Dette studiet passer for deg som vil jobbe med programvareutvikling, datanettverk, nettskyløsninger, håndtering og analyse av store datasett og utvikling av ny teknologi som krever solid dataforståelse.
5 år / 10 semestre
300
25

Om studiet
Med en mastergrad i datateknologi står mulighetene åpne for de mest krevende og de mest interessante arbeidsoppgavene innen fagfeltet. Studiet baserer seg på en 3+2 modell. De tre første årene er like bachelorstudiet i datateknologi, der undervisningen i hovedsak foregår på norsk. De to siste årene velger man mellom masterprogrammene: Datateknologi eller Data Science. På studentsidene våre finner du studieplanen for datateknologi (B-DATA), datateknologi master 2 år (M-DATENG) og Data Science master 2 år (M-APPDAT).
Denne retningen spesialiserer seg innen utvikling og planlegging av kommersielle datasystemer for ulike formål. IKT-sikkerhet er sentralt. Du vil lære hvordan du kan utvikle programvare, og du får mulighet til å delta i et prosjekt med fokus på programmering av roboter. Du vil lære mer om maskinvare, programvare, innebygde system, operativsystemer, webprogrammering, kommunikasjonsteknologi, databasesystemer og overordnet datamaskinstruktur – for å nevne noe.
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 høy datakunnskap. Studiet er svært ettertraktet i framtidens arbeidsmarked, med utvikling av smarte løsninger som for eksempel i smarte byer, med smart energi og digitalisering.
Studentmiljø
Data- og elektronikkstudentene har linjeforeningene LED (for bachelorstudenter) og ISI (for masterstudenter) hvor du kan bli kjent med studentene fra ditt eget kull og andre klassetrinn. I løpet av studiet kan du som datastudent engasjere deg i forskjellige studentprosjekter som for eksempel ION Racing (se video), UiS subsea (se video), UiS Aerospace (se video).
Hva kan du bli?
Se beskrivelsen for studieprogrammene:
- Bachelor i ingeniørfag - datateknologi
- Master of Science – Data Science eller Master of Science – Computer Science
Fullført mastergrad innen datateknologi gir grunnlag for opptak på PhD-studiet i 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.
Se læringsutbyttebeskrivelsene for studieprogrammene:
Bachelor:
Bachelor i ingeniørfag - datateknologi
Master:
Studieplan og emner
Oppstartssemester: 2023
-
Datateknologi - bachelor i ingeniørfag
-
Obligatoriske emner
-
Grunnleggende programmering
Første år, semester 1
-
Fysikk for data/elektro
Første år, semester 1
-
Grunnleggende kjemi
Første år, semester 1
-
Matematiske metoder 1
Første år, semester 1
-
Webprogrammering
Første år, semester 2
-
Anvendt matematikk og fysikk i robotprogrammering
Første år, semester 2
Anvendt matematikk og fysikk i robotprogrammering (ELE130)
Studiepoeng: 10
-
Matematiske metoder 2
Første år, semester 2
-
Algoritmer og datastrukturer
Andre år, semester 3
-
Informasjons- og programvaresikkerhet
Andre år, semester 3
-
Operativsystemer og systemprogrammering
Andre år, semester 3
-
Databaser
Andre år, semester 4
-
Kommunikasjonsteknologi 1
Andre år, semester 4
-
Sannsynlighetsregning og statistikk 1
Andre år, semester 4
-
Bacheloroppgave i datateknologi
Tredje år, semester 5
-
Ingeniørfaglig systememne - Teknologiledelse
Tredje år, semester 6
-
-
Valgemner eller utveksling 5. semester - 30 studiepoeng
-
Emner ved UiS 5. semester
-
Anbefalte valgemner 5. semester
-
Videregående programmering
Tredje år, semester 5
-
Kommunikasjonsteknologi 2
Tredje år, semester 5
-
Praksis i datateknologi
Tredje år, semester 5
-
Diskret matematikk
Tredje år, semester 5
-
-
Andre valgemner 5. semester
-
Datamaskinarkitektur
Tredje år, semester 5
-
Økonomi og marked
Tredje år, semester 5
-
Bærekraft og grønn omstilling
Tredje år, semester 5
-
-
-
Utveksling 5. semester
-
Utveksling 5. semester
-
-
-
-
Valg av toårig masterprogram
-
Data Science, master i teknologi/siv.ing.
-
Obligatoriske emner
-
Nettskyteknologier
Første år, semester 1
-
Data-intensive Systems and Algorithms
Første år, semester 1
-
Introduksjon til datavitenskap
Første år, semester 1
-
Statistisk modellering og simulering
Første år, semester 1
-
Datautvinning og dyplæring
Første år, semester 2
-
Algoritmeteori
Første år, semester 2
-
Maskinlæring
Første år, semester 2
-
Masteroppgave i Data Science
Andre år, semester 3
-
-
3. semester ved UiS eller utveksling
-
Emner ved UiS 3. semester
-
Anbefalte valgemner 3. semester
-
Diskret simulering og ytelsesanalyse
Andre år, semester 3
-
Informasjonsgjenfinning og tekstutvinning
Andre år, semester 3
-
Sannsynlighetsregning og statistikk 2
Andre år, semester 3
-
Statistisk læring
Andre år, semester 3
-
-
Andre valgemner 3. semester
-
Reinfocement Learning
Andre år, semester 3
-
Prosjekt i datateknologi
Andre år, semester 3
-
Dype nevrale nett
Andre år, semester 3
-
-
-
Utveksling 3. semester
-
3. semester utveksling
-
-
-
-
Datateknologi, master i teknologi/siv.ing.
-
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
-
Datautvinning og dyplæring
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
-
Anbefalte valgemner 3. semester ved UiS
-
Diskret simulering og ytelsesanalyse
Andre år, semester 3
-
Informasjonsgjenfinning og tekstutvinning
Andre år, semester 3
-
Blokkjedeteknologier
Andre år, semester 3
-
Bildebehandling og maskinsyn
Andre år, semester 3
-
-
Andre valgemner 3. semester ved UiS
-
Data-intensive Systems and Algorithms
Andre år, semester 3
-
Prosjekt i datateknologi
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. Alt om utveksling
Utvekslingssemester
5. semester på bachelornivå
3. semester på masternivå
Se beskrivelsen for studieprogrammene:
- Bachelor i ingeniørfag - datateknologi
- Master of Science – Data Science eller Master of Science – Computer Science
Overgang til høyere nivå
Retningslinjer for overgang til høyere nivå for studenter med opptak på 5-årige masterprogram ved Det teknisk-naturvitenskapelige fakultet
- 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.*
*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 xxx, er dermed kvalifisert for tilleggstittelen «Master i teknologi/sivilingeniør. - 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.
- 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. - 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.
- Det gis automatisk adgang til eventuelle masteremner dersom disse inngår i godkjent utdanningsplan på lavere nivå.
Opptakskrav
Generell studiekompetanse og matematikk R1 (S1 og S2) og R2 og Fysikk 1 eller 1-årig forkurs for ingeniør.
Søknad: via Samordna opptak.
Søknadsfrist: 15. april
For overgang fra lavere nivå til høyere nivå kreves oppnådd en laveste gjennomsnittskarakter på C
Derfor bør du søke
Forrige sommer hadde jeg sommerjobb hos en bedrift der jeg jobbet med sikkerhet. Det var lett å få seg jobb med den forkunnskapen jeg hadde fra studiet.
Slik er det å studere ved UiS
UiS Aerospace
Studentorganisasjonen designer, bygger og skyter opp studentraketter
ION Racing
Studentorganisasjonen designer og produserer elektriske racerbiler
UiS Subsea
Studentorganisasjonen designer og produserer undervannsteknologi
Spørsmål og svar
Hva er hovedforskjellen på datateknologi og Data Science?

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.
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. Data Science gir grunnlag for arbeid innen dataanalyse og utvikling av databehandlingssystemer for hele data livssyklus.
Liknende utdanninger
Elektroteknologi
Bachelor
Elektroteknologi
Y-veien
Medisinsk teknologi
Bachelor
Datateknologi
Bachelor
Datateknologi
Master 2 år
Data Science
Master 2 år
Robotteknologi og signalbehandling
Master 2 år
Computational Engineering
Master 2 år
Kontakt oss
Fakultetsadministrasjonen TN
Kontor for utdanningsadministrative tjenester
Institutt for data- og elektroteknologi