English version of this page

Hva lærer du?

Kompetanse innenfor databehandling og beregninger spiller en sentral rolle i vitenskapelig problemløsing, fra utdanning og forskning til nesten alle avanserte problemer i det moderne samfunn. Videre utvikling krever derfor kompetanse innenfor databehandling og beregninger. Det gir flere verktøy for studenter og forskere utover de klassiske verktøyene, og tillater en mer generell håndtering av problemer. Fokus på algoritmiske aspekter resulterer i en dypere innsikt i vitenskapelige problemer.

Etter at du har fullført master i Computational Science, har du oppnådd:

Kunnskap

Du har en dypere forståelse av vitenskapelig metode og beregningsorienterte metoder på et avansert nivå og du:

  • har teoretisk og praktisk kunnskap over et bredt spekter av metoder for databeregning og matematiske algoritmer, inklusive konsepter for utvikling og generalisering av slike metoder og algoritmer
  • forstår hvordan du bruker beregningsorienterte metoder til å hente ut informasjon fra datasett, og for å løse vitenskapelige problemer
  • forstår begrensningene til numeriske metoder, som approksimasjonsfeil, avrundingsfeil og begrensingene til spesifikke algoritmer i gitte tilfeller

Du forstår mulighetene og begrensingene til numeriske modeller, som betyr at du:

  • kan dele et vitenskapelig problem inn i generelle regnemodeller og forstå hvordan de forskjellige feilkildene påvirker nøyaktigheten og påliteligheten til modellene og de utregnede resultatene
  • har en oversikt over avanserte algoritmer som løser et bredt spekter av problemer og hvordan de er tilgjengelige i eksisterende programvare

Ferdigheter

Du har utviklet en praktisk mestring av databeregninger og samspillet mellom vitenskapelige problemer og data, matematiske modeller, generelle algoritmer og programvare som kan gjenbrukes. Dette betyr at du:

  • kan analysere og visualisere datagenererte resultater og evaluere relevansen disse har til underliggende problemer og/eller hypoteser
  • har en fungerende forståelse av høy-ytelses databeregning, slik som minnebruk, vektorisering og parallellalgoritmer, og tilhørende programvareverktøy som debuggere, testrammeverk, script og versjonskontroll
  • kan programmere i høynivå- og kompilerte språk og effektivt bruke et algebrasystem på datamaskin
  • forstår hvordan du kan øke effektiviteten til numeriske algoritmer og relevant programvare
  • har kjennskap til teknikker for kollektiv utvikling av programvare

Generell kompetanse

Ved gjennomføring av programmet vil du ha utviklet en fundamental forståelse for, og kunnskap om, vitenskapelig arbeid og den vitenskapelige metode, samt etiske og samfunnsmessige begrensninger og muligheter. Dette betyr blant annet at du:

  • kan utvikle hypoteser og foreslå måter å teste disse ved bruk av relevante analytiske, eksperimentelle og numeriske verktøy
  • kan reflektere over og utvikle strategier og verktøy som gjør vitenskapen reproduserbar og har en etisk forsvarlig tilnærming til vitenskapelige problemer
  • du kan forklare vitenskapelige problemer, resultater og usikkerheter på en profesjonell måte, både muntlig og i skriftlig form
  • du har utviklet en god vitenskapelig intuisjon og kan reflektere over og utvikle effektive og personlige læringsstrategier
  • du kan arbeide uavhengig, men også i tett samarbeid med andre for å fullføre et forskningsprosjekt i tide

Ved å gjennomføre masterprogrammet Computational Science, vil du ha utviklet en kritisk forståelse for de vitenskapelige metodene som har blitt studert, ha en bedre forståelse av den vitenskapelige prosessen i sin helhet og i tillegg ha utviklet et perspektiv for framtidsrettet arbeid om hvordan verifisere og validere vitenskapelige resultater.

Publisert 23. mai 2017 13:13 - Sist endret 20. des. 2017 15:00