Data Science – master 2 år

Har du en ingeniørgrad og synes maskinlæring og kunstig intelligens er spennende? Da kan denne masteren passe for deg.

Sist oppdatert
Fakta
Varighet

2 år/4 semestre

Studiepoeng

120

Undervisningsspråk

Engelsk

Antall studieplasser

23 for lokale søkere og 2 for internasjonale søkere

Studiestart

August hvert år

Ordinær søknadsfrist

15. april for lokale søkere Søk på Master of Science in Data Science i Søknadsweb:

Med kompetanse i Data Science er du ettertraktet på jobbmarkedet.

Om studiet

Evnen til å opprette, administrere og utnytte data har blitt en av de viktigste utfordringene i arbeidslivet. Med kompetanse i Data Science er du svært ettertraktet på arbeidsmarkedet. Her kan du bidra til utvikling og bruk av smarte løsninger og digitalisering. I emner som maskinlæring og datautvinning og dyplæring går vi i dybden på kunstig intelligens og maskinlæring. Her lærer du blant annet om hvordan teknologien bak kunstig intelligens fungerer.

For å analysere, forstå og bruke store datamengder, krever faget tverrfaglig kunnskap. Dette studiet gir deg som har en annen ingeniørbakgrunn mulighet til å rette deg mot digitalisering og dataanalyse. Her kan du fordype deg i informasjonsgjenfinning, datautvinning og statistikk. 

Data Science er avgjørende for å skape smarte løsninger, både innenfor datateknologi og andre ingeniørdisipliner.

Du får mulighet til å skrive masteroppgaven din i samarbeid med industrien og bidra inn i et sterkt forskningsmiljø ved UiS. 

Hva kan du bli?

Med en mastergrad i Data Science 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. 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.

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 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.

Studieplan og emner

Allerede student på dette programmet? Her finner du hele studieprogrambeskrivelsen
  • Obligatoriske emner

    • Nettskyteknologier

      Første år, semester 1

      Nettskyteknologier (DAT515)

      Studiepoeng: 5

    • Data-intensive Systems and Algorithms

      Første år, semester 1

      Data-intensive Systems and Algorithms (DAT535)

      Studiepoeng: 5

    • Introduksjon til datavitenskap

      Første år, semester 1

      Introduksjon til datavitenskap (DAT540)

      Studiepoeng: 10

    • Statistisk modellering og simulering

      Første år, semester 1

      Statistisk modellering og simulering (STA510)

      Studiepoeng: 10

    • Datautvinning og dyplæring

      Første år, semester 2

      Datautvinning og dyplæring (DAT550)

      Studiepoeng: 10

    • Algoritmeteori

      Første år, semester 2

      Algoritmeteori (DAT600)

      Studiepoeng: 10

    • Maskinlæring

      Første år, semester 2

      Maskinlæring (ELE520)

      Studiepoeng: 10

    • Masteroppgave i Data Science

      Andre år, semester 3

      Masteroppgave i Data Science (DASMAS)

      Studiepoeng: 30

  • 3. semester ved UiS eller utveksling

    • Emner ved UiS 3. semester

      • Velg ett emne

      • Anbefalte valgemner 3. semester

        • Reinforcement Learning

          Andre år, semester 3

          Reinforcement Learning (DAT605)

          Studiepoeng: 5

        • Informasjonsgjenfinning og tekstutvinning

          Andre år, semester 3

          Informasjonsgjenfinning og tekstutvinning (DAT640)

          Studiepoeng: 10

        • Bildebehandling og maskinsyn

          Andre år, semester 3

          Bildebehandling og maskinsyn (ELE510)

          Studiepoeng: 10

        • Statistisk læring

          Andre år, semester 3

          Statistisk læring (STA530)

          Studiepoeng: 10

      • Andre valgemner 3. semester

        • Diskret simulering og ytelsesanalyse

          Andre år, semester 3

          Diskret simulering og ytelsesanalyse (DAT530)

          Studiepoeng: 10

        • Prosjekt i datateknologi

          Andre år, semester 3

          Prosjekt i datateknologi (DAT620)

          Studiepoeng: 10

        • Dype nevrale nett

          Andre år, semester 3

          Dype nevrale nett (ELE680)

          Studiepoeng: 5

        • Sannsynlighetsregning og statistikk 2

          Andre år, semester 3

          Sannsynlighetsregning og statistikk 2 (STA500)

          Studiepoeng: 10

    • Utveksling 3. semester

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
3. semester

Studenter kan reise på utenlandsopphold i 3. semester av masterprogrammet i Data Science. 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.

Finn ut mer.

Kontaktperson

Veiledning og forhåndsgodkjenning av emner: Sheryl Josdal

Generelle spørsmål om utveksling: Gå til utvekslingsveilederen i Digital studentekspedisjon

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.

    Grenoble Institute of Technology

    Bli -student og studer i de franske alper i Frankrikes beste studentby Grenoble!

    Lodz University of Technology

    Do you want to study at one of the best technical universities in Poland? Apply to Lodz University of Technology (TUL) and enjoy a 70 years long tradition and experience in Engineering education!

    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.

    RWTH Aachen University

    Er du på utkikk etter en spennende mulighet i Tyskland er RWTH Aachen University det naturlige valget! Universitetet streber etter å bli det beste tekniske universitetet i Tyskland og er på god vei til målet.I tillegg er de høyt rangert innen økonomi. Bli med på en del av reisen – bli utvekslingsstudent i Aachen!

    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.

    The University of Adelaide

    Universitetet ligger i Adelaide, Australias femte største by. Med sine 1.2 millioner innbyggere er Adelaide en trygg, kosmopolitisk by som er betraktelig rimeligere å bo i enn flere sammenlignbare byer i landet. Universitetet er medlem av Group of Eight, en koalisjon av de åtte ledende universitetene i Australia.

    University of Pisa

    Study at one of Europe's oldest and most prestigious universities - founded as early as 1343.

    University of Twente, Enschede

    Opplev Europa og det internasjonale studiemiljøet i Nederland. University of Twente er UiS` partneruniversitet i -nettverket og tilbyr utvekslingsmuligheter for mange studenter ved UiS. Det er et moderne og innovativt campus-universitet som satser stort på entreprenørskap.

  • Australia

    The University of Adelaide

    Universitetet ligger i Adelaide, Australias femte største by. Med sine 1.2 millioner innbyggere er Adelaide en trygg, kosmopolitisk by som er betraktelig rimeligere å bo i enn flere sammenlignbare byer i landet. Universitetet er medlem av Group of Eight, en koalisjon av de åtte ledende universitetene i Australia.

  • 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.

  • Frankrike

    Grenoble Institute of Technology

    Bli -student og studer i de franske alper i Frankrikes beste studentby Grenoble!

  • 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.

    University of Pisa

    Study at one of Europe's oldest and most prestigious universities - founded as early as 1343.

  • Nederland

    University of Twente, Enschede

    Opplev Europa og det internasjonale studiemiljøet i Nederland. University of Twente er UiS` partneruniversitet i -nettverket og tilbyr utvekslingsmuligheter for mange studenter ved UiS. Det er et moderne og innovativt campus-universitet som satser stort på entreprenørskap.

  • Polen

    Lodz University of Technology

    Do you want to study at one of the best technical universities in Poland? Apply to Lodz University of Technology (TUL) and enjoy a 70 years long tradition and experience in Engineering education!

  • Tyskland

    RWTH Aachen University

    Er du på utkikk etter en spennende mulighet i Tyskland er RWTH Aachen University det naturlige valget! Universitetet streber etter å bli det beste tekniske universitetet i Tyskland og er på god vei til målet.I tillegg er de høyt rangert innen økonomi. Bli med på en del av reisen – bli utvekslingsstudent i Aachen!

    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.

Opptakskrav

Opptakskravet er fullført bachelorgrad i ingeniørfag, i henhold til nasjonal rammeplan for ingeniørutdanning, eller tilsvarende utdanning med minst 10 sp med programmering og ytterligere 10 sp i datatekniske emner (databaser, algoritmer og datastrukturer, videregående programmering, operativsystemer eller lignende).  Alle søkere må ha minimum 25 sp matematikk, 5 sp statistikk og 7,5 sp fysikk. Søkere med utenlandsk utdanning må ha tilsvarende 25 sp innen matematikk, 5 sp statistikk og 7,5 sp fysikk.

Det er satt en laveste gjennomsnittskarakter for opptak på C.

Det kan kreves minst 50 sp i programmering og datatekniske emner i tilfeller der nøyaktig innhold i programmering og datatekniske emner ikke kan bekreftes gjennom standardiserte læringsutbyttebeskrivelser basert på Bolognaprosessen.

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.

Utfyllende regler for opptak.(PDF)

Kjersti Engan om mulighetene innen medisinsk teknologi.

Slik er det å studere ved UiS

Spørsmål og svar

Hva er forskjellen på Data Science og datateknologi?

Hva lærer du når du velger program 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 program datateknologi?

I 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

Førstekonsulent
51831747
TN ekspedisjonen
Det teknisk-naturvitenskapelige fakultet
Fakultetsadministrasjonen TN
Kontor for utdanningsadministrative tjenester
Førsteamanuensis i datateknologi
51832062
Det teknisk-naturvitenskapelige fakultet
Institutt for data- og elektroteknologi