一下你在研究生期间有什么打算，准备从事哪个方向的研究4.介绍一下图灵机5.介绍一下图像处理方面的几个相关算法6.介绍一下你的毕设情况，越详细越好。
7.用英语介绍一门你比较熟悉的语言。
8.算法题：一次性遍历出一个单链表的中间节点。
9.介绍一下有关嵌入式的东西，譬如说嵌入式系统、软件之类的。
10.指针传递与值传递的不同11.傅立叶变换将时域转变为什么？频域！12.n个科学家，对应有n顶帽子，现把帽子放在一起，每个科学家拿一顶，问每个科学家都拿到不是自己的帽子的概率有多大？13.c++和c比，最特别的地方是什么。
（面向对象，类的封装，默认是private，将操作和数据合在一起等，继承。
）14.tcp和udp的有无连接问题。
15.网络的七层协议是什么。
16.多态，继承，C和C++不同多态是：一个对象可以被多个其他对象动态调用继承是：一个子类可以继承父类的属性，和方法。
c是面向过程的，数据与算法分开。
它的重点在于算法和数据结构。
侧重于计算机底层操作。
c++是面向对象的，主要特点是类，封装和继承。
与C的区别主要为：类、继承和多重继承、运算符重载、类模板、C++标准库、模板库。
17.一群数里面每个数出现两次，只有一个数出现一次，怎样用N的复杂度找到只出现一次的数两个相同的数异或结果为00与任何数异或结果还是这个数18.数据库ACIDACID，是指在数据库管理系统（DBMS）中事务所具有的四个特性：原子性（Atomicity）事务必须是原子工作单元；对于其数据修改，要么全都执行，要么全都不执行。
一致性（Consistency）事务在完成时，必须使所有的数据都保持一致状态、隔离性（Isolation，又称独立性）由并发事务所作的修改必须与任何其它并发事务所作的修改隔离、持久性（Durability）事务完成之后，它对于系统的影响是永久性的19.一个方格，从左上角走到右下角，只能向下后者向右，问有几种走法假设从(1,1)走到(m,n)，则向下走m-1格,向右走n-1格，根据全排列，有[(m-1)+(n-1)]!种走法，再去重复计算，有 [(m-1)+(n-1)]!/[(m-1)!*(n-1)!] 种不同走法。
大数据的疑难问题及解决方案
大数据的疑难问题及解决方案在当今的信息时代，大数据已经成为各个行业不可忽视的重要资源。
随着技术的不断发展，越来越多的企业开始关注如何最大化利用大数据来推动业务增长和创新。
然而，正因为其庞大的规模和复杂性，大数据也带来了一系列的疑难问题。
本文将探讨大数据的一些疑难问题，并提供解决方案，以帮助企业更好地应对这些挑战。
一、数据安全与隐私保护随着大数据的存储和利用规模不断扩大，数据安全和隐私保护变得尤为重要。
因为大数据中包含着大量的敏感信息，如个人身份、商业机密等，一旦这些数据遭到泄露或遭到黑客攻击，将会给企业和个人带来巨大的损失。
因此，保护大数据的安全和隐私成为了企业亟需解决的问题。
解决方案：1. 强化数据存储和传输的安全性：采用加密技术和安全协议，确保数据在存储和传输过程中的安全性。
2. 定期更新和升级安全系统：保持与最新安全威胁的同步，并及时对系统进行升级和修补，以防止潜在的漏洞和攻击。
3. 严格的数据访问授权管理：限制对敏感数据的访问权限，分级管理，并建立审计制度，确保数据的合法使用和监督。
二、数据质量与准确性大数据中可能存在各种各样的数据异常、错误和噪音，这些问题会直接影响到数据分析和决策的准确性。
在大数据背景下，如何保证数据的质量和准确性成为了数据管理的一项重要挑战。
解决方案：1. 数据清洗和预处理：对数据进行清洗、去重、标准化等处理，消除异常和错误数据，并通过数据预处理方法提高数据质量。
2. 引入数据质量度量指标：建立数据质量度量体系，包括准确性、完整性、一致性等指标，监控和提高数据质量。
3. 数据源评估和选择：对数据源进行评估，选择质量较高的数据源，并建立合作模式和规范，以确保数据的准确性和一致性。
三、数据存储和处理能力大数据的处理和存储成本非常高昂，传统的数据管理技术已经无法满足大数据的需求。
此外，大数据处理的速度也是一个挑战，如何提高数据的处理效率也是企业面临的一大难题。
解决方案：1. 采用分布式存储和计算技术：利用分布式系统和云计算技术，提高数据的存储和处理能力，降低成本。
大数据分析中常见的问题及解决方法总结
大数据分析中常见的问题及解决方法总结随着数字化时代的到来，大数据分析成为了企业进行决策、优化运营的重要手段。
然而，在进行大数据分析过程中经常会遇到一些常见的问题，这些问题可能会影响分析结果的准确性和可靠性。
本文将总结大数据分析中常见的问题，并提供相应的解决方法，以帮助分析师更好地应对挑战。
1. 数据质量问题大数据分析的基础是数据，因此数据质量问题可能会影响分析结果的准确性。
常见的数据质量问题包括缺失数据、重复数据、错误数据以及数据不一致性等。
为解决这些问题，可以采取以下方法：- 数据清洗：通过识别并修复缺失、重复和错误数据，提高数据质量。
- 数据标准化：规范数据格式和单位，减少数据不一致性带来的影响。
- 数据验证：使用数据验证和校验技术，确保数据的准确性和一致性。
2. 数据安全问题大数据分析过程中涉及大量的敏感数据，如个人身份信息、财务数据等，因此数据安全问题尤为重要。
针对数据安全问题，应采取以下解决方法：- 数据加密：对数据进行加密，保护数据的隐私性和机密性。
- 访问控制：采用权限管理和身份验证技术，限制对数据的访问权限，确保只有授权人员可以访问敏感数据。
- 安全审核：建立数据安全审核机制，及时检测和处理潜在的安全威胁。
3. 数据挖掘问题大数据分析的目的之一是发现隐藏在数据中的有价值的信息和模式。
然而，数据挖掘过程中常常会遇到以下问题：- 数据维度过高：当数据维度过高时，会增加计算复杂性和噪声引入的可能性。
解决方法包括降维技术和特征选择算法。
- 数据样本不平衡：当数据样本中某些类别数量较少时，会影响模型的准确性。
可通过欠采样、过采样或合成新样本等方法解决。
- 数据偏差：部分数据样本可能会存在偏差，导致结果的偏离。
在分析过程中，需谨慎处理这种偏差。
4. 算法选择问题大数据分析需要选择合适的算法来处理数据，不同算法适用于不同的问题和数据类型。
常见的算法选择问题包括：- 算法效果：不同算法在不同数据集上的效果可能会有差异。
南京大学大数据专业方向工程硕士常见问题解答-西安电子科技大学软件
西安电子科技大学软件学院——大数据分析与应用方向工程硕士FAQ1.什么是大数据？大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的数据资源。
随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。
适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
2.大数据几大特点？大数据4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
共计四个层面：（1）数据体量巨大。
从TB级别，跃升到PB级别（1T=1024G;1P=1024T)。
（2）数据类型繁多。
前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。
（3）价值密度低，商业价值高。
以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
（4）处理速度快。
1秒定律。
最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
3.哪里会产生大数据？如网络日志，传感器网络，社会网络，社会数据（由于数据革命的社会），互联网文本和文件；互联网搜索索引；呼叫详细记录，天文学，大气科学，基因组学，生物地球化学，生物，和其他复杂和/或跨学科的科研，军事侦察，医疗记录；摄影档案馆视频档案；和大规模的电子商务。
4.大数据的应用领域？目前大数据应用较广的行业有：电子商务、能源、医药、零售、互联网企业等等（1）政府：公共卫生安全防范、灾难预警（2）医疗机构：建立患者的疾病风险跟踪机制，提升药品的临床使用效果（3）电商公司：向用户推荐商品和服务（4）旅游网站：为旅游者提供心仪的旅游路线（5）企事业单位：提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险等等5.大数据时代来临对社会和生活会造成哪些影响？大数据会给整个社会带来从生活到思维上革命性的变化，如：（1）企业和政府的管理人员在进行决策的时候，会出现从“经验即决策”到“数据辅助决策”再到“数据即决策”的变化；（2）人们所接受的服务，将以数字化和个性化的方式呈现，借助3D打印技术和生物基因工程，零售业和医疗业亦将实现数字化和个性化的服务；（3）以小规模实验、定性或半定量分析为主要手段的科学分支，如社会学、心理学、管理学等，将会向大规模定量化数据分析转型；（4）将会出现数据运营商和数据市场，以数据和数据产品为对象，通过加工和交易数据获取商业价值。
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西安电子科技大学软件学院
——大数据分析与应用方向工程硕士FAQ
1.什么是大数据？
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的数据资源。
随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。
适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
2.大数据几大特点？
大数据4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
共计四个层面：
（1）数据体量巨大。
从TB级别，跃升到PB级别（1T=1024G;1P=1024T)。
（2）数据类型繁多。
前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。
（3）价值密度低，商业价值高。
以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
（4）处理速度快。
1秒定律。
最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
3.哪里会产生大数据？
如网络日志，传感器网络，社会网络，社会数据（由于数据革命的社会），互联网文本和文件；互联网搜索索引；呼叫详细记录，天文学，大气科学，基因组学，生物地球化学，生物，和其他复杂和/或跨学科的科研，军事侦察，医疗记录；摄影档案馆视频档案；和大规模的电子商务。
4.大数据的应用领域？
目前大数据应用较广的行业有：电子商务、能源、医药、零售、互联网企业等等（1）政府：公共卫生安全防范、灾难预警
（2）医疗机构：建立患者的疾病风险跟踪机制，提升药品的临床使用效果
（3）电商公司：向用户推荐商品和服务
（4）旅游网站：为旅游者提供心仪的旅游路线
（5）企事业单位：提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险等等5.大数据时代来临对社会和生活会造成哪些影响？
大数据会给整个社会带来从生活到思维上革命性的变化，如：
（1）企业和政府的管理人员在进行决策的时候，会出现从“经验即决策”到“数据辅助决策”再到“数据即决策”的变化；
（2）人们所接受的服务，将以数字化和个性化的方式呈现，借助3D打印技术和生物基因工程，零售业和医疗业亦将实现数字化和个性化的服务；
（3）以小规模实验、定性或半定量分析为主要手段的科学分支，如社会学、心理学、管理学等，将会向大规模定量化数据分析转型；
（4）将会出现数据运营商和数据市场，以数据和数据产品为对象，通过加工和交易数据获取商业价值。
6.大数据在企业发展中发挥什么样的作用？
大数据技术的发展和广泛的应用，传统的经营策略和决策信息方案将受到严重冲击，大数据将帮助企业精确分析、判断、捕捉瞬息万变的市场信息。
传统的商业智能系统中用以分析的数据，一般都是企业自身信息系统中产生的标准化、结构化的运营数据。
然而，通常这些数据只占到了企业所能获取的数据中很小的一部分，还存在有大量的非结构化、半结构化数据。
从企业战略着眼，信息就是财富，企业如果对这些大数据管理得当，就可以发掘出更为强大可靠的决策信息。
因此，企业需要从战略高度更为有效地管理好、利用好大数据，服务于企业发展战略，协助决策者能够做出更明智的决策。
7.大数据时代的行业现状及人才需求情况？
当前全球已进入大数据时代，大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业，比如百度、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。
而像电信、金融、能源这些传统行业，越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案，来提升自己的业务水平。
在“大数据”时代背景之下，社会各行业急需大量“大数据”新型人才，精通“大数据”的专业人才将成为企业最重要的业务角色，“大数据”从业人员薪酬持续增长，未来大数据技术人才将是新社会形势的时代宠儿。
8.当前大数据人才需求岗位及职责要求？
（1）大数据分析师
运用算法来解决分析问题，并且从事数据挖掘工作，负责业务数据收集整理分析，对多
种数据源进行深度挖掘、深度分析和建模；对各类需求数据进行挖掘、统计建模分析，并提交有效的分析报告，为公司运营决策提供数据支持。
（2）大数据系统研发工程师
负责分布式系统中间件的开发和改进、参与大数据平台管控系统的研发工作、包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储等设计问题、根据客户大数据处理应用和服务要求，编写需求分析报告及技术解决方案。
（3）大数据应用开发工程师
负责搭建大数据应用平台、开发分析应用程序。
收集、了解行业大数据动态。
参与公司级大数据产品和应用规划、大数据技术研究、平台架构设计、应用场景设计，协调指导其他部门应用大数据技术。
（4）数据可视化工程师
具备良好的沟通能力与团队精神，责任心强，拥有优秀的解决问题的能力。
建立企业整体数据可视化方案、提升整个团队的数据可视化能力、增强现有数据产品的可视化展现与分析能力。
开发基于数据可视化的全新数据产品，为客户商业生态提供数据服务。
9.大数据方向工程硕士报名事宜
(1)报考条件：
具有国民教育系列大学本科毕业学历。
较系统的掌握计算机专业基础知识，具有一定的计算机开发或管理等方面的经验和能力。
(2)学习年限：攻读工程硕士学位的年限一般2—4年。
(3)学位授予
工程硕士研究生在规定学习年限内修满学分，并通过学位论文答辩，符合授予学位条件者，由学校学位评定委员会决定授予工程硕士学位。
10.专业学位和学术学位二者是什么关系？
专业学位是现代高等教育发展的产物，它和学术学位处于同一层次，培养规格各有侧重。
专业学位和学术学位一起构成现代高等教育学位体系不可缺少的两大组成部分，既相互联系又相互区别。
专业学位和学术学位都是建立在共同的学科基础之上的，攻读两类学位者都需要接受共同的学科基础教育，都需要掌握学科基本理论和基础知识与技术。
在不同的教育阶段，两类学位获得者进一步深造可以交叉发展。
比如：学术硕士学位获得者可以攻读专业博士学位，
专业硕士学位获得者也可以攻读学术博士学位。
专业学位和学术学位的本质区别在于人才培养目标、知识结构、培养模式及人才质量标准不同。
高等教育越成熟，两个体系的划分越明晰。
学术学位主要面向学科专业需求、培养在高校和科研机构从事教学和研究的专业人才，其目的重在学术创新，培养具有原创精神和能力的研究型人才。
专业学位主要面向经济社会产业部门专业需求，培养各行各业特定职业的专业人才，其目的重在知识、技术的应用能力，培养具有较好职业道德、专业能力和素养的特定社会职业的专门人才，如工程师、医师、教师、律师等。
设立学术学位主要是为了满足人的发展的普遍需要和社会基础研究人才的需要，因此，学术学位所表征的主要是学位获得者在相应的学科领域中知识的掌握程度和理论的修养水平，职业能力并不被纳入其重点考虑的范畴。
设立专业学位主要是为了满足特定社会职业的专业人才需求，如工程师、医师、教师、律师、会计师等，主要着力于培养受教育者应用型开发性研究与设计能力；专业学位表征的主要是其获得者具备了特定社会职业所要求的专业能力和素养，具备了从业的基本条件,能够运用专业领域已有的理论、知识和技术有效地从事专业工作，合理地解决专业问题。
11.为什么无学历证书只有学位证？
研究生教育分为学历教育和非学历教育两种，学历教育由教育部学生司负责，学生经过脱产学习、考试，通过论文答辩后既有学位证书又有学历证书；非学历教育由国务院学位委员会办公室负责，学生毕业后只有学位证书没有学历证书。
专业硕士（单证）不是学历教育，申请人在获得学位后，表明其在学术上已达到硕士学位的学术水平。
因此申请人的学历并没有改变，也不能获得硕士研究生毕业证书，其获得的学位证书与全日制研究生获得的学位证完全一样。