English

Beskrivelse av emnet

• Kort om emnet
• Hva l?rer du?
• Opptak og adgangsregulering
• Forkunnskaper

• Undervisning
• Eksamen
• Evaluering av emnet

Kort om emnet

Emnet tilbyr studenter ? l?re seg ? bruke akademisk kunnskap, ferdigheter og kompetanse i en relevant arbeidssituasjon. Vertsinstitusjonen kan v?re en relevant forsknings-institusjon, privat selskap eller departement / direktorat. Emneansvarlige vil v?re behjelpelige med ? finne relevante vertsinstitusjoner. Emnet skal involver?e 100 timers praksis, normalt fordelt over en dag i uken. Praksisarbeidet skal v?re veiledet av en kontaktperson i vertsinstitusjonen. Kontaktpersonen b?r ha h?yere utdanning i Data Science eller et relatert omr?de med en forsknings- eller innovasjonsprofil innad i institusjonen. Samtidig vil en intern (UiO) veileder vil v?re tilknyttet prosjekt.

Det underskrives en kontrakt mellom vertsinstitusjon, UiO og studenten som beskriver de ansvar som p?legges de ulike parter. Vertsinstitusjonen har ansvar for ? f?lge opp de l?ringsm?l som beskrives under "Hva l?rer du?" mens emneansvarlige og intern veileder har ansvaret for kvalitetskontroll gjennom jevnlige m?ter (minst 4 ganger i l?pet av semesteret).

Emnet  gis som en pr?veordning v?ren 2019.

Hva l?rer du?

N?r du har gjennomf?rt emnet vil du:

• ha ervervet erfaring av praktisk arbeid innenfor Data Science faget
• ha oppn?dd erfaring med ? sette teoretisk kunnskap innen Data Science i praksis
• ha ?kt bevissthet om din egen kompetanse, og er bedre forberedt p? overgangen fra studentliv til karriere
• kunne bruke dine kunnskaper og ferdigheter til dagens utfordringer innen Data Science
• ha erfaring med presentasjon og kommunikasjon av metoder og resultater b?de til spesialister og et generelt publikum

Opptak og adgangsregulering

For ? f? studieplass p? dette emnet m? du v?re tatt opp p? masterprogrammet i Data Science.

Praksis er ul?nnet og studenten kan ikke ha l?nnet arbeid i bedriften under praksisperioden.

Forkunnskaper

Obligatoriske forkunnskaper

F?lgende emner er obligatoriske forkunnskaper og m? v?re best?tt f?r studentene kan ta STK-IN4355.  

 

• STK-IN4300 ¨C Statistiske l?ringsmetoder i Data Science
• IN-STK5000 ¨C Adaptive metoder for data-baserte beslutninger

 

Undervisning

Plassering ute i bedrift, totalt 100 timer, normalt 1 dag i uken.

I tillegg vil det v?re innledende skrivekurs (felles for alle masterstudenter) som det anbefales sterkt ? f?lge.

Eksamen

Eksamen vil foreg? ved 3 presentasjoner:

• F?rste presentasjon samt en kort (maks 1 side) beskrivelse av prosjektet, tidlig i semesteret
• Andre presentasjon samt en kort (maks 1 side) oppsummering midtveis med status
• Endelig presentasjon samt en kort skriftlig rapport (maks 10 sider)

 

Alle presentasjoner og rapport vurderes til best?tt/ikke best?tt. Alle presentasjoner og rapporter m? v?re best?tt i ett og samme semester.

 

Tilstedev?relse

• Praksis er obligatorisk og studenten m? gi beskjed til kontaktperson ved sykefrav?r e.l. Sykefrav?r m? dokumenteres med legeattest.
• Frav?r m? ikke overstige 15%

Gjennomf?ring av oppgaver

• Studenten m? vise evne og vilje til ? gj?re de oppgaver som han/hun blir p?lagt i praksisperioden.
• Studenten m? ?ogs? vise respekt for og rette seg etter prosedyrer og arbeidsrutiner ved vertsinstitusjonen

Faglig kompetanse

• Studenten m? vise faglig innsikt og kunnskaper i sitt/sine fag

Kommunikasjon og 澳门葡京手机版app下载

• Studenten m? vise vilje og evne til ? kommunisere med bedriftens ansatte
• Studenten m? vise vilje og evne til ? 澳门葡京手机版app下载e med veileder og andre prosjektmedarbeidere.

Veiledning og selvinnsikt

• Studenten m? vise vilje og evne til ? ta imot  veiledning.

Eksamensspr?k

Du kan besvare eksamen p? norsk, svensk, dansk eller engelsk.

Karakterskala

Emnet bruker karakterskala best?tt/ikke best?tt. Les mer om karakterskalaen.

Begrunnelse og klage

• Begrunnelse og klage

Adgang til ny eller utsatt eksamen

Studenter som dokumenterer gyldig frav?r fra ordin?r eksamen, kan ta utsatt eksamen i starten av neste semester.

Det tilbys ikke ny eksamen til studenter som har trukket seg under ordin?r eksamen, eller som ikke har best?tt.

Trekk fra eksamen

Det er mulig ? ta eksamen i emnet inntil tre ganger. Dersom du trekker deg fra eksamen etter fristen eller under eksamen, bruker du et eksamensfors?k.

Tilrettelagt eksamen

S?knadskjema, krav og frist for tilrettelagt eksamen.

Evaluering av emnet

Vi gjennomf?rer fortl?pende evaluering av emnet, og med jevne mellomrom ber vi studentene delta i en mer omfattende evaluering.