Läs mer om utbildningen här

Kursens huvudsakliga innehåll

Masterprogrammet i Dataanalys

Som dataanalytiker kommer du att lära dig utvinna värdefulla insikter från en av dagens viktigaste resurser – data. Masterprogrammet i dataanalys ger dig kunskaper med många användningsområden, från att bidra till att lösa stora samhällsproblem till att hjälpa företag att identifiera målgrupper och optimera produkter. Du kommer att använda de senaste metoderna inom data engineering för att omvandla stora mängder information till värdefull kunskap.

Om utbildningen

Masterprogrammet i dataanalys med inriktning mot data engineering ger dig de kunskaper, verktyg och färdigheter som behövs för att arbeta med analys av stora datamängder. Programmet erbjuder både generella och avancerade färdigheter inom informationsutvinning, data engineering, acceleratorbaserad programmering och säkerhet, samt de matematiska grunderna för dataanalys.

Under utbildningen kommer du att:

  • Lära dig hur du behandlar data för distribuerade och högpresterande datorsystem.
  • Utvinna kunskap från stora mängder information.
  • Få goda färdigheter inom både de matematiska grunderna till dataanalys och dess beräkningsaspekter.
  • Förbereda dig för aktivt deltagande i forskningsprojekt.
  • Få möjlighet att samarbeta med internationellt kända forskargrupper inom dataanalys.

Företag som Netflix, Amazon och Spotify använder användardata för att generera förutsägelser och rekommendationer. För att analysera data från storskaliga vetenskapliga experiment som Human Genome-projektet och partikelacceleratorer behövs avancerade maskininlärningsalgoritmer och data engineering-plattformar. Myndigheter och kommuner samlar in data från sensorer för att förbättra samhällsservicen. I alla dessa exempel spelar dataanalytikern en central roll i att omvandla information till insikt.

Som en del av utbildningen får du även fördjupa dig i de etiska och juridiska aspekterna av dataanalys. Detta är särskilt viktigt eftersom många av de samhällsproblem vi står inför, såsom social välfärd, klimat, hälsa och demokrati, kräver datadrivna metoder och AI.

Karriärmöjligheter

Dataanalys är en av de mest eftertraktade kompetenserna både i Sverige och internationellt. Efter examen kommer du att mötas av en stark arbetsmarknad med möjligheter att arbeta i många olika sektorer.

Examen

Programmet leder till en naturvetenskaplig masterexamen (Master of Science, 120 credits) med dataanalys som huvudområde.

Programstruktur

Masterprogrammet i dataanalys består av fyra huvuddelar. I början av utbildningen kan du och dina medstudenter ha olika studiebakgrund, och därför kan du välja kurser för att komplettera dina kunskaper inom datavetenskap och matematik. Du kan också välja att läsa grundläggande datavetenskapskurser, till exempel dataetik och lag, statistisk maskininlärning, teoretiska grunder för datavetenskap och data engineering.

Jämfört med masterprogrammet i statistik och datavetenskap, fokuserar masterprogrammet i dataanalys på toppmoderna metoder inom artificiell intelligens, maskininlärning och matematisk statistik. Programmet betonar även utformningen av datatekniska system som stödjer analysen av mycket stora datamängder genom högpresterande och distribuerad databehandling. Etiska, juridiska och tillämpningsrelaterade aspekter av datavetenskap är också centrala i programmet och behandlas i särskilda kurser.

Från slutet av det första året kan du välja kurser inom inriktningen data engineering, som täcker ämnen som data mining, distribuerade beräkningar och datasäkerhet. Programmet inkluderar även praktiska moment, inklusive en projektkurs som genomförs på ett forskningslaboratorium eller i samarbete med studenter från andra program, samt en masteruppsats som kan utföras på ett företag eller forskningslaboratorium.

Huvuddelar av programmet

  1. Grundläggande kurser: Anpassa dina kunskaper inom datavetenskap och matematik.
    • Exempel: Dataetik och lag, statistisk maskininlärning, teoretiska grunder för datavetenskap och data engineering.
  2. Avancerade metoder: Fokusera på AI, maskininlärning och matematisk statistik.
    • Utformning av datatekniska system för analys av stora datamängder.
  3. Etiska och juridiska aspekter: Viktiga delar av datavetenskap som behandlas i särskilda kurser.
  4. Specialisering i data engineering: Från slutet av första året.
    • Ämnen: Data mining, distribuerade beräkningar och datasäkerhet.
    • Praktiska moment: Projektkurs och masteruppsats.

Programmet ger dig en djup och omfattande utbildning inom dataanalys och data engineering, med en balans mellan teori och praktik.

Undervisning och studieansvar

Du förväntas delta aktivt och bidra till undervisningstillfällena samt ta ansvar för ditt eget lärande. Undervisningen består av en blandning av föreläsningar, praktiska uppgifter, seminarier och projekt. En stor del av programmet innebär självstudier eller arbete i studiegrupper utanför klassrummet, vilket kräver att du självständigt strukturerar och planerar dina studier.

Examination

Kurserna i programmet använder olika examinationsformer, inklusive:

  • Skriftliga tentamen
  • Muntliga tentamen
  • Laborationer och projektarbete
  • Fallstudier
  • Skriftliga uppgifter

Forskning och kursinnehåll

Programmet är nära kopplat till aktuell forskning, och kursinnehållet anpassas kontinuerligt för att återspegla den senaste utvecklingen inom dataanalys.

Karriärutsikter för dataanalytiker

Dataanalytiker som yrke har länge haft en stark tillväxt, och tack vare den ständigt ökande nivån av automatisering och digitalisering förväntas efterfrågan inom området fortsätta att öka. En rapport från LinkedIn om nya karriärmöjligheter i Sverige visade att jobb inom dataanalys ökade med 38 procent under 2020. Dessa jobb inkluderar bland annat dataanalytiker och dataingenjörer. Saco, en av Sveriges största fackliga organisationer, förutspår också en fortsatt hög efterfrågan på dataanalytiker fram till åtminstone 2023.

Akademiska möjligheter

För dem som är intresserade av att fortsätta inom akademin, finns det möjlighet att doktorera inom dataanalys. Fakulteten vid vårt universitet är värd för flera forskargrupper, och doktorandtjänster utlyses regelbundet. Detta erbjuder en utmärkt chans att fördjupa sig ytterligare inom ämnet och bidra till forskningen på området.

Dataanalys erbjuder således starka karriärutsikter både inom industrin och akademin, vilket gör det till ett attraktivt val för framtida studenter och yrkesverksamma.

Undervisning

Undervisningen sker på engelska. Utbildningen hålls dagtid och helfart 100%.

Avancerad nivå

Utbildningen är på avancerad nivå, master.

Förkunskaper

Examen på grundnivå om minst 180 hp med 80 hp datavetenskap och matematik, varav minst 15 hp datavetenskap inklusive 5 hp grundläggande programmering, och minst 25 hp matematik inklusive linjär algebra och flervariabelanalys. Därutöver 5 hp statistik och sannolikhetslära.

Dessutom krävs kunskaper i engelska motsvarande Engelska 6. (Med en svensk kandidatexamen uppfylls kravet på engelska.)

Studieavgift kurs

 290 000 kr
*EU/EES-medborgare behöver inte betala avgifter

  • Examen: Civilingenjörs examen
  • Högskolepoäng: 120
  • Varaktighet: 2 år
  • Nivå: Avancerad nivå, Master
  • Studietakt: Heltid, 100%
  • Undervisningstid: Dagtid
  • Undervisningsform: På campus

Anmälan sker

Anmälan öppen 15 mars – 17 april

INFORMATION
Geografiskt område Sverige
Ämne Digitala färdigheter, Big Data
Svårighetsgrad Avancerad
Målgrupp Digitala färdigheter för IKT-proffs och andra digitala experter.
Språk Engelska
Evenemangsmiljö Högpresterande
Typ av initiativ Nationellt initiativ
Organisation
Nationell koalition-medlem Nej
Typ av utbildning Utbildningsprogram
Aktivitet utbildningsprogram
Bedömningstyp Blandade
Utbildningens längd Flera år
Är utbildningen gratis? Ja
Är certifikat gratis? Nej
Typ av träningsrekord Single offer
Startdatum 20230828
Utbildningstakt Heltid
Behörighet som erbjuds Tillägg till examensbevis
Självgående kurs? Nej
Industri Informations- och kommunikationsteknik som inte är klassificerad någon annanstans
Utbildningsleverantör
Utbildningsleverantör Uppsala universitet
Dokument
Dokument
Stöddokument