NB: Data Science – deltid har ikke opptak i 2025.
4 år / 8 semestre
120
Engelsk
August hvert år
Dette studiet har ikke opptak på deltid i 2025

Om studiet
Evnen til å opprette, administrere og utnytte data har blitt en av de viktigste utfordringene i arbeidslivet. Med kompetanse innen Data Science er du svært ettertraktet i 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.
For å analysere, forstå og bruke store datamengder, krever faget tverrfaglig kunnskap. Dette studiet gir deg som har en annen ingeniørbakgrunn mulighet til å spesialisere deg i 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.
Deltidsstudium
Masterstudiet tilbys som et deltidsstudium over 4 år.
Dette deltidsstudiet kan tas i kombinasjon med jobb eller andre aktiviteter, men krever noe fysisk oppmøte. Du tar emner sammen med fulltidsstudenter som tar studiet over to år, men du tar færre emner per semester fordelt på fire år. Deltidsstudiet foregår på dagtid, og de fleste emner baserer seg på laboratoriearbeid og prosjektarbeid i grupper med obligatorisk oppmøte. Forelesninger streames som regel ikke, men bøker og digitale verktøy, som Discord, dekker pensum. Du må regne med at du trenger 1-2 dager per uke (avhengig av semester) for å følge obligatoriske aktiviteter.
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.
Spørsmål om søking og opptak?
Slik søker du opptak til 2-årig master.
Hva er snittet?
Se poenggrenser fra tidligere år.
Kontakt oss
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
Fakultetsadministrasjonen TN
Kontor for utdanningsadministrative tjenester
Institutt for data- og elektroteknologi