Master (5-årig)HeltidDatavitenskap
Drømmer du om å forvandle tall og informasjon til spennende innovasjon? Med en mastergrad i datavitenskap får du verktøyene du trenger til å finne mønstre i data – og kunnskapen til å utnytte dem der det trengs.
Søknadsfrist:
Studiestart:
Høst
Antall studieplasser:
25
Poenggrenser:
Opptakskrav:
Generell studiekompetanse + sivilingeniørkrav (SIVING).
- Generell studiekompetanse + SIVING
Hver dag produseres det et hav av informasjon og data om alt fra miljø, energi, medisin og økonomi til sosiale medier. Datavitenskap har en enorm betydning for både samfunnet og næringslivet, og det kommer bare til å bli viktigere i årene som kommer.
Bli spesialist på ditt eget fagområde
Med en master i datavitenskap får du verdifull erfaring med å samle og organisere data, analysere komplekse datasett og å jobbe med mønstergjenkjenning og maskinlæring. Underveis lærer du om både datasikkerhet, juss og etikk – i tillegg til at du fordyper deg i ditt eget fagområde.
Kåret til Norges beste masterprogram innen informasjons- og datateknologi
Hos oss blir du du del av Norges første femårige sivilingeniørutdanning innen datavitenskap. Det første studentkullet begynte høsten 2018, og allerede i 2019 ble programmet kåret til Norges beste masterprogram innen informasjons- og datateknologi i Studiebarometeret. Programmet kom også på topp samme undersøkelse i 2021. Les mer om hvorfor datavitenskapstudentene våre er så fornøyde
Et godt studentmiljø
NMBU har Norges mest fornøyde studenter, og noen av grunnene til det kan du lese om på studieliv-sidene våre. Mesteparten av de sosiale aktivitetene skjer her på campus og i regi av studentforeningene. Studentforeningen til Datavitenskap heter DataSci. Sjekk dem ut på Facebook eller Instagram.
Du kan også følge fakultetet på Instagram og Facebook for å bli bedre kjent med oss!
Karrieremuligheter
Datavitenskap regnes som et av morgendagens viktigste nye fagområder. Med en master i datavitenskap får du en ettertraktet sivilingeniørutdannelse som gir deg en drøss av spennende muligheter etter studiene.
Arbeidsgivere innen blant annet prosessindustri, robotikk, telekom, energi, finans, forsikring, medisin og konsulentbransjen søker i dag aktivt etter den kompetansen du får med en mastergrad i datavitenskap.
Her er noen av arbeidsplassene til tidligere studenter fra vår toårige mastergrad i data science:
- Industri: Statkraft, Statnett, Equinor, IBM
- IT og Telekommunikasjon: Telenor, Telia, Computas
- Finans, bank og forsikring: DnB, If Skadeforsikring, Gjensidige
- Mediehus: NRK, Schibsted Media Group
- Forskning: Sintef, Simula, Uni Research
- Konsulentvirksomhet: Accenture, KPMG, Capgemini, Bouvet, iKnow, Arundo Analytics, Acando, Sopra Steria
Her kan du lese om hva noen av våre tidligere studenter jobber med.
Generell kompetanse:
- Kan formidle og kommunisere ingeniørfaglige problemstillinger og løsninger både overfor spesialister og allmennheten.
- Kan bidra til innovasjon og entreprenørskap.
- Kan gjennomføre et selvstendig, avgrenset ingeniørfaglig forsknings- eller utviklingsprosjekt under veiledning.
Kunnskaper:
- Forstår ingeniørfagenes rolle i et helhetlig samfunnsperspektiv, har innsikt i etiske krav og hensyn til bærekraftig utvikling, og kan analysere etiske problemstillinger knyttet til ingeniørfaglig arbeid.
- Har brede matematisk-naturvitenskapelige, teknologiske og datatekniske basiskunnskaper som grunnlag for metodeforståelse, anvendelser, faglig fornyelse og omstilling.
- Har dybdekunnskap innen et begrenset felt knyttet opp mot aktiv forskning, herunder tilstrekkelig faglig innsikt til å ta i bruk nye forskningsresultater.
- Kjennskap til datasikkerhet, jus og etikk.
Ferdigheter:
- Kan utarbeide helhetlige løsninger av ingeniørfaglige problemer, herunder kunne utvikle løsninger i en tverrfaglig kontekst. Kan vurdere analyseverktøy, metoder, tekniske modeller, beregninger og løsninger selvstendig og kritisk.
- Kan planlegge og gjennomføre innhenting av data, samt behandle, analysere og tolke dataene. amle og organisere data, utføre multivariat analyse av høydimensjonale data, mønstergjenkjenning og maskinlæring, vurdere kvalitet av data og resultater.
- Kan analysere matematiske modeller for prosesser f. eks. i fysikk, biologi, teknikk.
- Har praktiske ferdigheter i aktuell teknologi og metodikk, slik at de kan gå rett inn i produktivt arbeid.
- Har tilstrekkelig teoretisk grunnlag for å kunne løse oppgaver og tilegne seg ny kunnskap på egen hånd.
- Et utenlandsopphold kan legges til 3. eller 4. studieår.
Studentene skal ta følgende emner:
- innføringsemne 10 sp
- ex.phil 10 sp
- matematikk 30 sp
- informatikk 10 sp
- fysikk 20 sp
- statistikk 10 sp
- økonomi og samfunnsfag 10 sp
- Informatikk- og Data Science-emner 60 sp
- Spesialiseringer, inkl prosjektoppgave og masteroppgave i anvendt datavitenskap 120 sp
I undervisningen kan følgende former inngå:
- forelesninger
- prosjektoppgaver, f.eks. semesteroppgaven som presenteres i plenum
- underveis i masteroppgavearbeidet arrangeres plenumsmøter for studentene hvor de presenterer sitt arbeid
- demonstrasjoner
- gruppearbeid på temaer, metoder, datamodeller,
- øvingsoppgaver i tidligere gitte eksamensoppgaver eller andre relevante oppgaver
- laboratorieanalyser
- deltagelse på seminarer
- utferder og studiereiser
- Noen emner har skriftlig eksamen og noen har muntlig eksamen. Andre emner har langsgående evaluering hvor flere elementer inngår i grunnlaget for karakterfastsettingen. I stor grad nyttes bokstavkarakterer, men i enkelte emner nyttes bestått/ikke bestått. Som avslutning på studiet inngår det et selvstendig arbeid, masteroppgaven, som skal vise forståelse, refleksjon og modning. Studenten vil bli stilt spørsmål fra sin oppgave av sensor.