Oppbygging og gjennomføring

Studieretningen Matematikk og informasjonssikkerhet har følgende oppbygging:

• Obligatoriske fellesemner, 90 studiepoeng
• Obligatoriske fordypningsemner, 40 studiepoeng
• Utviklingssemester/frie emner, 50 studiepoeng

 

Studieløp

6. semester	Ett fordypningsemne, utviklingssemester og frie emner
5. semester
4. semester	MAT2200 – Grupper, ringer og kropper	MAT2250 – Diskret matematikk (nedlagt) / MAT3250 – Diskret matematikk	EXPHIL03 – Examen philosophicum
3. semester	MAT1120 – Lineær algebra	IN2120 – Informasjonssikkerhet	IN1910 – Programmering for naturvitenskapelige anvendelser
2. semester	MAT1110 – Kalkulus og lineær algebra	MEK1100 – Feltteori og vektoranalyse	STK1100 – Sannsynlighetsregning og statistisk modellering
1. semester	MAT1100 – Kalkulus og HMS-emner	MAT-INF1100 – Modellering og beregninger (nedlagt)	IN1900 – Introduksjon i programmering for naturvitenskapelige anvendelser
	10 studiepoeng	10 studiepoeng	10 studiepoeng

Obligatoriske fordypningsemner

• MAT2200 – Grupper, ringer og kropper
• MAT2250 – Diskret matematikk (nedlagt) / MAT3250 – Diskret matematikk (videreført)
• IN2120 – Informasjonssikkerhet
• Ett av følgende emner:
  • MAT2100 – Elementær reell analyse
  • MAT2400 – Reell analyse
  • MAT2410 – Innføring i kompleks analyse
  • MAT2500 – Geometri

Planlegger du videre å søke opptak til et av våre masterprogram?
Husk at valg av fordypningsemner og/eller frie emner må gjøres i tråd med opptakskravene til relevante masterprogrammer du ønsker å søke på etter fullført bachelorgrad.

Utviklingssemester og frie emner

I denne studieretningen er det tilrettelagt for et utviklingssemester i 5. eller 6. semester. Hvis du planlegger å søke deg videre inn på et masterprogram hos oss, og ønsker å reise på utveksling til utlandet, anbefaler vi at du reiser i 5. semester. 

Forslag til frie emner:

• MAT2000 – Prosjektarbeid i matematikk
• MAT2500 – Geometri
• MAT3100 – Lineær optimering
• MAT3420 – Kvanteberegning
• STK1110 – Statistiske metoder og dataanalyse
• STK2100 – Maskinlæring og statistiske metoder for prediksjon og klassifikasjon
• IN1020 – Introduksjon til datateknologi
• IN1030 – Systemer, krav og konsekvenser
• IN2010 – Algoritmer og datastrukturer
• IN2040 – Funksjonell programmering
• IN3030 – Effektiv parallellprogrammering
• IN3130 – Algoritmer: Design og effektivitet