Datateknologi master 5 år

Overgang til høyere nivå

1. Krav til faglig innhold og gjennomføring for å oppnå graden sivilingeniør for de som er tatt opp direkte til det 5-årige løpet tilsvarer de krav som gjelder for 3+2 modellen.
2. For overgang fra lavere nivå til høyere nivå kreves at studenten har gjennomført minst 90% av de tre første studieårene slik disse er definert i godkjent utdanningsplan. Overgang innvilges av de respektive instituttledere.
3. Inkludert i de 90% som må være fullført jf pkt 2, må følgende være bestått:
   
   a) Matematikk og statistikk tilsvarende krav i § 4 i” Utfyllende regler til lokalt opptak” til den masterutdanningen studenten skal ha overgang til.
   
   b) Bacheloroppgaven.
4. For overgang fra lavere nivå til høyere nivå kreves oppnådd en nedre karaktergrense på C. Dette er gjeldende for studenter som har opptak til 5-årige masterprogram, uavhengig av opptaksår, som er kvalifisert for overgang til høyere nivå høsten 2019 eller senere. Dekan kan godkjenne lavere karaktergrense dersom særlige forhold tilsier det. Utregning av snittkarakter følger samme utregningsmetode som spesifisert i” Utfyllende regler til lokalt opptak til master i teknologi ved Det teknisk – naturvitenskapelige fakultet” § 4.
5. Det gis automatisk adgang til eventuelle masteremner dersom disse inngår i godkjent utdanningsplan på lavere nivå.

Spørsmål og svar

Hva er hovedforskjellen på de tre masterprogammene?

Forskjellen mellom ADS (Applied Data Science) og DS (Data Science) er at i ADS får studenter mer grunnleggende opplæring i programmering og databaser som studenter i DS (og CS (Computer Science)) har fra før. Ellers er det stor overlapp mellom ADS og DS. DS og CS har samme opptaksgrunnlag, mens ADS har et annet opptaksgrunnlag.

 

Hva er forskjellen mellom ADS/DS og CS (pålitelige og sikre systemer)?



Spesialisering: Pålitelige og sikre systemer

Spesialiseringen i pålitelige og sikre systemer 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.

Spesialisering i pålitelige og sikre systemer 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.

 

Hva lærer du i spesialiseringen Data Science?

Spesialiseringen i 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.

Spesialisering i Data Science 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.