Oppbygging og gjennomføring

Studieretningen Statistikk og Data Science har følgende oppbygging:

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

Studieløp

6. semester

Utviklingssemester (Spesialisering Data Science) / fordypningsemner / frie emner

5. semester

Utviklingssemester (Spesialisering Statistikk) / fordypningsemner / frie emner

4. semester

Fritt emne / Fordypningsemne / EXPHIL03 – Examen philosophicum

STK2100 – Maskinlæring og statistiske metoder for prediksjon og klassifikasjon

Fritt emne / Fordypningsemne

3. semester

MAT1120 – Lineær algebra

STK1110 – Statistiske metoder og dataanalyse

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

• STK1110 – Statistiske metoder og dataanalyse
• STK2100 – Maskinlæring og statistiske metoder for prediksjon og klassifikasjon
• Spesialiseringsemner, du velger 1 av 2 spesialiseringer: 

Spesialisering Data Science

• 2 av følgende emner:
  IN2010 – Algoritmer og datastrukturer
  IN2090 – Databaser og datamodellering
  IN2040 – Funksjonell programmering

Spesialisering Statistikk

• 2 av følgende emner:
  STK2130 – Modellering av stokastiske prosesser
  STK3100 – Innføring i generaliserte lineære modeller
  STK-MAT2011 – Prosjektarbeid i finans, forsikring, risiko og dataanalyse
  MAT2100 – Elementær reell analyse
  
  Det kan være aktuelt å ta MAT2400 – Reell analyse i stede for MAT2100 – Elementær reell analyse, hvis man planlegger å ta flere matematikkemner senere. Ta kontakt med studieadministrasjonen dersom du ønsker dette.  

Hvilke emner du velger som obligatoriske fordypningsemner kan påvirke hvilke masterprogrammer du kvalifiserer for opptak til.

Studieløp for spesialisering Data Science

6. semester

Utviklingssemester

5. semester

IN2010 – Algoritmer og datastrukturer

IN2090 – Databaser og datamodellering

Fritt emne / IN2040 – Funksjonell programmering

4. semester

EXPHIL03 – Examen philosophicum

STK2100 – Maskinlæring og statistiske metoder for prediksjon og klassifikasjon

Fritt emne

3. semester

MAT1120 – Lineær algebra

STK1110 – Statistiske metoder og dataanalyse

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

Studieløp for spesialisering Statistikk

6. semester

Fritt emne / STK-MAT2011 – Prosjektarbeid i finans, forsikring, risiko og dataanalyse

EXPHIL03 – Examen philosophicum

Fritt emne

5. semester

Utviklingssemester

4. semester

MAT2400 – Reell analyse / MAT2100 – Elementær reell analyse

STK2100 – Maskinlæring og statistiske metoder for prediksjon og klassifikasjon

STK2130 – Modellering av stokastiske prosesser

3. semester

MAT1120 – Lineær algebra

STK1110 – Statistiske metoder og dataanalyse

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

Utviklingssemester/frie emner

I denne studieretningen er det tilrettelagt for utviklingssemester i 5. semester for spesialiseringen Statistikk og 6. semester for spesialiseringen Data Science.