Fakta
- 51.80 (primær)
- 54.50 (ordinær)
Informasjon er oppdatert av Universitetet i Bergen
19. november 2024.
Om studiet
Data science er tverrfaglig, og du vil lære vitenskapelige metoder, prosesser, algoritmer og system for å få kunnskap og innsikt fra store mengder data. Du vil få teoretiske og praktiske ferdigheter innen alle områder av data science, som maskinlæring, matematikk, statistikk, programutvikling, nettverk og visualisering. Du blir ekspert på å samle inn, forberede, behandle og analysere data. Du vil få erfaring i å lede prosjekt innen IT, og i løpet av studieløpet får du nyttig praksiserfaring i arbeidslivet.
Integrert master i data science (sivilingeniør) kombinerer realfagene matematikk, statistikk og informatikk med ingeniørfag, maskinlæring, visualisering, prosjektledelse og data science-praksis. Data science er et tverrfaglig fagområde der studentene lærer vitenskapelige metoder, prosesser, algoritmer og systemer for å hente ut kunnskap og innsikt fra store mengder data, ofte preget av støy.
Data kan komme fra ulike kilder og i ulike formater. Gjennom studiet får studentene en oversikt over alle trinnene i data science-prosessen, inkludert datainnsamling, dataklargjøring, databehandling, dataanalyse med statistikk, maskinlærings- og visualiseringsmetoder, implementering av data science-løsninger og vurdering av etiske og samfunnsmessige problemstillinger relatert til data science.
Oppbygging
Den første halvdelen av studiet har stort fokus på å forstå det teoretiske grunnlaget for maskinlæring, konkrete algoritmer, programmering og anvendelse på reelle datasett.
Den siste halvdelen av studiet fokuserer på praksis og prosjektledelse, med muligheter for å velge spesialisering innen relevante retninger (for eksempel Visual Data Science, Statistical Data Science, Algoritmer, Biological Data Science, Økonomi/Optimalisering, Nettverk og Grafer, Maskinlæring) og anvendelsesområder (f.eks. Lingvistikk, Biologi, Energi).