Data Science - master i teknologi/siv.ing.

Læringsutbytte

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.

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.