Master of Science in Data Science and Machine Learning (DAMA)

Programoppsett

1. år

• DAMA50 Matematikk for maskinlæring
• DAMA51 Foundations in Computer Science

2. år

• DAMA60 Algoritmiske teknikker og systemer for datavitenskap og maskinlæring
• DAMA61 Numeriske og beregningstekniske teknikker for datavitenskap og maskinlæring

Retningslinjer for modulvalg

• Programmet er strukturert over to (2) år, som inkluderer fire (4) obligatoriske kursmoduler. Studentene kan velge en (1) til to (2) kursmoduler hvert studieår.
• Valget av førsteårskursmodulene er uhemmet; det er ingen prioritetsbegrensning ved valg mellom DAMA50 og DAMA51.
• Valget av DAMA60 og DAMA61 blir mulig etter å ha deltatt på kursmodulene for det første året (dvs. en student kan velge hvilken som helst modul av et år så lenge han/hun har fullført alle modulene fra det foregående året eller han/hun registrerer seg for eventuelle gjenværende tidligere moduler).
• Det er ingen prioritetsbegrensning ved valg mellom DAMA60 og DAMA61.
• For tilegnelse av mastergraden kreves vellykket oppmøte på de fire obligatoriske kursmodulene.

Etter vellykket gjennomføring av programmet vil nyutdannede ha fått:

• En forståelse av de grunnleggende prinsippene og metodene for datavitenskap og maskinlæring.
• En evne til å bruke metoder for å samle inn, administrere og analysere store mengder data (big data).
• En evne til å analysere store data og bruke dem til klassifiserings- og prediksjonsformål.
• En evne til å bruke maskinlæringsmetoder og optimaliseringsalgoritmer for beslutningstaking.
• En evne til å utvikle maskinlæringsalgoritmer for spesifikke applikasjoner innen en rekke vitenskapelige felt.
• En evne til å bruke avanserte metoder for å presentere funn for å sikre mest mulig effektiv analyse og kommunikasjon.

En forståelse av de sosiale og etiske aspektene ved å analysere og presentere data, personvern, databehandling under hensyntagen til regelverket som styrer slike aktiviteter ved bruk av datamaskiner, og beskyttelse av intellektuell eiendom.