Kandidat i
Data Science

Om uddannelsen

Med en kandidatgrad i Data Science fra IT-Universitetet får du avancerede analytiske og tekniske færdigheder i at analysere store datasæt.

Uddannelsen dækker hele arbejdsprocessen med data fra håndtering, bearbejdning og analyse til visualisering og ibrugtagning af resultaterne af analysen. Du bygger videre på din bachelorgrad og får mulighed for at specialisere dig og få styrket de færdigheder og den viden, du allerede har tilegnet dig. Du får et solidt fundament i matematik og algoritmik, som du kan bruge, når du skal arbejde med nye teknologier, statistik og beregningsudfordringer. 

Du kommer til at arbejde med forskningsproblemer – for eksempel avanceret netværksanalyse, naturlig sprogbehandling og deep learning. Du bliver også rustet til at forstå og diskutere de etiske implikationer af sådanne teknologier og deres indvirkning på samfundet. 

Med en kandidatuddannelse i Data Science kan du bruge den omfattende teoretiske og anvendte viden, du får undervejs, til at løse den virkelige verdens dataanalyseproblemer.


Uddannelsen imødekommer den voksende efterspørgsel på data scientists, som eksisterer i alle brancher i det private erhvervsliv, i den offentlige sektor og i den akademiske verden. Du lærer at finde indsigter på baggrund af data i meget forskellige formater på tværs af sektorer og brancher med det formål at forbedre processer og skabe innovative løsninger.

Undervejs i uddannelsen fokuserer vi på at give dig både indsigt i de grundlæggende aspekter af og konkrete tekniske færdigheder indenfor algoritmer, maskinlæring og avanceret visualisering. Uddannelsen lægger også vægt på kommunikation og etiske overvejelser, da de spiller en vigtig rolle i datahåndtering og i udviklingen af den nye teknologi, der vil forme samfundet i fremtiden.

Med en kandidatuddannelse i Data Science vil du kunne bidrage betydeligt til et samfund, der er konkurrencedygtigt og i vækst.

Uddannelsen er på engelsk.


 

Hvad er Data Science?

Vi kan desværre ikke vise dig denne video uden brug af cookies. Du kan acceptere cookies i venstre hjørne af siden.

Er uddannelsen noget for dig?

Som studerende på Data Science skal du have et stærkt teknisk fundament fra din bacheloruddannelse indenfor områder som programmering, algoritmer, datahåndtering, matematik og maskinlæring. Du skal have lyst til at anvende dine færdigheder til at finde indsigter ud fra data og hjælpe med at løse problemer af samfundsmæssig relevans. 

Derudover er det en fordel, hvis du har lyst til at blive bedre til at kommunikere løsninger til interessenter med forskellig baggrund.

Der er en del gruppearbejde på denne uddannelse, så du skal være motiveret til at samarbejde med og lære af dine medstuderende.

Studiets opbygning

De første tre semestre på kandidatuddannelsen i Data Science består af obligatoriske kurser, specialiserede valgfagsmoduler og projektarbejde.


Du har derfor stor frihed til at danne din egen unikke profil og præge din uddannelse. I fjerde semester skriver du dit afsluttende speciale.

Se studieordningen for Data Science.


Studiestruktur for MSc i Data Science
1semester Algorithm Design
(7.5 ECTS)
Advanced Applied Statistics 
(7.5 ECTS)
Data in the Wild: Wrangling and visualizing data
(7,5 ECTS)
Seminars in Data science
(7,5 ECTS)
2semester Valgfag
(7.5 ECTS)
Advanced Machine Learning
(7,5 ECTS)
Data Science in Production
(7,5 ECTS)
Algorithmic Fairness, Accountability and Ethics
(7,5 ECTS)
3semester Valgfag
(7,5 ECTS)
Valgfag
(7,5 ECTS)
Valgfag
(7,5 ECTS)
Research-projekt
(7,5 ECTS)
-ELLER-
Valgfag

(15 ECTS)
4semester Speciale 
(30 ECTS)
Programmeringsindhold
Matematisk indhold
Applikationer til problemer i den virkelige verden
Samfundsvidenskabeligt indhold
Research- og videnskabeligt fokus
 
 



Obligatoriske kurser:

Matematiske og algoritmiske elementer: 

  • Algorithm Design
  • Advanced Applied Statistics and Multivariate Calculus
  • Advanced Machine Learning for Data Science

Udforskning af forskellige data, avanceret visualisering, involvering af interessenter i projektbaserede og forskningsbaserede kurser:

  • Data in the Wild: Wrangling and Visualizing Data
  • Data Science in Production
  • Seminars in Data Science

Kommunikationsevner og etiske overvejelser:

  • Algorithmic Fairness, Accountability and Ethics
  • Research Project

 




Valgfag og kandidatafhandling

Valgfagene og dit speciale giver yderligere muligheder for at forme din egen profil. Du kan vælge mellem valgfag, der tilbydes på IT-universitetet på kandidatniveau, eller tage valgfag ved et andet dansk eller udenlandsk universitet. Kandidatafhandlingen kan skrives i grupper eller individuelt.

Du kan se alle kurser, der udbydes på IT-Universitetet, i kursuskataloget.

 

 

 

 

 




Mere

Skjul

Undervisning

Undervisningsformen på Data Science veksler mellem forelæsninger og projektarbejde samt øvelser. Gruppearbejde er en stor del af denne uddannelse, og du forventes at bearbejde tekster og løse opgaver i din gruppe.

Uddannelsen undervises på engelsk, og kursusmateriale vil være på engelsk. Cases og eksempler vil være fra både danske og internationale organisationer.


Studerende i auditorie

Udveksling

I løbet af din studietid har du mulighed for at tage et semester i udlandet. Det er en chance for yderligere at specialisere din akademiske profil såvel som at opleve et andet studiemiljø og bo i et andet land. Blandt andet har du mulighed for at læse i:

  • Australien - University of Technology Sydney (UTS)
  • Holland – Maastricht University
  • Island – Reykjavik University
  • Italien – Polytechnic University of Milan
  • Italien - Università di Trento
  • New Zealand – Auckland University of Technology
  • Norge – Universitetet i Oslo
  • Schweiz – Università della Svizzera italiana
  • Spanien – Polytechnic University of Catalonia – Barcelona School of Informatics
  • Sverige - Uppsala University
  • Tjekkiet – Charles University
  • Tyskland – Technical University of Munich

 

Karrieremuligheder

Med en kandidat fra Data Science kan du komme til at arbejde inden for en bred vifte af sektorer.

Du kan eksempelvis arbejde som:

  • Lead Data Scientist
  • Data Architect
  • Data Engineer
  • Data Analyst
  • Data Science Consultant
  • Data Pipeline Architect
  • Business Intelligence Specialist

Du vil også være kvalificeret til at søge en ph.d. inden for områder som Computer Science, Data Science, Network Science, Data Systems og Natural Language Processing. Er du interesseret i det, kan du læse om de forskellige forskningsområder her.

Hvad kan man med data science?

Vi kan desværre ikke vise dig denne video uden brug af cookies. Du kan acceptere cookies i venstre hjørne af siden.

Er du interesseret i at læse på en af IT-Universitetets uddannelser, og har du spørgsmål til uddannelsens indhold, studieliv eller andet, er du velkommen til at kontakte Studie- og Karrierevejledningen.