Hopp til hovedinnhold

Computational Engineering, master i teknologi/siv.ing.


Dette er studieprogrambeskrivelsen for studieåret 2022-2023

Fakta
Vekting (Sp)

120

Studieprogramkode

M-COMPEN

Studienivå

Mastergrad iht §3, 2 år

Fører til grad

Master of Science

Full-/Part-time

Full-time

Varighet

4 Semestre

Grunnstudium

Nei

Undervisningsspråk

Engelsk

A master’s degree in computational engineering makes you eligible for the most in demand and interesting tasks in the private or public sector as an engineer, researcher or leader. 
You will acquire skills that will enable you to analyse complex real world problems, and to use this insight as a foundation for better decisions to, for example, improve performance, quality, and workflows. 

Computational engineers focus on the development and application of mathematical and numerical models to analyse complex and uncertain systems for gaining knowledge and insights into the systems and using these knowledge and insights to support decision making. The main emphasis in computational engineering is on modelling. Data is an important source of understanding systems and can be used to refine models. Thus, a key aspect of computational engineering is to bridge scientific theories and data science in applications. 

The career opportunities are multiple and, in a world, where digitalization is becoming increasingly important there is a need for candidates with domain knowledge and computational modelling skills. Many companies, including all major energy and service companies, research institutes and many of their spin-off companies seek this competence. 
 
The program is international and includes Norwegian and foreign students. All courses are taught in English.  

 
The program includes advanced topics in modelling and algorithms, decision analysis, optimization, and uncertainty quantification. Master in Computational Engineering is a post-graduate program that runs over four semesters and covers 120 ECTS, resulting in a master’s degree in computational engineering 

Læringsutbytte

Etter å ha fullført masterstudiet i datateknikk skal studenten ha oppnådd følgende læringsutbytte når det gjelder kunnskaper, ferdigheter og generell kompetanse

 

Avansert kunnskap

K1: Kan demonstrere kompetanse innenfor usikkerhetskvantifisering og avansert modellering for beslutningsstøtte. Dette innebærer at kandidaten har evnen til å utvikle matematiske modeller som tar høyde for usikkerhet i ufullstendige data og informasjon. Modellene skal gi grunnlag for forbedret forståelse og tolkning av data samt for beslutningsstøtte.

 

K2: Har kunnskap om flere matematiske og datavitenskapelige modeller slik at man kan bestemme passende matematisk formulering for å beskrive et system.

 

K3: Har kunnskap om numeriske løsningsmetoder slik at man kan kvantifisere begrensninger i de matematiske modellene og de numeriske feilene introdusert av løsningsmetodene

 

Ferdigheter

S1: Kan analysere, og være kritisk til ulike informasjonskilder og anvende disse kildene til å strukturere og formulere faglige og vitenskapelige resonnementer i henhold til modellering, usikkerhetskvantifisering, simulering, optimalisering og beslutningsstøtte.

 

S2: Har detaljert kunnskap og erfaring med programmering i minst ett programmeringsspråk på høyt nivå. Utvikle egne modelleringsprogrammer for spesifikke beslutnings- eller optimaliseringssituasjoner

 

S3: Kan samle, analysere og kritisk vurdere egnede datasett for å teste modeller. Juster modellparametere ved å bruke data og ekspertkunnskap. Utfør sensitivitetsanalyse av modellparametere for å gi ytterligere innsikt og forståelse.

S4: Er i stand til å finne den rette balansen mellom en modells nytteverdi (hvor troverdig er forståelsen som modellen gir ) og håndterbarhet (enhver analyse må gjennomføres innenfor gitte tids- og ressursbegrensninger).

 

S5: Kan gjennomføre et selvstendig, avgrenset forsknings- eller utviklingsprosjekt under veiledning og i henhold til gjeldende normer for forskningsetikk.

 

Generell kompetanse:

G1: Kan utvikle hypoteser og foreslå systematiske måter å teste disse på ved hjelp av matematiske modeller.

G2: Kan kommunisere på en profesjonell måte om vitenskapelige problemer, beslutninger, resultater av data, usikkerhet og modelleringsanalyse – både til spesialister og til allmennheten.

 

G3: Kan bruke matematisk modellering som et verktøy i et bredt spekter av problemer og anvendelser innen ulike fagområder og bidra til innovasjon.

G4: Kan analysere relevante akademiske, faglige og forskningsetiske problemstillinger

Fagplan

Programme content, structure and composition  

After the student is admitted to the 2-years master programme in Computational Engineering, the student must take a test in programming and system administration. If the test is not passed, the University of Stavanger offers and advices the student to take a preparatory summer course in programming and system administration. The course is being taught early in August and before the official semester starts. The purpose of the summer course is to prepare the student for the master’s programme in the best possible way. The University of Stavanger does not consider necessary to offer the preparatory summer course to students who have passed the following courses at the University of Stavanger:  
- 10 ECTS in programming and a minimum of 5 ECTS in operating systems.  
 
The master programme in Computational Engineering is a two-year full time study consisting of 120 ECTS. 30 ECTS come from courses that ensure a broad and common basis in modelling, programming and decision making.  
The remaining 90 ECTS consist of 60 ECTS from specialization courses and a Master’s thesis of 30 ECTS. The Master thesis is a large, independent project completed in the final semester, often in close cooperation with an external company.  
 
All teaching is in English. The courses have weekly lectures, many courses use mandatory hand-in projects as an active learning strategy and as part of a folder evaluation. You will get training in writing reports and communicate your results to a broader audience. Programming and analysing data is an integral part of most courses. A description of each individual course is provided, detailing:  
 
-  Working and teaching methods  
-  Course literature  
-  Evaluation methods  
-  Assessment methods 
-  Learning outcomes 
 
The master’s thesis (MODMAS) is usually completed in the 4th semester and addresses topics relevant to the study programme. Many students write their thesis with a company or public institution. Planning of the master’s thesis should start in the third semester. 

Hva kan du bli?

Modelling skills and programming are necessary in almost every industry.  
Some examples of industries and businesses where students can find employment are: Energy, consulting and service companies, hospitals and other public agencies.  
 
The use of digital technology is rapidly increasing and can be seen everywhere. Computational Engineers are crucial in developing a society where the usage and integration of data is a significant activity, because they have specific knowledge of the engineering aspects (domain knowledge) and computational skills to take the necessary digitalization steps. 
 

A Master’s degree in Computational Engineering gives a solid foundation for admission to PhD studies in the areas relevant to the chosen academic specialization. In particular, the PhD studies in energy and petroleum technology as well as in information technology, mathematics and physics are relevant 

Emneevaluering

Schemes for quality assurance and evaluation of studies are stipulated in the Quality system for education

Studieplan og emner
  • Obligatoriske emner

    • MODMAS: Masteroppgave i Computational Engineering

      Andre år, semester 3

      Masteroppgave i Computational Engineering (MODMAS)

      Studiepoeng: 30

  • 3. semester ved UiS eller utveksling

    • Emner ved UiS 3. semester

      • Anbefalte valgemner 3. semester

        • GEO506: Reservoir modelling and simulation  

          Andre år, semester 3

          Reservoir modelling and simulation   (GEO506)

          Studiepoeng: 10

        • GEO620: Utvikle forsknings- og presentasjonsferdigheter

          Andre år, semester 3

          Utvikle forsknings- og presentasjonsferdigheter (GEO620)

          Studiepoeng: 10

        • PET685: Investerings- og beslutningsanalyse for ingeniører

          Andre år, semester 3

          Investerings- og beslutningsanalyse for ingeniører (PET685)

          Studiepoeng: 10

        • STA530: Statistisk læring

          Andre år, semester 3

          Statistisk læring (STA530)

          Studiepoeng: 10

      • Andre valgemner 3. semester

        • DAT530: Diskret simulering og ytelsesanalyse

          Andre år, semester 3

          Diskret simulering og ytelsesanalyse (DAT530)

          Studiepoeng: 10

        • DAT540: Introduksjon til datavitenskap

          Andre år, semester 3

          Introduksjon til datavitenskap (DAT540)

          Studiepoeng: 10

        • MSK540: Elementmetoder, videregående kurs

          Andre år, semester 3

          Elementmetoder, videregående kurs (MSK540)

          Studiepoeng: 10

        • STA510: Statistisk modellering og simulering

          Andre år, semester 3

          Statistisk modellering og simulering (STA510)

          Studiepoeng: 10

    • Utveksling 3. semester

  • Obligatoriske emner

    • MOD500: Modeling for Decision Insight

      Første år, semester 1

      Modeling for Decision Insight (MOD500)

      Studiepoeng: 10

    • MOD510: Modeling and Computational Engineering

      Første år, semester 1

      Modeling and Computational Engineering (MOD510)

      Studiepoeng: 10

    • MOD600: Matematisk og numerisk modellering av konserveringsligninger

      Første år, semester 2

      Matematisk og numerisk modellering av konserveringsligninger (MOD600)

      Studiepoeng: 10

    • MODMAS: Masteroppgave i Computational Engineering

      Andre år, semester 3

      Masteroppgave i Computational Engineering (MODMAS)

      Studiepoeng: 30

  • Anbefalte valgemner

    • DAT540: Introduksjon til datavitenskap

      Første år, semester 1

      Introduksjon til datavitenskap (DAT540)

      Studiepoeng: 10

    • PET685: Investerings- og beslutningsanalyse for ingeniører

      Første år, semester 1

      Investerings- og beslutningsanalyse for ingeniører (PET685)

      Studiepoeng: 10

    • MOD550: Applied Data Analytics and Statistics for Spatial and Temporal Modeling

      Første år, semester 2

      Applied Data Analytics and Statistics for Spatial and Temporal Modeling (MOD550)

      Studiepoeng: 10

    • MSK610: Beregningsassistert fluiddynamikk (CFD)

      Første år, semester 2

      Beregningsassistert fluiddynamikk (CFD) (MSK610)

      Studiepoeng: 10

    • PET575: Modellering og kontroll for automatiseringsprosesser

      Første år, semester 2

      Modellering og kontroll for automatiseringsprosesser (PET575)

      Studiepoeng: 10

  • Andre valgemner 1 og 2. semester

    • ENE210: Matematisk og numerisk modellering av batteri

      Første år, semester 1

      Matematisk og numerisk modellering av batteri (ENE210)

      Studiepoeng: 5

    • PET510: Modellering av reservoar og brønnstrømning

      Første år, semester 1

      Modellering av reservoar og brønnstrømning (PET510)

      Studiepoeng: 10

    • STA500: Sannsynlighetsregning og statistikk 2

      Første år, semester 1

      Sannsynlighetsregning og statistikk 2 (STA500)

      Studiepoeng: 10

    • DAT530: Diskret simulering og ytelsesanalyse

      Første år, semester 2

      Diskret simulering og ytelsesanalyse (DAT530)

      Studiepoeng: 10

    • ELE520: Maskinlæring

      Første år, semester 2

      Maskinlæring (ELE520)

      Studiepoeng: 10

    • MAT320: Differensialligninger

      Første år, semester 2

      Differensialligninger (MAT320)

      Studiepoeng: 10

  • 3. semester ved UiS eller utveksling

    • Emner ved UiS 3. semester

      • Anbefalte valgemner 3. semester

        • GEO506: Reservoir modelling and simulation  

          Andre år, semester 3

          Reservoir modelling and simulation   (GEO506)

          Studiepoeng: 10

        • GEO620: Utvikle forsknings- og presentasjonsferdigheter

          Andre år, semester 3

          Utvikle forsknings- og presentasjonsferdigheter (GEO620)

          Studiepoeng: 10

        • PET685: Investerings- og beslutningsanalyse for ingeniører

          Andre år, semester 3

          Investerings- og beslutningsanalyse for ingeniører (PET685)

          Studiepoeng: 10

        • STA530: Statistisk læring

          Andre år, semester 3

          Statistisk læring (STA530)

          Studiepoeng: 10

      • Andre valgemner 3. semester

        • DAT540: Introduksjon til datavitenskap

          Andre år, semester 3

          Introduksjon til datavitenskap (DAT540)

          Studiepoeng: 10

        • GEO608: Integrert reservoarstyring: fra data til beslutninger

          Andre år, semester 3

          Integrert reservoarstyring: fra data til beslutninger (GEO608)

          Studiepoeng: 10

        • MSK540: Elementmetoder, videregående kurs

          Andre år, semester 3

          Elementmetoder, videregående kurs (MSK540)

          Studiepoeng: 10

        • STA510: Statistisk modellering og simulering

          Andre år, semester 3

          Statistisk modellering og simulering (STA510)

          Studiepoeng: 10

    • Utveksling 3. semester

Utveksling

Exchange semester

Semester 3 (semester 2 is also possible)

 

Organisation of the exchange

In semester 3 of the Master program in Computational Engineering, you have the possibility to study abroad at one of UiS partner universities.

When going abroad, you must choose courses that comprise a similar specialization within your field, and these must be pre-approved before you leave. It is also important that the courses you are going to take abroad do not overlap in content with the courses you have taken or will take later in the study program. A good tip is to think about your specialization and your field of interest.

It is recommended to start planning the exchange early.

 

More possibilities

In addition to the recommended institutions listed below, UiS has a number of agreements with universities outside Europe, which are open to all students at UiS who find a relevant course offer.

Within the Nordic countries, all students can use the Nordlys and Nordtek networks.

It is also possible to study at abroad at other educational institutions. Students who want to study abroad must contact the department to arrange their educational path.

 

Contact

Guidance and pre-approval of courses:

Karina Sanni

General questions on exchange:

International Office, Kitty Kielland building

exchange@uis.no

Utveksling
  • Alle land

    Aalborg Universitet

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

    Colorado School of Mines

    Colorado School of Mines (CSM) er et offentlig universitet kjent verden over for sin gode ingeniørutdannelse.

    Griffith University

    Griffith University er en populær utvekslingsdestinasjon for UiS-studenter. Universitetet er et særlig godt valg for studenter innen musikk/dans, hotell/turisme og business.

    Politecnico di Milano University

    Politecnico di Milano er Italias største tekniske universitet med om lag 40.000 studenter og er høyt rangert på en rekke internasjonale rankinglister.

    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.

    Uppsala universitet

    “In Uppsala you walk in the gardens of Linnaeus, follow in the footsteps of Nobel laureates, and at the same time meet today’s and tomorrow’s smartest teachers and researchers.”

  • Australia

    Griffith University

    Griffith University er en populær utvekslingsdestinasjon for UiS-studenter. Universitetet er et særlig godt valg for studenter innen musikk/dans, hotell/turisme og business.

  • 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.

  • Italia

    Politecnico di Milano University

    Politecnico di Milano er Italias største tekniske universitet med om lag 40.000 studenter og er høyt rangert på en rekke internasjonale rankinglister.

  • Sverige

    Uppsala universitet

    “In Uppsala you walk in the gardens of Linnaeus, follow in the footsteps of Nobel laureates, and at the same time meet today’s and tomorrow’s smartest teachers and researchers.”

  • Tyskland

    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.

  • USA

    Colorado School of Mines

    Colorado School of Mines (CSM) er et offentlig universitet kjent verden over for sin gode ingeniørutdannelse.

Opptakskrav

Gjennomført og bestått bachelorgrad i ingeniørfag eller tilsvarende. I tillegg må minimum 10 studiepoeng med informatikk eller datatekniske emner eller ingeniørfaglig innføringsemne med programmering. Søkere må ha minimum 25 studiepoeng i matematikk, 5 studiepoeng i statistikk, samt 7,5 studiepoeng i fysikk

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 Computational Engineering er dermed kvalifisert for tilleggstittelen «Master i teknologi/sivilingeniør.

Søknadsfrist: 20. april (kun i 2022 - 15. april er vanlig frist).
Søknadsfrist for søkere med utenlandsk utdanning utenom nordiske land: 1 mars

KONTAKTINF - Kontaktinformasjon - studentsider

Universitetet i Stavanger
4036 Stavanger
post@uis.no
tlf: 51 83 10 00 (sentralbord)