Skip to main content

Hvordan er Data Science opbygget?

Kandidatuddannelsen i Data Science varer 2 år, og hvert studieår er opdelt i 2 semestre. Der er mulighed for udlandsophold og virksomhedssamarbejder. Uddannelsens opbygning afhænger af hvilken specialisering du vælger.

Denne specialisering er tilrettelagt efter studerende med en bacheloruddannelse inden for økonomi, erhvervsøkonomi eller tilsvarende.

Specialiseringen i Economic and Business Administration kvalificerer dig til dels at foretage databehandling og tage informerede beslutninger på baggrund af store mængder data, dels at forstå anvendelsen af moderne teknologi og innovation som konkurrenceparameter i produktionsvirksomheder og virksomheder inden for service.

Du kan læse mere om de forskellige kurser på uddannelsen i oversigten. På små skærme ses diagrammet bedst i liggende format.

Denne specialisering er tilrettelagt efter studerende med en sundhedsfaglig (professions-)bachelor, en samfundsfaglig bachelor eller en bachelor i matematik eller statistik

Specialiseringen i Health Data kvalificerer dig til at fungere i relation til både datamanagement og dataanalyse af sundhedsdata i forskningsmæssige sammenhænge. Kurserne gør dig i stand til at understøtte videns- og databaserede beslutninger og prioriteringer i både det centrale og det decentrale sundhedsvæsen.

Du kan læse mere om de forskellige kurser på uddannelsen i oversigten. På små skærme ses diagrammet bedst i liggende format.

Denne specialisering er tilrettelagt efter studerende med en naturvidenskabelig bacheloruddannelse.

Specialiseringen i Environmental Data Science kvalificerer dig til at planlægge monitering og projekter i naturen. Kurserne giver dig kompetencer til at håndtere store datasæt fra naturen med særlig fokus på monitering af miljøfaktorer, som er relevante for at kunne forvalte økosystemer og biologiske organismer.

Du kan læse mere om de forskellige kurser på uddannelsen i oversigten. På små skærme ses diagrammet bedst i liggende format.

Denne specialisering er tilrettelagt efter studerende med en humanistisk eller samfundsvidenskabelig bacheloruddannelse.

Specialiseringen i Human Informatics kvalificerer dig til at arbejde med teknologi på et værdibaseret og menneskeorienteret grundlag. Der skal træffes moralske og etiske valg hver dag, og der kan skabes værdi gennem lingvistisk og imagebaseret data.

Du kan læse mere om de forskellige kurser på uddannelsen i oversigten. På små skærme ses diagrammet bedst i liggende format.

Denne specialisering giver dig generelle kompetencer inden for informations- og kommunikationsteknologi, uanset hvilken adgangsgivende uddannelse du har.

Specialiseringen i ICT Systems giver dig en dybere viden om informations- og kommunikationsteknologiske systemer, herunder computernetværk og cloud computing; programmering; en bred introduktion til algoritmer og datastrukturer; samt netværk og cybersikkerhed.

Du kan læse mere om de forskellige kurser på uddannelsen i oversigten. På små skærme ses diagrammet bedst i liggende format.

Denne specialisering er tilrettelagt efter studerende med en bacheloruddannelse inden for journalistik, medievidenskab eller tilsvarende.

Job og karriere i medieindustrien kræver i stigende grad et solidt kendskab til programmering og færdigheder inden for datahåndtering. Der er brug for folk der kan bruge sådanne kompetencer for eksempel i forhold til indholdsudvikling, kommunikationsplanlægning eller avancerede analyser af hvad der foregår i samfundet. Specialiseringen i MediaTech giver dig indsigt i mediebranchen og en forståelse af hvordan digitale medier, data og algoritmer former samfundet.

Baggrunden for specialiseringen er desuden SDU’s samarbejde med Media City Odense. Du vil kunne lave dit specialeprojekt i samarbejde med mediebranchen, for eksempel TV 2 Fyn eller JFM.

Du kan læse mere om de forskellige kurser på uddannelsen i oversigten. På små skærme ses diagrammet bedst i liggende format.

Du kan læse mere om de forskellige kurser på uddannelsen i oversigten. På små skærme ses diagrammet bedst i liggende format.

Eksempel på ugeplan/skema

Herunder ser du et eksempel på hvordan et undervisningsskema kan se ud for en studerende på 1. semester af kandidat i Data Science. Undervisningstidspunkterne og arbejdsbelastningen kan variere fra uge til uge, og der kan som udgangspunkt være skemalagt undervisning på hverdage i tidsrummet 8.15-18.00.

Mandag
Tirsdag
Onsdag
Torsdag
Fredag
Kl. 8-10
Statistik
[fællestimer] 
Kl. 10-12
Statistik
[holdtimer]
Kl. 10-12
Lineær algebra
[holdtimer]
Kl. 12-14
Lineær algebra
[fællestimer]
Kl. 14-16
Lineær algebra
[fællestimer] 
Kl. 14-17
Specialiseringskursus
Kl. 14-16
Programmering
[fællestimer
Kl. 16-18
Programmering
[fællestimer]
Kl. 16-18
Programmering
[holdtimer]