× Denne sida er ikkje tilgjengeleg på målforma du har valt.

Computational Engineering, master favoritt ikon

Universitet og høgskole

Studienivå

Master, 2 år

Studiepoeng

120

Semester

4

Om studiet

En mastergrad i Computational Engineering vil gjøre deg kvalifisert for de mest krevende og interessante oppgaver i privat og offentlig sektor rollen som ingeniør, forsker eller leder.

Studiets oppbygging

Hva kan mennesker gjøre bedre enn maskiner? Hva er i det hele tatt mulig å beregne ved hjelp av datamaskiner?

Ingen av disse spørsmålene er fullt ut besvart ennå, og for de fleste tilfeller må modellering brukes. Dette masterprogrammet vil lære deg hvordan du kan oppnå forståelse av komplekse problemer, der man ofte ikke har nok informasjon, ved hjelp av modeller.

Modellering bryter et komplekst, ustrukturert problem ned i mindre, håndterbare deler som kan løses ved bruk av algoritmer og datamaskiner. Denne arbeidsmåten har mye til felles med algoritmisk tenkning, også kjent som «computational thinking». Studiet bruker «computational thinking» aktivt som strategi for å studere en konkret problemstilling, vurdere ulike fremgangsmåter for å løse den, forstå styrker og svakheter ved valg av ulike løsningsmetoder, samt å kommunisere analysen og foreslå løsninger til kollegaer og ledere.

Beslutninger og modellering

Gode beslutninger er avhengig av kunnskap om ulike prosesser, relevante data, samt gode modeller og ferdigheter til å modellere selv.

Ved å tilegne deg modelleringskompetanse og hvordan en modell kan danne grunnlag for beslutninger, vil du være bedre rustet til å bidra til et arbeidsliv som skaper verdier gjennom digitalisering. Samfunnsutfordringer endrer seg over tid, men basiskunnskap og programmeringsferdigheter som du oppnår i dette studiet vil gjøre deg bedre rustet til å takle disse utfordringene. Studieprogrammet vil gi deg ferdigheter som å analysere komplekse problemer og bruke faglig kompetanse som grunnlag for bedre beslutninger til for eksempel bedre ytelse, kvalitet og arbeidsflyt.

Emner

Studiet har metodeemner som bygger videre på matematikk, statistikk og grunnleggende programmering fra bachelorstudiet i ingeniør eller realfag. Studiet inneholder videregående modelleringsemner og algoritmeemner, beslutningsanalyse, optimalisering og usikkerhetsmodellering.

Opptakskrav

Bachelorgrad i ingeniørfag eller tilsvarende.

For opptak kreves minst 10 studiepoeng i informatikk eller data, eller et ingeniørfaglig innføringsemne inkludert programmering. For opptak kreves i tillegg bestått eksamen i 30 studiepoeng i matematikk og statistikk.

Det er satt en laveste gjennomsnittskarakter for opptak på C. Dekan kan godkjenne lavere karaktergrense dersom særlige forhold tilsier det.

Søkere som fullfører bachelorgraden i søknadssemesteret kan få tilbud om betinget opptak på de 150 studiepoengene oppnådd i de første fem semestrene av bachelorgraden. Søkerne må da dokumentere at de har full studieprogresjon samt utdanningsplan for vårsemesteret. I betingelsen for opptaket, må søker fullføre bachelorgrad og dokumentere dette innen 1. juli for at tilbudet skal være gjeldende.

Studenter som mangler 10 studiepoeng i matematikk og / eller statistikk kan ta dem i løpet av første semester i masterprogrammet. Emnene må tas utenom ordinær studieplan for masterstudiet.

Søknad: via lokalt opptak.
Søknadsfrist: 15. april.
Søknadsfrist for søkere med utenlandsk utdanning utenom nordiske land: 1 mars

Læringsutbytte

A candidate with a Master degree in Computational Engineering at UiS will have the following overall learning outcomes defined in terms of knowledge, skills and general competence:Knowledge

  • Has advanced knowledge in the field of uncertainty quantification and modeling for decision support. This means that the candidate has the ability to develop mathematical models that account for uncertainties contained in incomplete data and information and provide the basis for improved understanding and interpretation of data as well as for decision support.
  • Advanced knowledge of effective methods for designing, developing and testing models.
  • Advanced knowledge in the use of algorithms and computational thinking to solve discrete and continuous problems.
  • Understand the limitations introduced by representing a complex system with a model.
  • Understand the constraints associated with the chosen solution method, including approximation errors and constraints linked to the selection of specific algorithms or numerical methods.
  • Understand the importance of quantifying relevant and material uncertainties to generate insight and informed decisions.
  • Deep understanding of the significance and consequences imbedded in the well-known quote: "All models are wrong, but some models are useful" (George Box, 1978).

Skills

  • Analyze and act critically to different sources of information and apply them to structure and formulate professional and scientific reasoning according to modeling, uncertainty quantification, simulation, optimization and decision support.
  • Detailed knowledge and experience of programming in at least one high level programming language.
  • Determine model parameters using data and expert knowledge.
  • Be able to find the right balance between a model's usefulness (how credible is the understanding generated by the model) and manageability (any analysis must be completed within given time and resource constraints).
  • Develop custom modeling programs for specific decision or optimization situations.
  • Model systems and develop new instruments and applications for gathering relevant data, analysis and management in accordance with established engineering principles.
  • Evaluate instruments and applications to quantify the value of information and to optimize the data gathering, analysis and management.
  • Perform sensitivity analysis of model parameters to generate additional insights and understanding.

General Competence

  • Develop hypotheses and suggest systematic ways to test them using mathematical models.
  • Communicate in a professional way about scientific problems, decisions, results of data, uncertainty, and modeling analysis - both to specialists and to the general public.
  • Utilize the generic nature that lies in the use of mathematical formulations to actively seek to transfer knowledge between different applications.
  • Utilize the mathematical formulation to gain insight into the core of the problem, that is uncover the most basic mechanisms that govern the process being studied.
  • Insight into "The Art and Science of Mathematical Modeling".

Vidare studium

A Master degree in Computational Engineering gives a solid foundation for admission to PhD studies in the areas relevant to the chosen academic specialization. In particular, the PhD studies in energy and petroleum technology as well as in information technology, mathematics and physics are relevant.

Karrierevegar

Modeling skills and abilities are necessary in every industry. Some examples of industries and businesses where students can find employment are: Oil and energy, consulting and service companies, hospitals and other public agencies. The use of digital technology is rapidly increasing and can be seen everywhere. Computational Engineers are absolutely crucial in realizing the information society, because they have specific knowledge of the engineering aspects (domain knowledge) and computational skills to take the necessary digitalization steps.

Utveksling

Skaff deg et konkurransefortrinn i arbeidslivet - reis på utveksling!

UiS har inngått avtaler med høyere utdanningsinstitusjoner i Norden, Europa og i land utenfor Europa. Utvalget er stort og valget er ditt! På studentsidene kan du finne ut mer om hvor og når nettopp du kan reise i ditt studieprogram.

Det finnes mange gode grunner til å ta deler av utdanningen i utlandet, økte karrieremuligheter er bare én av dem. I tillegg til å skille deg ut i arbeidsmarkedet vil et utvekslingsopphold øke dine språklige ferdigheter, utvikle dine faglige perspektiver og gi deg personlig vekst! At utveksling er både lærerikt og en unik opplevelse for livet er det ingen tvil om!

Søknadsfrist for utreise høstsemesteret er 1. februar og for vårsemesteret 1. september. Minimumskravet for å reise på utveksling er at du må ha bestått eksamener tilsvarende ett års studier (60 studiepoeng) før du reiser.

Les mer om utveksling her: www.uis.no/ut