Datateknologi - master 5 år

Ønsker du en solid dataforståelse? Dette studiet passer for deg som vil jobbe med programvareutvikling, datanettverk, nettskyløsninger, håndtering og analyse av store datasett, samt utvikling av ny teknologi.

Sist oppdatert
Fakta
Varighet

5 år / 10 semestre

Studiepoeng

300

Antall studieplasser

29

Poenggrense

2023: Alle kvalifiserte søkere

Søknadsfrist

15. april via Samordna opptak

Som datastudent ved UiS har du tilgang til fine fasiliteter, både for egenstudier og gruppearbeid.

Om studiet

Med en mastergrad i datateknologi står mulighetene åpne for de mest interessante arbeidsoppgavene innen fagfeltet. Studiet baserer seg på en 3+2 modell. De tre første årene går du bachelorstudiet i  datateknologi, der undervisningen i hovedsak foregår på norsk. De to siste årene velger du mellom masterprogrammene: datateknologi eller Data Science. Se «studieplan og emner» og «overgang til høyere nivå», for mer informasjon om studiets oppbygning. 

På bachelorgraden lærer du de ferdighetene som en programvareutvikler trenger for å utvikle nye, framtidsrettete programmer. Programmering er en sentral ferdighet her. Andre sentrale emner er algoritmer, databaser, datasikkerhet, kommunikasjonsteknologi og operativsystemer. Du vil også lære det grunnleggende om hvordan et datanettverk som internett er bygd opp, og du kan gjennom et valgfag oppnå kunnskapen du trenger for å få en CISCO-sertifisering innen drift av datanettverk. For å kunne operere de systemene du trenger som dataingeniør, vil du få gode kunnskaper i klassiske realfag. 

Gjennom å velge master innen datateknologi eller Data Science, kan du enten lære mer om avanserte datasystemer, eller spesialisere deg innen behandling av store datamengder, maskinlæring og kunstig intelligens.  

Undervisningen foregår gjennom forelesninger, oppgaveløsning, prosjektarbeid og laboratoriearbeid. Studiet kan være arbeidskrevende. For å lære programmering bør du være innstilt på å legge ned mye arbeid. 

 

Hva kan du bli?

Se beskrivelsen for studieprogrammene:

  • Bachelor i ingeniørfag - datateknologi
  • Master i teknologi – Computer Science eller Data Science

Fullført mastergrad innen datateknologi gir grunnlag for opptak på PhD-studiet i 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.

Se læringsutbyttebeskrivelsene for studieprogrammene:

Bachelor:

Bachelor i ingeniørfag - datateknologi

Master:

Master i teknologi - Data Science

Master i teknologi - Computer Science

Studieplan og emner

Allerede student på dette programmet? Her finner du hele studieprogrambeskrivelsen
  • Datateknologi - bachelor i ingeniørfag

    • Obligatoriske emner

      • Grunnleggende programmering

        Første år, semester 1

        Grunnleggende programmering (DAT120)

        Studiepoeng: 10

      • Fysikk for data/elektro

        Første år, semester 1

        Fysikk for data/elektro (FYS102)

        Studiepoeng: 5

      • Grunnleggende kjemi

        Første år, semester 1

        Grunnleggende kjemi (KJE101)

        Studiepoeng: 5

      • Matematiske metoder 1

        Første år, semester 1

        Matematiske metoder 1 (MAT100)

        Studiepoeng: 10

      • Kurs i studieteknikk og ingeniør- og realfaglig arbeidsmetode

        Første år, semester 1

        Kurs i studieteknikk og ingeniør- og realfaglig arbeidsmetode (TN110)

        Studiepoeng: 0

      • Webprogrammering

        Første år, semester 2

        Webprogrammering (DAT310)

        Studiepoeng: 10

      • Anvendt matematikk og fysikk i robotprogrammering

        Første år, semester 2

        Anvendt matematikk og fysikk i robotprogrammering (ELE130)

        Studiepoeng: 10

      • Matematiske metoder 2

        Første år, semester 2

        Matematiske metoder 2 (MAT200)

        Studiepoeng: 10

      • Algoritmer og datastrukturer

        Andre år, semester 3

        Algoritmer og datastrukturer (DAT200)

        Studiepoeng: 10

      • Informasjons- og programvaresikkerhet

        Andre år, semester 3

        Informasjons- og programvaresikkerhet (DAT250)

        Studiepoeng: 10

      • Operativsystemer og systemprogrammering

        Andre år, semester 3

        Operativsystemer og systemprogrammering (DAT320)

        Studiepoeng: 10

      • Databaser

        Andre år, semester 4

        Databaser (DAT220)

        Studiepoeng: 10

      • Kommunikasjonsteknologi 1

        Andre år, semester 4

        Kommunikasjonsteknologi 1 (DAT230)

        Studiepoeng: 10

      • Sannsynlighetsregning og statistikk 1

        Andre år, semester 4

        Sannsynlighetsregning og statistikk 1 (STA100)

        Studiepoeng: 10

      • Bacheloroppgave i datateknologi

        Tredje år, semester 5

        Bacheloroppgave i datateknologi (DATBAC)

        Studiepoeng: 20

      • Ingeniørfaglig systememne - Teknologiledelse

        Tredje år, semester 6

        Ingeniørfaglig systememne - Teknologiledelse (ING200)

        Studiepoeng: 10

    • Valgemner eller utveksling 5. semester - 30 studiepoeng

      • Emner ved UiS 5. semester

        • Anbefalte valgemner 5. semester

        • Andre valgemner 5. semester

      • Utveksling 5. semester

  • Valg av toårig masterprogram

    • Data Science, master i teknologi/siv.ing.

      • 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

    • Datateknologi, master i teknologi/siv.ing.

      • Obligatoriske emner

      • 3. semester ved UiS eller utveksling

        • Emner ved UiS 3. semester

          • Velg ett emne

          • Anbefalte valgemner 3. semester ved UiS

            • Diskret simulering og ytelsesanalyse

              Andre år, semester 3

              Diskret simulering og ytelsesanalyse (DAT530)

              Studiepoeng: 10

            • Data-intensive Systems and Algorithms

              Andre år, semester 3

              Data-intensive Systems and Algorithms (DAT535)

              Studiepoeng: 5

            • Informasjonsgjenfinning og tekstutvinning

              Andre år, semester 3

              Informasjonsgjenfinning og tekstutvinning (DAT640)

              Studiepoeng: 10

            • Blokkjedeteknologi og applikasjon

              Andre år, semester 3

              Blokkjedeteknologi og applikasjon (DAT655)

              Studiepoeng: 5

          • Andre valgemner 3. semester ved UiS

            • Prosjekt i datateknologi

              Andre år, semester 3

              Prosjekt i datateknologi (DAT620)

              Studiepoeng: 10

            • Bildebehandling og maskinsyn

              Andre år, semester 3

              Bildebehandling og maskinsyn (ELE510)

              Studiepoeng: 10

            • Dype nevrale nett

              Andre år, semester 3

              Dype nevrale nett (ELE680)

              Studiepoeng: 5

            • Statistisk modellering og simulering

              Andre år, semester 3

              Statistisk modellering og simulering (STA510)

              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
5. semester på bachelornivå
3. semester på masternivå

Se beskrivelsen for studieprogrammene:

  • Bachelor i ingeniørfag - datateknologi
  • Master i teknologi – Computer Science eller Data Science

Overgang til høyere nivå

Retningslinjer for overgang til høyere nivå for studenter med opptak på 5-årige masterprogram ved Det teknisk-naturvitenskapelige fakultet

  1. Krav til faglig innhold og gjennomføring for å oppnå graden sivilingeniør for de som er tatt opp direkte til det 5-årige løpet tilsvarer de krav som gjelder for 3+2 modellen.*
    *Studenter med en 3-årig bachelorgrad i ingeniørfag i henhold til norsk rammeplan for ingeniørutdanning eller tilsvarende (som inneholder minst 25 studiepoeng (sp) matematikk, minst 5 sp statistikk, og minst 7,5 sp i fysikk), og som har opptak til master i xxx, er dermed kvalifisert for tilleggstittelen «Master i teknologi/sivilingeniør.
  2. For overgang fra lavere nivå til høyere nivå kreves at studenten har gjennomført minst 90% av de tre første studieårene slik disse er definert i godkjent utdanningsplan. Overgang innvilges av de respektive instituttledere.
  3. Inkludert i de 90% som må være fullført jf pkt 2, må følgende være bestått:
    a) Matematikk og statistikk tilsvarende krav i § 4 i” Utfyllende regler til lokalt opptak” til den masterutdanningen studenten skal ha overgang til.
    b) Bacheloroppgaven.
  4. For overgang fra lavere nivå til høyere nivå kreves oppnådd en nedre karaktergrense på C. Dette er gjeldende for studenter som har opptak til 5-årige masterprogram, uavhengig av opptaksår, som er kvalifisert for overgang til høyere nivå høsten 2019 eller senere. Dekan kan godkjenne lavere karaktergrense dersom særlige forhold tilsier det. Utregning av snittkarakter følger samme utregningsmetode som spesifisert i” Utfyllende regler til lokalt opptak til master i teknologi ved Det teknisk – naturvitenskapelige fakultet” § 4.
  5. Det gis automatisk adgang til eventuelle masteremner dersom disse inngår i godkjent utdanningsplan på lavere nivå.

Opptakskrav

Generell studiekompetanse og matematikk R1 (S1 og S2) og R2 og Fysikk 1 eller 1-årig forkurs for ingeniør.
Søknad: via Samordna opptak.
Søknadsfrist: 15. april

For overgang fra lavere nivå til høyere nivå kreves oppnådd en laveste gjennomsnittskarakter på C

Forrige sommer hadde jeg sommerjobb hos en bedrift der jeg jobbet med sikkerhet. Det var lett å få seg jobb med den forkunnskapen jeg hadde fra studiet.

Stian Brekken Antonsen , datastudent.

Slik er det å studere ved UiS

Spørsmål og svar

Hva er hovedforskjellen på datateknologi og Data Science?

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.

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. Data Science gir grunnlag for arbeid innen dataanalyse og utvikling av databehandlingssystemer for hele data livssyklus.

Liknende utdanninger

Kontakt oss

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