STK-IN4355 – Internship i Data Science
Beskrivelse 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 – Statistiske l?ringsmetoder i Data Science
- IN-STK5000 – 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