Studieplan for 5MAMN-DSC Informatikk: Data Science (sivilingeniør), master, 5 år., haust 2024
Namn på grad
Integrert master i data science (sivilingeniør)
Omfang og studiepoeng
Integrert masterprogram i data science (sivilingeniør) har eit omfang på 300 studiepoeng og er normert til 5 år.
Fulltid/deltid
Fulltid
Undervisningsspråk
Norsk og engelsk
Studiestart - semester
Haust
Mål og innhald
Integrert master i data science (sivilingeniør) kombinerer realfaga matematikk, statistikk og informatikk med ingeniørfag, maskinlæring, visualisering, prosjektleiing og data science praksis. Data science er eit tverrfagleg fagområde der studentane lærer vitskaplege metodar, prosesser, algoritmar og system for å ekstrahere kunnskap og innsikt frå store mengder data, der disse ofte er beheftet med støy.
Data kan komme frå ulike kilder og i ulike formater. I løpet av studiet få studentane ei oversikt over alle trinna i data science-prosessen, inkludert datainnsamling, dataførebuing, datahandsaming, dataanalyse med statistikk, maskinlærings- og visualiseringsmetodar, å implementere data science-løysingar og studere etiske og samfunnsproblem relatert til data science.
Første halvdel av studiet har eit stort fokus på forståing for det teoretiske grunnlaget til maskinlæring og eit sett av konkrete algoritmar, programmering og bruk på reelle datasett.
Siste halvdel fokuserer på praksis og prosjektleiing, og opnar for valmoglegheiter frå relevante spesialiseringsretningar (til dømes Visuell Data Science, Statistisk Data Science , Algoritmar, Biologisk Data Science , Økonomi/Optimalisering , Nettverk og grafer, Maskinlæring) og anvendingsområder (f. eks Medisinsk Data Science, Lingvistikk, Biologi, Energi).
Læringsutbyte
Kandidaten skal ved avslutta program ha følgande læringsutbyte definert i kunnskapar, ferdigheitar og generell kompetanse:
Kunnskap
Kandidaten
- har kjennskap til heile verdikjeda i data science inkludert preprossesering, organisering og vedlikehald, læring, visualisering, rapportering og operasjonalisering
- forstår prosessen for data-generering
- har teoretisk kunnskap om moglegheiter og begrensingar i data science metodar
- har gode kunnskapar i programmering, matematikk og statistikk
- har djuptgåande kunnskap i eit bestemt fagområde eller anvendingsområde av data science
Ferdigheiter
Kandidaten
- kan planlegge og gjennomføre prosjekt i data science
- kan både velgje og bruke data science verktøy for verkelege problemstillingar
- kan tolke resultata frå data science verdikjedar
- kan implementere komplekse dataprogram
Generell kompetanse
Kandidaten
- kan arbeide både på eigenhand og i grupper med avanserte problemstillingar innan data science
- har eit kritisk og analytisk syn både på eiga og andres arbeid
- har evne til å vidareutvikle kunnskap på eigen hand
- kan vurdere etiske sider av data science
- kan skrive rapportar og gi munnlege presentasjonar i henhold til anerkjende vitskapelege metodar
Opptakskrav
Generell studiekompetanse samt Matematikk R1 (eller Matematikk S1 og S2) og R2 og Fysikk 1. Opptakskode: SIVING
Tilrådde forkunnskapar
Ingen
Innføringsemne
Ex.phil og INF100
Obligatoriske emne
Studiet har to komponentar: emnedel på 270 studiepoeng og ein individuell masteroppgåve. DSC399K - Masteroppgåve i Data science er på 30 studiepoeng og er et sjølvstendig vitskapleg arbeid, som blir gjennomført under rettleiing av fagleg rettleiar.
Graden har to studieretningar: generell data science og medisinsk data science. Studentar tar et val om retning i løpet av 4. semester.
1. semester (høst)
MAT111 eller MAT105 - INF100 - INF140
2. semester (vår)
3. semester (høst)
4. semester (vår)
5. semester (høst)
Generell Data Science: PHYS116 - INF170 - INNOV201
Medisinsk Data Science: INNOV201 - INF170 - Ex.phil
6. semester (vår)
Generell Data Science: Ex.phil - valgemne*- valgemne*
Medisinsk Data Science: KJEM220 - BINF100 - BMEDKRO
7. semester (høst)
8. semester (vår)
Generell Data Science / Medisinsk Data Science:
DSC219 - INF250 - valgemne* **
9. semester (høst)
Generell Data Science: DSC300 - valgemne* - valgemne*
Medisinsk Data Science: DSC300 - DSC316 (20sp)
10. semester (vår)
Generell Data Science / Medisinsk Data Science:
DSC399K (masteroppgåve)
*Retninga generell data science har 50 studiepoeng med valemnar i studieløpet, hvorav minst 20 studiepoeng må være ingeniørfag knyta til ein fordjupingsretning for å oppfylle vilkåra for sivilingeniørgrader. Valgemner etter 6. semester skal veljast i samråd med rettleiar.
** Retninga medisinsk data science har 10 frie studiepoeng i studieløpet. Desse skal veljast i samråd med rettleiar.
For retninga generell data science er følgjande emnar obligatoriske:
INF100, INF140, MAT105/MAT111, MAT121, MNF130, INF101, STAT110, INF161, INF102, INF115, INF112, STAT200, PHYS116, INF170, INNOV201, INF234, INF264, AIKI210, DSC219, INF250, DSC300 og DSC399K. Minst 20 studiepoeng av valemna må være ingeniørfag for å oppfylle vilkåra for siv.ing grad.
For retninga medisinsk data science er følgjande emnar obligatoriske:
INF100, INF140, MAT105/MAT111, MAT121, MNF130, INF101, STAT110, INF161, INF102, INF115, INF112, STAT200, INF170, INNOV201, KJEM220, BINF100, BMEDKRO, INF234, INF264, AIKI210, DSC219, INF250, DSC300, DSC316 og DSC399K.
Tilrådde valemne
Det er berre tillat med 10 studiepoeng på 100-nivå frå og med 7. semester.
Generell data science:
DSC316 anbefalast som valemne for studentar på denne retninga.
Retninga har 50 studiepoeng med valemnar, hvorav minst 20 studiepoeng må være knyta til ein fordjupingsretning.
Forhandsgodkjente fordjupingsretningar:
- Visuell Data Science: INF252 (bygger på INF251), INF253
- Statistisk Data Science: STAT220, STAT250
- Algoritmar: INF236, INF237
- Biologisk Data Science: BINF100, BINF200
- Økonomi/Optimalisering: INF270, INF271
- Nettverk/grafer: INF237, INF207
- Maskinlæring: INF265, INF367
Lista over er eit utgangspunkt for moglege fordjupingsretningar og kan bli oppdatera etter kvart. Studentar kan søkte til programstyret om å ta andre fordjupingar. Fordjupingar/emnar som ligg utanfor dei allereie er forhandsgodkjende fordjupingsretningane, må være ingeniørfag for å oppfylle vilkåra for sivilingeniørgrader.
Medisinsk data science:
Inneheld 10 studiepoeng i valfrie emnar.
Rekkefølgje for emne i studiet
Tilrådd rekkefølgje for emna finn du under overskrifta "obligatorisk emne".
Delstudium i utlandet
Studieprogrammet har lagt til rette for at studentane kan ta delar av studiet ved lærestader i utlandet. For studieretninga i generell data science er sjette semester anbefalt for utveksling.
Arbeids- og undervisningsformer
Undervisningsformene i studiet inkluderer i hovudsak førelesingar og grupper. Undervisningsformer for kvart emne som inngår i masterprogrammet er omtalt i emnebeskrivinga.
Vurderingsformer
Vurderingsformer i studiet inkluderer i hovudsak skriftleg eksamen (3 timar, 5 timar og 8 timar) og munnleg eksamen, men også andre former som til dømes mappevurdering. Vurderingsformer for kvart emne som inngår i masterprogrammet er omtalt i emnebeskrivinga.
Karakterskala
Ved UiB er det to typar karakterskalaer: «bestått/ikkje bestått» og bokstavkarakterar på skalaen A-F. For masteroppgåva vert bokstavkaraktar nytta. Karakterskala for kvart emne som inngår i masterprogrammet er omtalt i emnebeskrivinga.
Vitnemål og vitnemålstillegg
Vitnemål blir skrive ut etter at graden er fullført.
Grunnlag for vidare studium
Masterstudiet gir grunnlag for opptak til forskarutdanninga (ph.d.-grad). Ein må normalt vere tilsett i ei stilling som stipendiat for å få opptak.
Relevans for arbeidsliv
Ifølge Bureau of Labor Statistics, er det stadig etterspørsel etter arbeidstakere med bakgrunn innen data science. Data scientister jobber innen flere sektorer:
- Medisin
- Finans, bank og forsikring
- Høgteknologibedrifter
- IT og telekommunikasjon
- Konsulentbransjen
- Gründerverksemd
- Offentleg forvaltning og forsking
- Store industriselskap
Evaluering
Masterprogrammet blir kontinuerleg evaluert i tråd med retningslinjene for kvalitetssikring ved UiB. Emne- og programevalueringar finn ein på kvalitetsbasen.uib.no
Programansvarleg
Programstyret har ansvar for fagleg innhald og oppbygging av studiet og for kvaliteten på studieprogrammet
Administrativt ansvarleg
Fakultet for naturvitskap og teknologi ved institutt for informatikk har det administrative ansvaret for studieprogrammet.
Kontaktinformasjon
E-post: Studierettleiar.ii@uib.no Tlf: 55 58 30 30