Data Science - master 2 år

Data Science-studenter vil lære å hente ut relevant informasjon fra en sammenstilling av store datasett fra ulike kilder.

Published Endret
Fakta
Varighet

2 år/4 semestre

Antall studieplasser

29 for lokale søkere og 10 for internasjonale søkere

Studiepoeng

120

Undervisningsspråk

Engelsk

Studiestart

August hvert år

En person som skriver på en laptop.

Evnen til å opprette, administrere og utnytte data har blitt en av de viktigste utfordringene for utøvere i de fleste disipliner, sektorer og næringer. Studenter med kompetanse innen Data Science vil være svært ettertraktede i framtidens arbeidsmarked, hvor de skal bidra til utvikling av smarte løsninger og digitalisering.

Det nye studiet kommer i kjølvannet av framveksten av store datamengder, Big Data, og behovet for å finne nyttig informasjon i disse. For å analysere, forstå og bruke disse dataene, krever faget tverrfaglige ferdigheter og kunnskaper. Data Science skaper muligheter for studenter med ulik ingeniørbakgrunn som har lyst til å rette seg mer mot digitalisering og dataanalyse.

Data Science er avgjørende for å skape smarte løsninger, blant annet i utviklingen av smarte byer. Data Science har fordypning i informasjonsgjenfinning, datautvinning og ytterligere fordypning i statistikk.

Masterstudiet har en praktisk profil, der du etter fordypning i statistikk og informatikk anvender algoritmene på reelle datasett. UiS har et sterkt forskningsmiljø på analyse av store datasett, skyløsninger og maskinlæring.

NB: se de engelske sidene for utfyllende informasjon om dette studieprogrammet (siden oppdateres 1. februar).

Sosialt miljø

UiS har lagt forholdene godt til rette med pauserom, lesesal og datarom spesielt reservert for masterstudentene. Det er også en egen interesseorganisasjon for disse studentene, ISI, som har god aktivitet på det faglige og ikke minst det sosiale området.

Les mer: 

Du er kanskje også interessert i:

Hva kan du bli?

Med en mastergrad i datavitenskap kan du få en stilling i nesten alle bransjer. Noen eksempler på virksomheter hvor du kan finne arbeid er IT-konsulentselskaper, virksomheter innen telekommunikasjon, energirelaterte virksomheter, sykehus og andre offentlige etater. Spesialisering i Data Science gir grunnlag for arbeid med dataanalyse og utvikling av databehandlingssystemer for hele datalivssyklusen. Det bygger kunnskap og ferdigheter innen avansert statistikk, datautvinning, maskinlæring og prosessering av store datavolumer.

Fullført mastergrad gir grunnlag for opptak på PhD-studier innen informasjonsteknologi, matematikk og fysikk.

Læringsutbytte

Alle studieprogram ved UiS har definerte mål for hva du skal lære gjennom studieløpet. Les mer om læringsutbyttet for dette studieprogrammet.

Etter fullført toårig mastergrad i Data Science skal kandidaten ha følgende samlede læringsutbytte, definert i form av kunnskap, ferdigheter og generell kompetanse:

Kunnskap

K1: Avansert kunnskap innen Data Science, som inkluderer databehandling, maskinlæring, datautvinning, statistikk og typiske programmeringsspråk for området, inkludert: Python and R.

K2: Spesialisert innsikt i dataanalyse.

K3: Dyp kunnskap om vitenskapelig teori og metoder i Data Science.

K4: Anvende kunnskap om algoritmer for statistisk analyse, maskinlæring eller datautvinning på nye områder innen datavitenskap.

K5: Analyser faglige problemstillinger basert på det fjerde vitenskapsparadigmet, 4Vs av store data (volum, hastighet, variasjon og variasjon), datadrevet tilnærming, CRISP-DM (standardprosess for datautvinning på tvers av industrien).

Ferdigheter

S1: Analysere og forholde seg kritisk til ulike informasjonskilder, datasett og dataprosesser; og anvende disse for å strukturere og formulere slutninger basert på dataene.

S2: Analysere eksisterende teorier, metoder og tolkninger innenfor fagområdet og arbeide selvstendig med å anvende og vurdere ulike lagrings- og databehandlingsteknologier.

S3: Bruk CRISP-DM og vitenskapelige metoder for å utvikle dataanalyseprogrammer på en uavhengig måte.

S4: Gjennomføre uavhengig, begrenset datainnsamling, analyse og evaluering i henhold til etablerte designprinsipper i samsvar med gjeldende forskningsetiske standarder.

Generell kompetanse

G1: Analysere relevante etiske problemer som oppstår gjennom databruk og datagjenoppretting.

G2: Bruke sine kunnskaper og ferdigheter på nye områder for å utføre avanserte oppgaver og prosjekter knyttet til databehandling, dataanalyse og optimalisering.

G3: Formidle resultater av omfattende dataanalyse og utviklingsarbeid, og beherske datavitenskapelige uttrykk.

G4: Kommunisere om faglige problemstillinger, analyser og konklusjoner innenfor fagområdet, både med spesialister og til allmennheten.

G5: Bidra til nye ideer og innovasjonsprosesser ved å introdusere datadrevne tilnærminger, omfattende dataanalyse og utviklingsarbeid, og mestre datavitenskapelige uttrykk.

Opptakskrav

Opptakskrav til studiet er gjennomført og bestått bachelor i ingeniørfag eller  tilsvarende utdanning. For opptak kreves minst 10 studiepoeng med programmering, ytterligere 10 studiepoeng i datatekniskeemner (Databaser, Algoritmer og datastrukturer, Videregående programmering, Operativsystemer, eller lignende). I tilfelle nøyaktig innhold i programmering og datatekniske emner kan ikke bekreftes gjennom Bologna-process standariserte læringsutbytter kan det kreves minst 50 studiepoeng i programmering og datatekniskeemner.

Alle søkere må ha minimum 25 studiepoeng i matematikk, 5 studiepoeng i statistikk, samt 7,5 studiepoeng i fysikk.

Det er satt en laveste gjennomsnittskarakter for opptak på C.

Studenter med en 3-årig bachelorgrad i ingeniørfag i henhold til norsk rammeplan for ingeniørutdanning eller tilsvarende (som inneholder minst 25 studiepoeng (sp) matematikk, minst 5 sp statistikk, og minst 7,5 sp i fysikk), og som har opptak til master i Data Science er dermed kvalifisert for tilleggstittelen «Master i teknologi/sivilingeniør.

Utfyllende regler for opptak

Søknadsfrister

og annen informasjon om søking

Studieplan og emner

Allerede student på dette programmet? Her finner du hele studieprogrambeskrivelsen
  • Obligatoriske emner

    • Nettskyteknologier

      Første år, semester 1

      Nettskyteknologier (DAT515)

      Studiepoeng: 5

    • Data-intensive Systems and Algorithms

      Første år, semester 1

      Data-intensive Systems and Algorithms (DAT535)

      Studiepoeng: 5

    • Introduksjon til datavitenskap

      Første år, semester 1

      Introduksjon til datavitenskap (DAT540)

      Studiepoeng: 10

    • Statistisk modellering og simulering

      Første år, semester 1

      Statistisk modellering og simulering (STA510)

      Studiepoeng: 10

    • Datautvinning og dyplæring

      Første år, semester 2

      Datautvinning og dyplæring (DAT550)

      Studiepoeng: 10

    • Algoritmeteori

      Første år, semester 2

      Algoritmeteori (DAT600)

      Studiepoeng: 10

    • Maskinlæring

      Første år, semester 2

      Maskinlæring (ELE520)

      Studiepoeng: 10

    • Masteroppgave i Data Science

      Andre år, semester 3

      Masteroppgave i Data Science (DASMAS)

      Studiepoeng: 30

  • 3. semester ved UiS eller utveksling

    • Emner ved UiS 3. semester

      • Anbefalte valgemner 3. semester

        • Diskret simulering og ytelsesanalyse

          Andre år, semester 3

          Diskret simulering og ytelsesanalyse (DAT530)

          Studiepoeng: 10

        • Informasjonsgjenfinning og tekstutvinning

          Andre år, semester 3

          Informasjonsgjenfinning og tekstutvinning (DAT640)

          Studiepoeng: 10

        • Sannsynlighetsregning og statistikk 2

          Andre år, semester 3

          Sannsynlighetsregning og statistikk 2 (STA500)

          Studiepoeng: 10

        • Statistisk læring

          Andre år, semester 3

          Statistisk læring (STA530)

          Studiepoeng: 10

      • Andre valgemner 3. semester

    • Utveksling 3. semester

Utveksling

Ved å reise til en av våre partnerinstitusjoner i utlandet som en del av studiet har du mulighet til å få en unik utdanning. I tillegg til økte karrieremuligheter, vokser du som person og får se faget ditt fra en ny vinkel. Alt om utveksling

Utveksling

  • Alle land

    Aachen University of Technology

    Er du på utkikk etter en spennende mulighet i Tyskland er RWTH Aachen University det naturlige valget! Universitetet streber etter å bli det beste tekniske universitetet i Tyskland og er på god vei til målet. Bli med på en del av reisen – bli utvekslingsstudent i Aachen!

    Aalborg Universitet

    Aalborg Universitet (AAU) er kjent for å benytte seg av problembasert læring i grupper, noe som kan by på en spennende læringsprosess.

    Grenoble Institute of Technology

    Bli Erasmus+-student og studer i de franske alper i Frankrikes beste studentby Grenoble!

    Lodz University of Technology

    Do you want to study at one of the best technical universities in Poland? Apply to Lodz University of Technology (TUL) and enjoy a 70 years long tradition and experience in Engineering education!

    Technical University of Munich

    The Technical University of Munich, also known as TUM, accounts for major advancements in the field of natural sciences. TUM is one of the best universities in Germany and has several awarded scientists and Nobel Prize winners. The Technical University of Munich strives for excellent teaching and research quality.

    The University of Adelaide

    Universitetet ligger i Adelaide, Australias femte største by. Med sine 1.2 millioner innbyggere er Adelaide en trygg, kosmopolitisk by som er betraktelig rimeligere å bo i enn flere sammenlignbare byer i landet. Universitetet er medlem av Group of Eight, en koalisjon av de åtte ledende universitetene i Australia.

    University of Pisa

    Study at one of Europe's oldest and most prestigious universities - founded as early as 1343.

    University of Twente, Enschede

    Opplev Europa og det internasjonale studiemiljøet i Nederland. University of Twente er UiS` partneruniversitet i -nettverket og tilbyr utvekslingsmuligheter for mange studenter ved UiS. Det er et moderne og innovativt campus-universitet som satser stort på entreprenørskap.

  • Australia

    The University of Adelaide

    Universitetet ligger i Adelaide, Australias femte største by. Med sine 1.2 millioner innbyggere er Adelaide en trygg, kosmopolitisk by som er betraktelig rimeligere å bo i enn flere sammenlignbare byer i landet. Universitetet er medlem av Group of Eight, en koalisjon av de åtte ledende universitetene i Australia.

  • Danmark

    Aalborg Universitet

    Aalborg Universitet (AAU) er kjent for å benytte seg av problembasert læring i grupper, noe som kan by på en spennende læringsprosess.

  • Frankrike

    Grenoble Institute of Technology

    Bli Erasmus+-student og studer i de franske alper i Frankrikes beste studentby Grenoble!

  • Italia

    University of Pisa

    Study at one of Europe's oldest and most prestigious universities - founded as early as 1343.

  • Nederland

    University of Twente, Enschede

    Opplev Europa og det internasjonale studiemiljøet i Nederland. University of Twente er UiS` partneruniversitet i ECIU-nettverket og tilbyr utvekslingsmuligheter for mange studenter ved UiS. Det er et moderne og innovativt campus-universitet som satser stort på entreprenørskap.

  • Polen

    Lodz University of Technology

    Do you want to study at one of the best technical universities in Poland? Apply to Lodz University of Technology (TUL) and enjoy a 70 years long tradition and experience in Engineering education!

  • Tyskland

    Aachen University of Technology

    Er du på utkikk etter en spennende mulighet i Tyskland er RWTH Aachen University det naturlige valget! Universitetet streber etter å bli det beste tekniske universitetet i Tyskland og er på god vei til målet. Bli med på en del av reisen – bli utvekslingsstudent i Aachen!

    Technical University of Munich

    The Technical University of Munich, also known as TUM, accounts for major advancements in the field of natural sciences. TUM is one of the best universities in Germany and has several awarded scientists and Nobel Prize winners. The Technical University of Munich strives for excellent teaching and research quality.

Spørsmål og svar

Hva er forskjellen på Data Science og datateknologi?

spørsmål og svar SOS
Hva lærer du når du velger program Data Science?

Programmet Data Science lærer deg å trekke ut relevant informasjon fra en kompilering av store datasett fra forskjellige kilder. Evnen til å opprette, administrere og utnytte data har blitt en av de viktigste utfordringene for utøvere i nesten alle disipliner, sektorer og næringer.

Det gir grunnlag for arbeid innen dataanalyse og utvikling av databehandlingssystemer for hele data livssyklus. Du får kunnskap og ferdigheter i avansert statistikk, datautvinning, maskinlæring og behandling av store datamengder. Studiet vil være svært ettertraktet i framtidens arbeidsmarked, med utvikling av smarte løsninger som for eksempel i smarte byer, med smart energi og digitalisering.

Hva lærer du når du velger program datateknologi?

I programmet datateknologi lærer deg ledelse, design og programmering av datasystemer. Evnen til å integrere kunnskap og ferdigheter i sikkerhet, pålitelighet og skalerbarhet sammen med algoritmeteori og statistikk er nødvendig for å svare på utfordringer i datasystemer i alle bransjer.

Det gir grunnlag for arbeid med utvikling og planlegging av kommersielle datasystemer til forskjellige formål. Du får kunnskap og ferdigheter innen nettverkssikkerhet, pålitelighet av distribuerte systemer, simulering og modellering.

Se video om studieprogrammet og campus:

Fra åpen dag 2021, ved Tom Ryen.
Bli med på UiS-omvisning!

Les mer:

Kontakt oss:

Førstekonsulent
51831747
Det teknisk-naturvitenskapelige fakultet
Fakultetsadministrasjonen TN
Kontor for utdanningsadministrative tjenester
Professor
51832061
Det teknisk-naturvitenskapelige fakultet
Institutt for data- og elektroteknologi

Du er kanskje også interessert i:

Livet som student i Stavanger: