Datateknologi - master i teknologi/siv.ing., deltid


Dette er studieprogrambeskrivelsen for studieåret 2024-2025

Fakta

Vekting (stp)

120

Studieprogramkode

M-DATENG-D

Studienivå

Mastergrad iht §3, 2 år

Fører til grad

Master of Science

Heltid/deltid

Deltid

Varighet

8 Semestre

Grunnstudium

Nei

Undervisningsspråk

Engelsk

Masterstudiet i datateknologi ved Universitetet i Stavanger er åpent for norske og internasjonale studenter. Med en mastergrad i datateknologi er døren åpen for noen av de mest utfordrende og interessante jobbene i feltet. Studiet gir en bred forankring innen datavitenskap. Dette er et internasjonalt studieprogram, og alle emner gis på engelsk. Studiet er organisert under Fakultet for naturvitenskap og teknologi, Institutt for data- og elektroteknologi.

Studiets innhold, oppbygging og sammensetning

Universitetet i Stavanger tilbyr et masterprogram rettet mot studenter som har fullført en 3-årig ingeniørutdanning i datateknologi. Mastergraden i datateknologi omfatter 120 studiepoeng. I deltidsløpet kan du spre disse emnene over 4 år og ta ett til to emner hvert semester.

Studiet har praktiske emner som bygger på matematikk, statistikk, og grunnleggende kurs innen datateknologi fra bachelorgraden. Programmet inneholder avanserte emner innen algoritmer, sikkerhet, nettverk, distribuerte systemer, maskin læring og datautvinning.

Programmet tilbyr et mangfold av læringsaktiviteter og undervisningsformer, fra tradisjonelle forelesninger og øvelser, prosjektarbeid, selvstudium og laboratoriearbeid til introduksjon og praksis i bruk av moderne programvare. Vektleggingen av de enkelte undervisningsformene varierer mellom emnene.

Følgende fremgår av den enkelte emnebeskrivelse:

  • Arbeids- og undervisningsformer
  • Pensumlitteratur
  • Evalueringsformer
  • Vurderingsformer

FNs bærekraftmål

FNs bærekraftmål er verdens felles arbeidsplan for å utrydde fattigdom, bekjempe ulikhet og stoppe klimaendringene innen 2030.
Gjennom et studium i datateknologi får du kompetanse som kan bidra direkte i arbeidet med å nå målene for en bedre verden. IKT kan brukes for å hjelpe til med samtlige bærekraftmål.

For eksempel kan IKT systemer hjelpe å dokumentere, analysere og effektivisere bruk av resurser. For eksempel kan delingsøkonomien bidra til at biler og hus brukes av flere. Dette bidrar til bærekraftsmål 12 Ansvarlig forbruk og produksjon.

Nettkriminalitet, inkludert både svindel og identitetstyveri er en økende trussel. Med en master i datateknologi lærer du å designe sikre IT systemer. Dette bidrar til bærekraftsmål 16 Fred, rettferdighet og velfungerende institusjoner.

For FNs 9. bærekraftsmål Industri, infrastruktur og innovasjon, vil du i et datastudium lære hvordan IT-infrastrukturen bak dagens og morgendagens internett fungerer. I masteren i datateknologi vil du også lære om skyteknologi, trådløse nett og nettene til framtidas mobiltelefoner, 6G.

UiS legger vekt på å kunne tilby alle studier som planlagt, men må ta forbehold om tilstrekkelig med ressurser og/eller studenter til å gjennomføre tilbudet. Over tid vil det være naturlig at det faglige innholdet og tilbudet av emner endres på grunn av den generelle utviklingen i fagfelt, bruk av teknologi og endringer i samfunnet for øvrig.

Læringsutbytte

Etter fullført mastergrad i datateknologi skal kandidaten ha følgende samlede læringsutbytte, definert i form av kunnskap, ferdigheter og generell kompetanse:

Kunnskap

K1: Avansert kunnskap innen datateknologi inkludert sky-tjenester, sikkerhet, nettverk, distribuerte systemer, datautvinning og maskinlæring.

K2: Dyp kunnskap om fagområdets vitenskapelige teorier og metoder.

Ferdigheter

S1: Selvstendig bruke relevante metoder innen forskning og programvareutvikling.

S2: Analysere og forholde seg kritisk til ulike informasjonskilder og anvende disse for å strukturere og formulere faglige resonnementer innen datateknologi.

S3: Utføre et uavhengig, begrenset forsknings- eller utviklingsprosjekt under veiledning og i tråd med etablerte etiske normer for forskning.

S4: Utnytte kunnskap innen trådløs kommunikasjon, sensornettverk, distribuerte kommunikasjonssystemer. datautvinning og maskinlæring.

S5: Design, modeller, simuler og utvikler avanserte nettverksbaserte datasystemer med fokus på pålitelighet og sikkerhet.

Generell kompetanse

G1: Analysere relevante faglige, og undersøke etiske problemstillinger.

G2: Bruke tilegnet kunnskap og ferdigheter på nye områder for å fullføre komplekse oppgaver og prosjekter.

G3: Kommunisere helhetlig om eget arbeid og beherske fagområdets uttrykksform.

G4: Kommunisere om faglige problemstillinger, analyser og konklusjoner innenfor fagområdet, både med spesialister og med allmennheten.

Hva kan du bli?

Utviklere og forskere innen datateknikk er uunnværlige i nesten alle bransjer. Noen eksempler på virksomheter hvor de finner arbeid: IT-konsulentselskaper, bedrifter som utvikler ny teknologi, energiselskaper, virksomheter innen telekommunikasjon, sykehus og andre offentlige etater. Vi møter digital teknologi overalt, og forskere og utviklere innen datateknikk er avgjørende for å gjøre informasjonssamfunnet og digitaliseringen til en realitet.

Fullført mastergrad gir grunnlag for opptak på PhD-studier innen informasjonsteknologi, matematikk og fysikk.

Emneevaluering

Ordninger for kvalitetssikring og evaluering av studier er fastsatt i kvalitetssystem for utdanning.

Studieplan og emner

  • Datateknologi - Velg spesialisering

    • Spesialisering Data Science

      • Obligatoriske emner

        • DATMAS: Masteroppgave i datateknologi

          Fjerde år, semester 7

          Masteroppgave i datateknologi (DATMAS)

          Studiepoeng: 30

      • Velg 2 emner 7. semester

        • DAT530: Diskret simulering og ytelsesanalyse

          Fjerde år, semester 7

          Diskret simulering og ytelsesanalyse (DAT530)

          Studiepoeng: 10

        • DAT620: Prosjekt i datateknologi

          Fjerde år, semester 7

          Prosjekt i datateknologi (DAT620)

          Studiepoeng: 10

        • STA530: Statistisk læring

          Fjerde år, semester 7

          Statistisk læring (STA530)

          Studiepoeng: 10

    • Spesialisering Pålitelige og sikre systemer

      • Obligatoriske emner

        • DATMAS: Masteroppgave i datateknologi

          Fjerde år, semester 7

          Masteroppgave i datateknologi (DATMAS)

          Studiepoeng: 30

      • Anbefalte valgemner 7. semester

        • DAT640: Informasjonsgjenfinning og tekstutvinning

          Fjerde år, semester 7

          Informasjonsgjenfinning og tekstutvinning (DAT640)

          Studiepoeng: 10

        • ELE510: Bildebehandling og maskinsyn

          Fjerde år, semester 7

          Bildebehandling og maskinsyn (ELE510)

          Studiepoeng: 10

      • Andre valgemner 7. semester

        • DAT620: Prosjekt i datateknologi

          Fjerde år, semester 7

          Prosjekt i datateknologi (DAT620)

          Studiepoeng: 10

        • ELE510: Bildebehandling og maskinsyn

          Fjerde år, semester 7

          Bildebehandling og maskinsyn (ELE510)

          Studiepoeng: 10

        • ELE680: Dype nevrale nett

          Fjerde år, semester 7

          Dype nevrale nett (ELE680)

          Studiepoeng: 5

  • Datateknologi - Velg spesialisering

    • Spesialisering Data Science

      • Obligatoriske emner

        • DAT500: Data-intensive systemer

          Tredje år, semester 6

          Data-intensive systemer (DAT500)

          Studiepoeng: 10

        • DATMAS: Masteroppgave i datateknologi

          Fjerde år, semester 7

          Masteroppgave i datateknologi (DATMAS)

          Studiepoeng: 30

      • Velg ett emne 5. semester

        • DAT510: Sikkerhet og sårbarhet i nettverk

          Tredje år, semester 5

          Sikkerhet og sårbarhet i nettverk (DAT510)

          Studiepoeng: 10

        • DAT640: Informasjonsgjenfinning og tekstutvinning

          Tredje år, semester 5

          Informasjonsgjenfinning og tekstutvinning (DAT640)

          Studiepoeng: 10

        • ELE510: Bildebehandling og maskinsyn

          Tredje år, semester 5

          Bildebehandling og maskinsyn (ELE510)

          Studiepoeng: 10

      • Velg 2 emner 7. semester

        • DAT530: Diskret simulering og ytelsesanalyse

          Fjerde år, semester 7

          Diskret simulering og ytelsesanalyse (DAT530)

          Studiepoeng: 10

        • DAT620: Prosjekt i datateknologi

          Fjerde år, semester 7

          Prosjekt i datateknologi (DAT620)

          Studiepoeng: 10

        • STA530: Statistisk læring

          Fjerde år, semester 7

          Statistisk læring (STA530)

          Studiepoeng: 10

    • Spesialisering Pålitelige og sikre systemer

      • Obligatoriske emner

        • DAT530: Diskret simulering og ytelsesanalyse

          Tredje år, semester 5

          Diskret simulering og ytelsesanalyse (DAT530)

          Studiepoeng: 10

        • DATMAS: Masteroppgave i datateknologi

          Fjerde år, semester 7

          Masteroppgave i datateknologi (DATMAS)

          Studiepoeng: 30

      • Velg ett emne 6. semester

      • Anbefalte valgemner 7. semester

        • DAT640: Informasjonsgjenfinning og tekstutvinning

          Fjerde år, semester 7

          Informasjonsgjenfinning og tekstutvinning (DAT640)

          Studiepoeng: 10

        • ELE510: Bildebehandling og maskinsyn

          Fjerde år, semester 7

          Bildebehandling og maskinsyn (ELE510)

          Studiepoeng: 10

      • Andre valgemner 7. semester

        • DAT620: Prosjekt i datateknologi

          Fjerde år, semester 7

          Prosjekt i datateknologi (DAT620)

          Studiepoeng: 10

        • ELE510: Bildebehandling og maskinsyn

          Fjerde år, semester 7

          Bildebehandling og maskinsyn (ELE510)

          Studiepoeng: 10

        • ELE680: Dype nevrale nett

          Fjerde år, semester 7

          Dype nevrale nett (ELE680)

          Studiepoeng: 5

  • Obligatoriske emner

    • DAT505: Etisk hacking

      Andre år, semester 3

      Etisk hacking (DAT505)

      Studiepoeng: 5

    • DAT610: Trådløs kommunikasjon

      Andre år, semester 3

      Trådløs kommunikasjon (DAT610)

      Studiepoeng: 10

    • DAT600: Algoritmeteori

      Andre år, semester 4

      Algoritmeteori (DAT600)

      Studiepoeng: 10

    • DAT550: Datautvinning og dyplæring

      Tredje år, semester 6

      Datautvinning og dyplæring (DAT550)

      Studiepoeng: 10

    • DATMAS: Masteroppgave i datateknologi

      Fjerde år, semester 7

      Masteroppgave i datateknologi (DATMAS)

      Studiepoeng: 30

  • 5. eller 7. semester ved UiS eller utveksling

    • Emner ved UiS 5. og 7. semester

      • Anbefalte valgemner 5. og 7. semester ved UiS

        • DAT640: Informasjonsgjenfinning og tekstutvinning

          Tredje år, semester 5

          Informasjonsgjenfinning og tekstutvinning (DAT640)

          Studiepoeng: 10

        • DAT650: Blokkjedeteknologier

          Tredje år, semester 5

          Blokkjedeteknologier (DAT650)

          Studiepoeng: 10

        • ELE510: Bildebehandling og maskinsyn

          Tredje år, semester 5

          Bildebehandling og maskinsyn (ELE510)

          Studiepoeng: 10

      • Andre valgemner 5. og 7. semester ved UiS

        • DAT535: Data-intensive Systems and Algorithms

          Tredje år, semester 5

          Data-intensive Systems and Algorithms (DAT535)

          Studiepoeng: 5

        • DAT620: Prosjekt i datateknologi

          Tredje år, semester 5

          Prosjekt i datateknologi (DAT620)

          Studiepoeng: 10

        • ELE680: Dype nevrale nett

          Tredje år, semester 5

          Dype nevrale nett (ELE680)

          Studiepoeng: 5

    • Utveksling 5. eller 7. semester

  • Obligatoriske emner

    • DAT510: Sikkerhet og sårbarhet i nettverk

      Første år, semester 1

      Sikkerhet og sårbarhet i nettverk (DAT510)

      Studiepoeng: 10

    • DAT515: Nettskyteknologier

      Første år, semester 1

      Nettskyteknologier (DAT515)

      Studiepoeng: 5

    • DAT520: Distribuerte systemer

      Første år, semester 2

      Distribuerte systemer (DAT520)

      Studiepoeng: 10

    • DAT505: Etisk hacking

      Andre år, semester 3

      Etisk hacking (DAT505)

      Studiepoeng: 5

    • DAT610: Trådløs kommunikasjon

      Andre år, semester 3

      Trådløs kommunikasjon (DAT610)

      Studiepoeng: 10

    • DAT600: Algoritmeteori

      Andre år, semester 4

      Algoritmeteori (DAT600)

      Studiepoeng: 10

    • DAT550: Datautvinning og dyplæring

      Tredje år, semester 6

      Datautvinning og dyplæring (DAT550)

      Studiepoeng: 10

    • DATMAS: Masteroppgave i datateknologi

      Fjerde år, semester 7

      Masteroppgave i datateknologi (DATMAS)

      Studiepoeng: 30

  • 5. eller 7. semester ved UiS eller utveksling

    • Emner ved UiS 5. og 7. semester

      • Velg ett emne

      • Anbefalte valgemner 5. og 7. semester ved UiS

        • DAT530: Diskret simulering og ytelsesanalyse

          Tredje år, semester 5

          Diskret simulering og ytelsesanalyse (DAT530)

          Studiepoeng: 10

        • DAT535: Data-intensive Systems and Algorithms

          Tredje år, semester 5

          Data-intensive Systems and Algorithms (DAT535)

          Studiepoeng: 5

        • DAT640: Informasjonsgjenfinning og tekstutvinning

          Tredje år, semester 5

          Informasjonsgjenfinning og tekstutvinning (DAT640)

          Studiepoeng: 10

        • DAT655: Blokkjedeteknologi og applikasjon

          Tredje år, semester 5

          Blokkjedeteknologi og applikasjon (DAT655)

          Studiepoeng: 5

      • Andre valgemner 5. og 7. semester ved UiS

        • DAT620: Prosjekt i datateknologi

          Tredje år, semester 5

          Prosjekt i datateknologi (DAT620)

          Studiepoeng: 10

        • ELE510: Bildebehandling og maskinsyn

          Tredje år, semester 5

          Bildebehandling og maskinsyn (ELE510)

          Studiepoeng: 10

        • ELE680: Dype nevrale nett

          Tredje år, semester 5

          Dype nevrale nett (ELE680)

          Studiepoeng: 5

        • STA510: Statistisk modellering og simulering

          Tredje år, semester 5

          Statistisk modellering og simulering (STA510)

          Studiepoeng: 10

    • Utveksling 5. eller 7. semester

Utveksling

Utenlandsopphold er mulig for alle UiS-studenter, selv om spesielle ordninger kan være nødvendig for deltidsstudenter.

For mer informasjon, se under fulltidsstudium.

Opptakskrav

Opptakskravet er fullført bachelorgrad i ingeniørfag i data, i henhold til nasjonal rammeplan for ingeniørutdanning,

Opptakskravet er fullført bachelorgrad i ingeniørfag i data, i henhold til nasjonal rammeplan for ingeniørutdanning, eller en annen bachelorgrad i data, informatikk eller liknende som inneholder minimum 50 sp med informatikk- eller datatekniske emner. 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.

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.

Det er satt en laveste gjennomsnittskarakter for opptak på C.

Søknadsfrist: 15 april

Kontaktinformasjon

Det teknisk-naturvitenskapelige fakultet, tlf. 51 83 17 00, e-post: post-tn@uis.no

Studiekoordinator: Sheryl Josdal