Data science (integrert masterprogram, sivilingeniør)
Digitalisering påverkar og endrar samfunnet i rekordfart. Vi utdannar ekspertar i data science, som kjem eit stort samfunnsbehov i møte.
- Duration
- 5 year
- Study places
- 22
- ECTS credits
- 300
- Start of study
- Autumn
- Teaching language
- Norwegian and English
What will you learn?
Data science er tverrfagleg, og du vil lære vitskaplege metodar, prosessar, algoritmar og system for å få kunnskap og innsikt frå store mengder data.
Som sivilingeniør i data science vil du få teoretiske og praktiske ferdigheiter innan alle områder av data science. Til dømes maskinlæring, matematikk, statistikk, programutvikling, nettverk og visualisering.
Du vil vere ekspert på å samle inn, førebu, behandle og analysere data. Du vil få erfaring i å leie prosjekt innan IT, og i løpet av studie, få nyttig praksiserfaring frå arbeidslivet. I tillegg lærer du å skrive rapportar og gi munnlege presentasjonar etter anerkjente vitskapelege metodar.
Student life
Institutt for informatikk har eit miljø av dyktige og aktive informatikk-studentar og anerkjente forskarar. Det er ofte faglege og sosiale events arrangert av instituttet eller linjeforeininga echo.
Det integrerte masterprogrammet i data science er eit fulltidsstudium. Det vil seie at du brukar om lag like mykje tid på studia som på ein full jobb.
I løpet av ei vanleg veke vil du ha seks forelesningar og tre seminargrupper. Undervisninga og litteraturen er på norsk og engelsk. Vi held til på Høyteknologisenteret, der vi har eigne lesesalar for informatikkstudentar. Her kan du studere aleine eller saman med medstudentar. Du kan òg sitte på Realfagsbiblioteket.
Career
Alle sektorar har behov for folk med programmeringskompetanse, så du har stor valfridom når du skal velgje arbeidsplass.
Som sivilingeniør i data science vil du kunne velje om du ynskjer å arbeide i ei bedrift som er dedikert til IT, eller om du vil jobbe i andre sektorar med deira IT utfordringar.
Du kan jobbe innan
- forskingsinstitutt eller universitet
- helsesektoren
- store industriselskap
- FinTech (finansteknologi)
- høgteknologibedrifter
- offentleg forvaltning
- gründerverksemd
- konsulentbransjen
Admission requirements and how to apply
Documentation and language proficiency requirements for admission may vary, and information given in this page is not comprehensive. Please see Samordna opptak for information on which requirements applies to your academic background.
Requires documentation of Norwegian Higher Education Entrance Qualification. Also requires specialization in mathematics and physics from secondary education.
Teaching language
Teaching language: Norwegian and English
Study structure
1.semester (haust)
MAT111 - Grunnkurs i matematikk I eller
MAT105 - Matematikk for naturvitskap
INF100 - Innføring i programmering og
INF140 - Introduksjon til datatryggleik
2. semester (vår)
MAT121 - Lineær algebra
MNF130 - Diskrete strukturar
INF101 - Vidaregåande programmering
3.semester (haust)
STAT110 - Grunnkurs i statistikk
INF161 - Innføring i data science
INF102 - Algoritmar, datastrukturar og programmering
4. semester (vår)
INF115 - Databasar og modellering
INF112 - Innføring i systemutvikling
STAT200 - Anvendt statistikk
5. semester (haust)
Generell Data Science:
PHYS116 - Signal- og systemanalyse
INF170 - Modellering og optimering
INNOV201 - Innovasjon ved designtenkning
Medisinsk Data Science:
INF170 - Modellering og optimering
INNOV201 - Innovasjon ved designtenkning
Ex.phil
6. semester (vår)
Generell Data Science:
Ex.phil
Valemne
Medisinsk Data Science:
KJEM220 - Molekylmodellering
BINF100 - Grunnleggande bioinformatikk
BMEDKRO - Generell anatomi og fysiologi inkludert ernæring
7. semester (haust)
INF234 - Algoritmar
INF264 - Innføring i maskinlæring
AIKI210 - Etikk i kunstig intelligens
8. semester (vår)
DSC219 - Praksis i data science
INF250 - Dataorientert visuell berekning
Valemne
9. semester (haust)
Generell Data Science:
DSC300 - Data science prosjektstyring
Valemner
Medisinsk Data Science:
DSC300 - Data science prosjektstyring
DSC316 - Datafordjupning (20sp)
10. semester (vår)
Study abroad
Benytt sjansen til å studere ved eit anna universitet i utlandet. Vel du retninga generell data science, tilrår vi at du reiser på utveksling i det sjette semesteret.
Reiser du på utveksling er du sjølv ansvarleg for å leggje ein plan som mogleggjer at du får fullført alle dei obligatoriske emna i graden.
Ta kontakt med studierettleier tidleg i studieløpet.
Further studies
Etter fullført integrert mastergrad kan du søkje på lønna stilling som doktorgradsstipendiat (PhD) innan informatikk.
Questions about the study?
Study plan
A study plan is a formal document between you as a student and the University of Bergen. The study plan must provide a clear framework for the study, describe the learning goals you will achieve and how the study is structured.
Study plan for Integrated Master's Programme in Data Science