Vil du ta skrittet fra utvikling til design av nye datasystemer? Da er dette mastergraden for deg.
2 år / 4 semestre
120
Engelsk
25 for nasjonale søkere og 2 for internasjonale søkere.
August hvert år
15. april for lokale søkere Søk på Master of Science in Computer Science i Søknadsweb:
Om studiet
Digitalisering og økende bruk av kunstig intelligens, både i industrien og samfunnet, krever stadig mer komplekse datasystemer. Med en mastergrad i datateknologi blir du eksperten som trengs for å designe, utvikle og drive slike systemer på en sikker og effektiv måte.
- Her lærer du å designe og programmere sikre systemer som utnytter kompleks infrastruktur, inkludert skyløsninger, trådløse nettverk og blokkjeder.
- I emnet generativ AI, og i flere av valgemnene, lærer du å bruke og forstå teknologien bak kunstig intelligens.
- Studieprogrammet legger stor vekt på praktiske ferdigheter og gir håndfast erfaring.
- Du får god kunnskap fra programmeringsoppgaver og prosjekter.
- Her får du mulighet til å skrive masteroppgaven din i samarbeid med industrien og bidra til innovasjon.
Her har vi hatt prosjekter hvor vi blant annet har laget nettsider og spesialisert oss i programmering.
Hva kan du bli?
Utviklere og forskere innen datateknologi er uunnværlige i nesten alle bransjer. Noen eksempler på virksomheter hvor de finner arbeid: IT-konsulentselskaper, bedrifter som utvikler annen type teknologi, energiselskaper, virksomheter innen telekommunikasjon, sykehus og andre offentlige etater. Vi møter digital teknologi overalt, og forskere og utviklere innen informatikk er avgjørende for å gjøre informasjonssamfunnet og digitaliseringen til en realitet.
Fullført mastergrad gir grunnlag for opptak på ph.d.-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 datateknologi skal kandidaten ha følgende samlede læringsutbytte, definert i form av kunnskap, ferdigheter og generell kompetanse:
Kunnskap
K1: Avansert kunnskap innen datateknologi inkludert sky-tjenester, sikkerhet, nettverk, distribuerte systemer, datautvinning og maskinlæring.
K2: Dyp kunnskap om fagområdets vitenskapelige teorier og metoder.
Ferdigheter
F1: Selvstendig bruke relevante metoder innen forskning og programvareutvikling.
F2: Analysere og forholde seg kritisk til ulike informasjonskilder og anvende disse for å strukturere og formulere faglige resonnementer innen datateknologi.
F3: Utføre et uavhengig, begrenset forsknings- eller utviklingsprosjekt under veiledning og i tråd med etablerte etiske normer for forskning.
F4: Utnytte kunnskap innen trådløs kommunikasjon, sensornettverk, distribuerte kommunikasjonssystemer, datautvinning og maskinlæring.
F5: Design, modeller, simuler og utvikler avanserte nettverksbaserte datasystemer med fokus på pålitelighet og sikkerhet.
Generell kompetanse
G1: Analysere relevante faglige, og undersøke etiske problemstillinger.
G2: Bruke tilegnet kunnskap og ferdigheter på nye områder for å fullføre komplekse oppgaver og prosjekter.
G3: Kommunisere helhetlig om eget arbeid og beherske fagområdets uttrykksform.
G4: Kommunisere om faglige problemstillinger, analyser og konklusjoner innenfor fagområdet, både med spesialister og med allmennheten.
Studieplan og emner
Oppstartssemester: 2025
-
Obligatoriske emner
-
Etisk hacking
Første år, semester 1
-
Sikkerhet og sårbarhet i nettverk
Første år, semester 1
-
Nettskyteknologier
Første år, semester 1
-
Trådløs kommunikasjon
Første år, semester 1
-
Distribuerte systemer
Første år, semester 2
-
Generativ AI
Første år, semester 2
-
Algoritmeteori
Første år, semester 2
-
Masteroppgave i datateknologi
Andre år, semester 3
-
-
3. semester ved UiS eller utveksling
-
Emner ved UiS 3. semester
-
Velg ett emne
-
Investeringsanalyse
Andre år, semester 3
-
Prosjektledelse
Andre år, semester 3
-
-
Anbefalte valgemner 3. semester ved UiS
-
Diskret simulering og ytelsesanalyse
Andre år, semester 3
-
Data-intensive Systems and Algorithms
Andre år, semester 3
-
Informasjonsgjenfinning og tekstutvinning
Andre år, semester 3
-
Blokkjedeteknologi og applikasjon
Andre år, semester 3
-
-
Andre valgemner 3. semester ved UiS
-
Prosjekt i datateknologi
Andre år, semester 3
-
Bildebehandling og maskinsyn
Andre år, semester 3
-
Dype nevrale nett
Andre år, semester 3
-
Statistisk modellering og simulering
Andre år, semester 3
-
-
-
Utveksling 3. semester
-
3. semester utveksling
-
-
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.
Utvekslingssemester
3. semester
Studenter kan reise på utenlandsopphold i 3. semester av masterprogrammet i datateknologi. I utlandet må du velge emner 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/eller ditt interessefelt. Du må velge minst ett ikke-realfaglig/teknologisk emne tilsvarende 5-10 studiepoeng (feks. økonomi, språk, etikk, prosjektledelse, grønn omstilling eller lignende).
Flere muligheter
I tillegg til de 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: Sheryl Josdal
Generelle spørsmål om utveksling: Gå til utvekslingsveilederen i Digital studentekspedisjon
Se hvor du kan dra på utveksling
Opptakskrav
Opptakskravet er fullført bachelorgrad i datateknologi, informatikk eller en lignende retning, inkludert minst 50 sp i informatikk/datatekniske fag. I tillegg må studentene ha minst 20 sp i matematikk eller statistikk.
Hvis du har fullført studier/emner utenfor Universitetet i Stavanger, må du laste opp originale emnebeskrivelser på norsk eller engelsk, som inneholder et klart definert læringsutbytte (curriculum). Emnenavn og -koder på emnebeskrivelsene må samsvare med karakterutskrift. Dersom du ikke laster opp emnebeskrivelser, risikerer du at søknaden din blir nedprioritert.
Det er satt en laveste gjennomsnittskarakter for opptak på C.
Spørsmål om søking og opptak?
Slik søker du opptak til 2-årig master.
Hva er snittet?
Se poenggrenser fra tidligere år.
Kontakt oss
Slik er det å studere ved UiS
Spørsmål og svar
Hva er forskjellen på Data Science og datateknologi?
Hva lærer du når du velger studieprogram 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 studieprogram datateknologi?
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.
Liknende utdanninger
Kontakt oss
Fakultetsadministrasjonen TN
Kontor for utdanningsadministrative tjenester
Institutt for data- og elektroteknologi