Hopp til hovedinnhold

Applied Data Science, master, deltid over fire år (M-APPDAT-D)

Fakta
Studieprogramkode

M-APPDAT-D

Vekting (SP)

120

Studienivå

Mastergrad iht §3, 2 år

Fører til grad

Master of Science

Varighet

8 Semestre

Grunnstudium

Nei

Undervisningsspråk
Hva lærer du?

En kandidat med fullført og bestått 2-årig mastergrad i Applied Data Science skal ha følgende samlede læringsutbytte definert i form av kunnskap, ferdigheter og generell kompetanse:

 

Kunnskap

K1: Avansert kunnskap innenfor data science, som omfatter databehandling, stordata, maskinlæring, datautvinning, statistikk og typiske programmeringsspråk for området, i.a.Python og R.

K2: Spesialisert innsikt i data analyse.

K3: Inngående kunnskap om vitenskapelige teori og metoder i data science.

K4: Anvende kunnskap om algoritmer for statistisk analyse, maskinlæring eller datautvinning på nye områder innenfor data science.

K5: Analysere faglige problemstillinger med utgangspunkt i fjerde vitenskapens paradigme, 4Vene av stordata (volum, velositet, variasjon, variabilitet), data-drevet tilnærming, CRISP-DM (cross-industry standard process for data mining).

 

Ferdigheter

F1: Analysere og forholde seg kritisk til ulike informasjonskilder, datasett og dataprosesser; og anvende disse til å strukturere og formulere data-drevet resonnement.

F2: Analysere eksisterende teorier, metoder og fortolkninger innenfor fagområdet og arbeide selvstendig med å anvende og evaluere ulike lagrings- og databehandlingsteknologier.

F3: Bruke CRISP-DM og vitenskapelige metoder for å utvikle dataanalyseprogrammer på en selvstendig måte.

F4: Gjennomføre en selvstendig, avgrenset datainnsamling, analyse og evaluering etter etablerte ingeniørprinsipper i tråd med gjeldende forskningsetiske normer.

 

Generell kompetanse

G1: Analysere relevante etiske problemstillinger som følger av bruk av data og datautvinning.

G2: Anvende sine kunnskaper og ferdigheter på nye områder for å gjennomføre avanserte arbeidsoppgaver og prosjekter relatert til databehandling, dataanalyse og optimalisering.

G3: Formidle resultater av omfattende dataanalyse og utviklingsarbeid, og beherske Data Science-uttrykksformer.

G4: Kommunisere om problemstillinger, analyser og konklusjoner relatert til data-drevet forskning og utvikling, både med spesialister og til allmennheten.

G5: Bidra til nytenking og i innovasjonsprosesser ved å innføre data-drevet tilnærming.

Intro

En mastergrad i Applied Data Science gjør deg kvalifisert for de mest krevende og interessante arbeidsoppgavene innenfor data analyse, smarte løsninger (som for eksempler i smarte byer, smart energi) og digitalisering.

 

Studiets innhold, oppbygging og sammensetning

Etter at studenten har fått opptak til masterprogrammet i Applied Data Science, deltid over 4 år, må studenten ta en test i programmering og systemadministrasjon. Dersom studenten får ikke bestått på testen, vil UiS tilby og oppfordre studenten til å gjennomføre et forberedende sommerkurs i programmering og systemadministrasjon. Formålet med kurset er at studentene skal bli best mulig forberedt til masterprogrammet. Kurset finner sted tidlig i august før ordinær semesterstart.

Universitetet i Stavanger anser det ikke nødvendig å tilby sommerkurs for de studenter som allerede har bestått følgende emner ved Universitetet i Stavanger:

  • 10 studiepoeng i programmering og minst 5 studiepoeng i operativsystemer

Studiet inneholder metodeemner som skal utdype og videreføre det matematisk-naturvitenskaplige grunnlaget fra bachelor-studiet, tekniske spesialiseringsemner, valgemner og masteroppgaven. Masterstudiet i Applied Data Science, deltid over 4 år, gir 120 studiepoeng.

Studiet har metodeemner som bygger videre på matematikk, statistikk og grunnleggende programmering fra bachelorstudiet i ingeniør eller realfag. Studiet inneholder videregående statistikkemner og algoritmeemner, maskinlæring og databaser. Studiet ha fordypning i informasjonsgjenfinning, datautvinning og ytterligere fordypning i statistikk.

Dette deltidsstudiet kan tas i kombinasjon med jobb eller andre aktiviteter for de som bor i regionen og kan følge undervisningsopplegget som gis. Man tar emner sammen med fulltidsstudenter som gjør dette på to år, men færre emner per semester fordelt på fire år. Deltidsstudiet foregår på dagtid og de fleste emnet baserer seg på laboratoriearbeid og prosjektarbeid i grupper med obligatorisk oppmøte. Forelesninger streames som regel ikke, men bøker og andre materialer dekker pensum. Du må regne med at du trenger 1-2 dager per uke (avhengig av semester) for å følge obligatoriske aktiviteter.

Emneevaluering

Studieprogram og emner revideres årlig. Evalueringer utgjør en sentral del av kvalitetssystemet ved UiS. Studentevaluering av emnene i studieprogrammet vil bli gjennomført i henhold til UiS sitt kvalitetssystem

Hva kan du bli?

Med en mastergrad i Applied Data Science er du etterspurt i nærmest alle bransjer, og dette studiet åpner for mange ulike typer jobber. Du kan jobbe i et IT-konsulentselskap, telekommunikasjonsbedrift, energibedrift, helseforetak, i annen offentlig sektor eller i en teknologiutviklingsbedrift som krever kunnskap og innsikt i håndtering og analyse av store datasett. Studiet er svært ettertraktet i framtidens arbeidsmarked, med utvikling av smarte løsninger som for eksempel i smarte byer, med smart energi og digitalisering.

Kontaktinformasjon - studentsider

Det teknisk-naturvitenskapelige fakultet, tlf. 51 83 17 00, e-post: post-tn@uis.no

Studiekoordinator: Seyfi Akinci, tlf. 51 83 12 76, e-post: seyfi.akinci@uis.no

Studieplan og emner
  • Obligatoriske emner

  • Velg ett emne 5. semester

    • Diskret simulering og ytelsesanalyse

      Tredje år, semester 5

      Diskret simulering og ytelsesanalyse

      Studiepoeng: 10

    • Statistisk modellering og simulering

      Tredje år, semester 5

      Statistisk modellering og simulering

      Studiepoeng: 10

  • Velg to emner 7. semester

  • Obligatoriske emner

  • Velg ett emne 5. semester

    • Diskret simulering og ytelsesanalyse

      Tredje år, semester 5

      Diskret simulering og ytelsesanalyse

      Studiepoeng: 10

    • Sannsynlighetsregning og statistikk 2

      Tredje år, semester 5

      Sannsynlighetsregning og statistikk 2

      Studiepoeng: 10

  • Velg to emner 7. semester

Utveksling

Utvekslingssemester

3. semester

 

Opplegg for utvekslingen

I 3. semester på masterprogrammet i Applied Data Science er det lagt til rette for et studieopphold i utlandet.

Det er satt opp 30 studiepoeng valgemner i 3. semester. I utlandet må du velge fag som gir en tilsvarende fordypning innen ditt fagområde, og disse må være godkjente før du reiser ut. Det er også viktig at emnene du skal ta i utlandet ikke overlapper med emner du alt har tatt eller skal ta senere i studiet. Et tips er å tenke på din spesialisering og ditt interessefelt. Det vil foreligge ferdige godkjente emnepakker før studentene skal søke om utveksling.

 

Flere muligheter

I tillegg til de faglig anbefalte lærestedene som er listet opp under, har UiS en rekke avtaler med universitet utenfor Europa som er aktuelle for alle studenter på UiS med forbehold om at de finner et relevant fagtilbud.

Innen Norden kan alle studenter benytte seg av Nordlys- og Nordtek-nettverkene.

 

Kontaktperson

Veiledning og forhåndsgodkjenning av emner:

Nina Egeland

Generelle spørsmål om utveksling:

Internasjonalt kontor, Kitty Kiellands hus

utveksling@uis.no

Utveksling
  • Alle land