Oppbygging og gjennomf?ring

中国竞猜网_中国足彩网-足球推荐etningen Data Science har f?lgende oppbygging:

Obligatoriske fellesemner, 100 studiepoeng
Obligatoriske fordypningsemner, 40 studiepoeng
Frie emner / utviklingssemester, 40 studiepoeng

Studiel?p

6. semester	Utviklingssemester
5. semester	MAT3110 – Innf?ring i numerisk analyse	EXPHIL03 – Examen philosophicum	Fordypningsemne
4. semester	Fordypningsemne	STK2100 – Maskinl?ring og statistiske metoder for prediksjon og klassifikasjon	Fordypningsemne
3. semester	MAT1125 – Videreg?ende line?r algebra	STK1110 – Statistiske metoder og dataanalyse	Fritt emne
2. semester	MAT1110 – Kalkulus og line?r algebra	STK1100 – Sannsynlighetsregning og statistisk modellering	IN1010 – Objektorientert programmering
1. semester	MAT1100 – Kalkulus og HMS-emner	MAT1105 – Line?r algebra og numeriske metoder – Line?r algebra og numeriske metoder	IN1900 – Introduksjon i programmering for naturvitenskapelige anvendelser
	10 studiepoeng	10 studiepoeng	10 studiepoeng

Obligatoriske fellesemner

Det er felles obligatoriske emner knyttet til programmet som denne studieretningen er en del av. Se programmets hovedside for n?rmere informasjon om dette og for oppbygning og generelle krav i programmet.

Obligatoriske fordypningsemner

STK1110 – Statistiske metoder og dataanalyse
STK2130 – Modellering av stokastiske prosesser eller STK3100 – Innf?ring i generaliserte line?re modeller
To andre emner innen matematikk og naturvitenskap p? 2000- eller 3000-niv?. Merk at du m? sjekke om du har de obligatoriske forkunnskapskravene til emnene du velger. Dette st?r beskrevet p? emnesiden til hvert enkelt emne.

Utviklingssemester og frie emner

I denne studieretningen er det lagt til rette for utviklingssemester i 6. semester. Dette semesteret kan du bruke p? ? reise p? utveksling, eller du kan velge emner fritt p? UiO. Se programmets hovedside for n?rmere informasjon om utviklingssemester og frie emner i programmet.

Anbefalte studiel?p for opptak til masterprogram

Hvilke emner du velger blant frie emner og valgfrie fordypningsemner, kan p?virke hvilke masterprogrammer du kvalifiserer for opptak til. Her er forslag til studiel?p basert p? hvilken master du ?nsker. Dersom du ?nsker ? g? videre med en annen master enn de som er i listen under, kan du kontakte studieadministrasjonen ved Matematisk institutt for ? f? hjelp til ? velge emner.

S? lenge du oppfyller kravene til opptak til det masterprogrammet du ?nsker, er det ingenting i veien for at du velger andre emner enn de som er anbefalt.

Kravene til masterprogrammene kan endres, s? du m? selv sjekke om du oppfyller kravene til det masterprogrammet du ?nsker, ogs? om du f?lger et av de anbefalte l?pene.

Master i Data Science

6. semester	Fritt emne	Fritt emne	STK-MAT2011 – Prosjektarbeid i finans, forsikring, risiko og dataanalyse
5. semester	MAT3110 – Innf?ring i numerisk analyse	STK3100 – Innf?ring i generaliserte line?re modeller	IN2070 – Digital bildebehandling (videref?rt)/IN2090 – Databaser og datamodellering
4. semester	STK2130 – Modellering av stokastiske prosesser	STK2100 – Maskinl?ring og statistiske metoder for prediksjon og klassifikasjon	EXPHIL03 – Examen philosophicum
3. semester	MAT1125 – Videreg?ende line?r algebra	STK1110 – Statistiske metoder og dataanalyse	IN2010 – Algoritmer og datastrukturer
2. semester	MAT1110 – Kalkulus og line?r algebra	STK1100 – Sannsynlighetsregning og statistisk modellering	IN1010 – Objektorientert programmering
1. semester	MAT1100 – Kalkulus	MAT1105 – Line?r algebra og numeriske metoder – Line?r algebra og numeriske metoder	IN1900 – Introduksjon i programmering for naturvitenskapelige anvendelser
	10 studiepoeng	10 studiepoeng	10 studiepoeng

Master i statistikk

6. semester	Fritt emne	Fritt emne	STK-MAT2011 – Prosjektarbeid i finans, forsikring, risiko og dataanalyse
5. semester	MAT3110 – Innf?ring i numerisk analyse	STK-MAT3710 – Sannsynlighetsteori	STK3100 – Innf?ring i generaliserte line?re modeller
4. semester	STK2130 – Modellering av stokastiske prosesser	STK2100 – Maskinl?ring og statistiske metoder for prediksjon og klassifikasjon	MAT2400 – Reell analyse
3. semester	MAT1125 – Videreg?ende line?r algebra	STK1110 – Statistiske metoder og dataanalyse	EXPHIL03 – Examen philosophicum
2. semester	MAT1110 – Kalkulus og line?r algebra	STK1100 – Sannsynlighetsregning og statistisk modellering	IN1010 – Objektorientert programmering
1. semester	MAT1100 – Kalkulus	MAT1105 – Line?r algebra og numeriske metoder – Line?r algebra og numeriske metoder	IN1900 – Introduksjon i programmering for naturvitenskapelige anvendelser
	10 studiepoeng	10 studiepoeng	10 studiepoeng

Master i finans, forsikring og risiko

6. semester	Fritt emne	Fritt emne	STK-MAT2011 – Prosjektarbeid i finans, forsikring, risiko og dataanalyse
5. semester	MAT3110 – Innf?ring i numerisk analyse	Velg ett av disse fire emnene	STK3100 – Innf?ring i generaliserte line?re modeller
4. semester	STK2130 – Modellering av stokastiske prosesser	STK2100 – Maskinl?ring og statistiske metoder for prediksjon og klassifikasjon	STK1500 – Forsikring, ?konomi og risiko
3. semester	MAT1125 – Videreg?ende line?r algebra	STK1110 – Statistiske metoder og dataanalyse	EXPHIL03 – Examen philosophicum
2. semester	MAT1110 – Kalkulus og line?r algebra	STK1100 – Sannsynlighetsregning og statistisk modellering	IN1010 – Objektorientert programmering
1. semester	MAT1100 – Kalkulus	MAT1105 – Line?r algebra og numeriske metoder – Line?r algebra og numeriske metoder	IN1900 – Introduksjon i programmering for naturvitenskapelige anvendelser
	10 studiepoeng	10 studiepoeng	10 studiepoeng

Velg ett av disse fire emnene:

Publisert 5. juli 2023 15:12 - Sist endret 14. feb. 2024 11:52