Datateknologi - master i teknologi/siv.ing.
Dette er studieprogrambeskrivelsen for studieåret 2024-2025
Vekting (stp)
120
Studieprogramkode
M-DATENG
Studienivå
Mastergrad iht §3, 2 år
Fører til grad
Master of Science
Heltid/deltid
Heltid
Varighet
4 Semestre
Grunnstudium
Nei
Undervisningsspråk
Engelsk
Masterstudiet i datateknoologi 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 datateknologi. 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. Den toårige mastergraden i datateknologi omfatter 120 studiepoeng.
Studiet har praktiske emner som bygger på matematikk, statistikk, og grunnleggende emner innen datateknologi fra bachelorgraden. Programmet inneholder avanserte emner innen algoritmer, sikkerhet, nettverk, distribuerte systemer, maskinlæring 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.
IKT systemer kan hjelpe å dokumentere, analysere og effektivisere bruk av resurser. For eksempel kan delingsøkonomien bidra til at biler og hus brukes av flere. Dette bidra 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 bidra 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.
Universitetet i Stavanger 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.
Etter opptak til programmet kan du søke på et deltidsstudium. Alternativt kan du søke direkte på et deltidsstudium.
Læringsutbytte
Etter fullført toårig 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 datateknologi er uunnværlige i nesten alle bransjer. Noen eksempler på virksomheter hvor de finner arbeid: IT-konsulentselskaper, bedrifter som utvikler annen type teknologi, energiselskaper, virksomheter innen telekommunikasjon, sykehus og andre offentlige etater. Vi møter digital teknologi overalt, og forskere og utviklere innen informatikk 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
Oppstartssemester:
-
Obligatoriske emner
-
DATMAS: Masteroppgave i datateknologi
Andre år, semester 3
-
-
3. semester ved UiS eller utveksling
-
Emner ved UiS 3. semester
-
Anbefalte valgemner 3. semester ved UiS
-
DAT535: Data-intensive Systems and Algorithms
Andre år, semester 3
-
DAT640: Informasjonsgjenfinning og tekstutvinning
Andre år, semester 3
-
DAT655: Blokkjedeteknologi og applikasjon
Andre år, semester 3
-
ELE510: Bildebehandling og maskinsyn
Andre år, semester 3
-
-
Andre valgemner 3. semester ved UiS
-
DAT530: Diskret simulering og ytelsesanalyse
Andre år, semester 3
-
DAT620: Prosjekt i datateknologi
Andre år, semester 3
-
ELE680: Dype nevrale nett
Andre år, semester 3
-
STA510: Statistisk modellering og simulering
Andre år, semester 3
-
-
-
Utveksling 3. semester
-
3. semester utveksling
-
-
-
Obligatoriske emner
-
DAT505: Etisk hacking
Første år, semester 1
-
DAT510: Sikkerhet og sårbarhet i nettverk
Første år, semester 1
-
DAT515: Nettskyteknologier
Første år, semester 1
-
DAT610: Trådløs kommunikasjon
Første år, semester 1
-
DAT520: Distribuerte systemer
Første år, semester 2
-
DAT550: Datautvinning og dyplæring
Første år, semester 2
-
DAT600: Algoritmeteori
Første år, semester 2
-
DATMAS: Masteroppgave i datateknologi
Andre år, semester 3
-
-
3. semester ved UiS eller utveksling
-
Emner ved UiS 3. semester
-
Velg ett emne
-
IND500: Investeringsanalyse
Andre år, semester 3
-
IND510: Prosjektledelse
Andre år, semester 3
-
-
Anbefalte valgemner 3. semester ved UiS
-
DAT530: Diskret simulering og ytelsesanalyse
Andre år, semester 3
-
DAT535: Data-intensive Systems and Algorithms
Andre år, semester 3
-
DAT640: Informasjonsgjenfinning og tekstutvinning
Andre år, semester 3
-
DAT655: Blokkjedeteknologi og applikasjon
Andre år, semester 3
-
-
Andre valgemner 3. semester ved UiS
-
DAT620: Prosjekt i datateknologi
Andre år, semester 3
-
ELE510: Bildebehandling og maskinsyn
Andre år, semester 3
-
ELE680: Dype nevrale nett
Andre år, semester 3
-
STA510: Statistisk modellering og simulering
Andre år, semester 3
-
-
-
Utveksling 3. semester
-
3. semester utveksling
-
-