Podatkovna znanost
natisni
Temeljni podatki o programu
Ime programa: Podatkovna znanost
Vrsta programa: magistrski, 2. stopnja
Strokovni naslov diplomanta: magister podatkovnih znanosti / magistrica podatkovnih znanosti
Trajanje študija: 2 leti
Število kreditnih točk (KT): 120 KT
Način študija: redni
Jezik izvedbe: slovenski jezik, angleški jezik
Kraj izvajanja študija: Koper
Akreditacija: program je akreditiran v skladu z Zakonom o visokem šolstvu in je javnoveljaven; več podatkov je dostopnih tukaj (glej zadnji odstavek)
Inovativna izvedba programa 2023/24na vrh
V študijskem letu 2023/24 se izvedba študijskega programa v angleškem jeziku razpisuje ob podpori pilotnega projekta »Zelena Univerza na Primorskem«, ki je eden izmed treh pilotnih projektov investicijskega projekta »Zelena, digitalna in vključujoča Univerza na Primorskem (GDI UP)«, ki ga UP izvaja na podlagi pogodbe z Ministrstvom za izobraževanje, znanost in šport št. C3330-22-953001 z dne 16. 11. 2022 v okviru Načrta za okrevanje in odpornost (NOO). Projekt sofinancirata Republika Slovenija, Ministrstvo za izobraževanje, znanost in šport, in Evropska unija – NextGenerationEU.
Več o projektu »Zelena Univerza na Primorskem« si lahko preberete TUKAJ, razpis za vpis 2023/24 pa je dostopen TUKAJ.
Koordinator programana vrh
izr. prof. dr. Michael David Burnard, namestnik koordinatorja
Za vprašanja glede prijave, vpisa in drugih administrativnih postopkov se obrnite na Referat za študente.
Splošno o programuna vrh
Podatkovna znanost je interdisciplinarno področje, katerega namen je pridobivanje pomembnih informacij za podjetja, raziskovalno sfero in politiko. Opira se na tri ključna področja: računalništvo, matematiko in domensko znanje, ki predstavlja področje, na katerem se podatki zbirajo in uporabljajo. Z naraščajočim številom podatkov in željo podjetij, raziskovalcev in oblikovalcev politik po izluščanju ključnih uporabnih informacij se potreba po strokovnjakih podatkovne znanosti povečuje. V okviru študijskega programa se boste naučili zbirati, upravljati in analizirati strukturirane in nestrukturirane podatke v obliki števil, besedil, slik, videa, zvoka ... Študentje se boste ravno tako naučili pomembnih statističnih in algoritemskih metod za delo s podatki, za pridobivanje informacij in izluščanje koristnih rezultatov na podlagi teh.
Naš novi študijski program sloni na smernicah Evropskega matematičnega združenja (EMS). Osnovni cilji študijskega programa temeljijo na poglobljenem teoretičnem znanju, dostopu do domenskih strokovnjakov različnih področij in praksi v industriji, v okviru katere boste študentje lahko uporabljali obstoječe tehnike in razvijali nove metode obdelave masovnih podatkov, jim tako “vdihnili življenje” in z njimi “pripovedovali zgodbe”. Vsebina študijskega programa temelji na najnovejših znanjih in trenutnih trendih v podatkovni znanosti ter prekrivajočih se disciplinah, vključno z etičnimi vprašanji in predpisi (npr. GDPR).
Cilji programana vrh
-
Osvojiti in utrditi poglobljena znanja iz specialnih področij matematike, statistike in teoretičnega računalništva, ki predstavljajo podlago za sposobnost reševanja realnih problemov s področja masovnih podatkov (“big data”).
-
Omogočiti poglobljeno razumevanje podatkovne znanosti.
-
Razviti sposobnost analitičnega razmišljanja, dokazovanja in argumentiranja v raznovrstnih področjih podatkovne znanosti.
-
Razviti sposobnost analiziranja danih podatkov in izbora ustreznih metod/tehnik za zbiranje podatkov v smislu pridobivanja novih zaključkov.
-
Usposobiti študente za timsko delo.
-
Usposobiti študente za uporabo modernih tehnoloških pripomočkov (programskih jezikov) pri reševanju in predstavitvi problemov in konceptov podatkovne znanosti.
-
Usposobiti študente za zbiranje in upravljanje s podatki upoštevaje etična načela.
Pogoji za vpisna vrh
V 1. letnik magistrskega študijskega programa Podatkovna znanost se lahko vpiše, kdor ima:
-
diplomo študijskega programa 1. stopnje s področij matematike, računalništva in informatike ali bioinformatike; ali
-
diplomo študijskega programa 1. stopnje z drugih strokovnih področij, če kandidat pred vpisom opravi študijske obveznosti, ki so bistvene za nadaljevanje študija in obsegajo od 10 do največ 60 kreditnih točk (ECTS). Obveznosti se določijo iz predmetov univerzitetnih študijskih programov 1. stopnje Matematika ter Računalništvo in informatika na UP FAMNIT. Te obveznosti lahko kandidat opravi med študijem na 1. stopnji, v programih za izpopolnjevanje ali z opravljanjem izpitov pred vpisom v študijski program. Individualne vloge kandidatov za vpis obravnava pristojna komisija UP FAMNIT. Dodatne študijske obveznosti študent opravi pred vpisom v magistrski študijski program.
V študijski program se lahko vpiše tudi kandidat, ki je zaključil primerljiv študij v tujini in mu je bila, skladno z zakonom, v postopku priznavanja tujega izobraževanja priznana pravica do nadaljevanja študija v študijskem programu Podatkovna znanost.
V primeru omejitve vpisa bodo kandidati izbrani glede na povprečno oceno dodiplomskega študija.
Kandidati, ki opravljajo dodatne obveznosti (diferencialne izpite) za vpis v magistrski študijski program, se priključijo k izvedbi predmetov v študijskih programih 1. stopnje Matematika oziroma Računalništvo in informatika na UP FAMNIT. Urnik izvedbe predmetov je prilagojen študentom na 1. stopnji, zato se morajo ti kandidati v primeru prekrivanj pri izvedbi individualno dogovoriti s posameznimi izvajalci predmetov.
Nadaljevanje študija po merilih za prehodena vrh
Prehodi med študijskimi programi so možni na podlagi določil Zakona o visokem šolstvu, Meril za prehode med študijskimi programi in v skladu z drugimi predpisi, ki urejajo predmetno področje.
Prehod med študijskimi programi je vpis v 2. letnik študijskega programa, kadar gre za prenehanje izobraževanja na prvem študijskem programu in nadaljevanje študija na drugem študijskem programu iste stopnje. Pri prehodu se upošteva primerljivost študijskih programov in opravljene študijske obveznosti kandidata v prvem študijskem programu.
Vpis v 2. letnik magistrskega študijskega programa Podatkovna znanost po merilih za prehode je mogoč, če so izpolnjeni naslednji pogoji:
-
kandidat izpolnjuje pogoje za vpis v magistrski študijski program Podatkovna znanost,
-
študijski program, iz katerega kandidat prehaja, ob zaključku študija zagotavlja pridobitev primerljivih kompetenc kot magistrski študijski program Podatkovna znanost in
-
so izpolnjeni drugi kriteriji v skladu z Merili za prehode med študijskimi programi (primerljiv predmetnik študijskega programa, opravljene obveznosti kandidata).
Individualne vloge za vpis po merilih za prehode obravnava pristojna komisija UP FAMNIT, ki pri obravnavi poleg (sorodnega) področja upošteva tudi primerljivost študijskih programov v skladu z Merili za prehode med študijskimi programi.
Po merilih za prehode se lahko vpiše tudi kandidat, ki prehaja iz sorodnega študijskega programa v tujini in mu je bila, skladno z zakonom, v postopku priznavanja tujega izobraževanja priznana pravica do nadaljevanja študija na magistrskem študijskem programu Podatkovna znanost.
V primeru omejitve vpisa so kandidati izbrani glede na povprečno oceno vseh opravljenih študijskih obveznosti v študijskem programu, iz katerega kandidat prehaja.
Napredovanje po programu in dokončanje študijana vrh
Študent lahko napreduje v višji letnik, če zbere vsaj 42 kreditnih točk (KT) iz predmetov 1. letnika.
Študent se lahko izjemoma vpiše v 2. letnik, tudi če ni izpolnil pogojev iz prejšnega odstavka, kadar ima za to opravičene razloge, kot npr.: materinstvo, daljša bolezen, izjemne družinske in socialne okoliščine, priznan status osebe s posebnimi potrebami, aktivno sodelovanje na vrhunskih strokovnih, kulturnih in športnih prireditvah, aktivno sodelovanje v organih organizacije. O vpisu odloča pristojna komisija UP FAMNIT, na podlagi študentove utemeljene prošnje.
Študent, ki ni opravil vseh obveznosti, določenih s študijskim programom za vpis v višji letnik, lahko, ob upoštevanju določil Zakona o visokem šolstvu, v času študija enkrat ponavlja letnik, če zbere vsaj 18 KT vpisanega letnika.
Z napredovanjem in ponavljanjem študent ohranja status študenta in s tem pravice in ugodnosti, določene z zakonom. V skladu z zakonom lahko študent zaprosi za podaljšanje statusa študenta, vendar največ za eno leto.
Študent lahko prijavi temo magistrskega dela po vpisu v 2. letnik. Vse preostale študijske obveznosti mora opraviti do oddaje magistrskega dela.
Za dokončanje študija je potrebno zbrati najmanj 120 KT, kar vključuje vse študijske obveznosti v okviru posameznih predmetov študijskega programa ter pripravo in zagovor magistrskega dela.
Predmetnikna vrh
V nadaljevanju je predstavljena struktura študijskega programa po letnikih, predmetnik posameznih letnikov ter notranje izbirni predmeti študijskega programa.
Študijski program obsega 15 predmetov, 2 seminarja, praktično usposabljanje ter pripravo in zagovor magistskega dela. Predmeti se delijo na obvezne (12 predmetov) in zunanje izbirne (3 predmeti). Predmeti so ovrednoteni s 6 oz. 3 kreditnimi točkami po evropskem kreditnem sistemu ECTS (KT).
Kratki opisi predmetov so objavljeni TUKAJ.
Letnik | Študijska obveznost študenta | Število | Število kreditnih točk (KT) | |
---|---|---|---|---|
KT | KT/letnik | |||
1. | Obvezni predmet | 9 | 48 | 60 |
Seminar | 2 | 6 | ||
Zunanje izbirni predmet | 1 | 6 | ||
2. | Obvezni predmet | 3 | 18 | 60 |
Zunanje izbirni predmet | 2 | 12 | ||
Praktično usposabljanje (3 tedne) | 1 | 6 | ||
Magistrsko delo | 1 | 24 |
Št. | Predmet | KT | Oblike izvedbe kontaktnih ur | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
P | SE | SV | LV | Skupaj | |||
1. | Podatkovno inženirstvo in distribuirani informacijski sistemi | 6 | 30 | - | - | 30 | 60 |
2. | Etika v podatkovni znanosti | 3 | 30 | - | - | - | 30 |
3. | Matematični praktikum | 6 | - | - | - | 60 | 60 |
4. | Izbrana poglavja iz diskretne matematike | 6 | 30 | 30 | - | - | 60 |
5. | Statistika | 6 | 30 | 30 | - | - | 60 |
6. | Izbrana poglavja iz vizualizacije podatkov | 6 | 45 | - | 15 | 60 | |
7. | Inteligentni sistemi | 6 | 30 | 15 | - | 15 | 60 |
8. | Podatkovni praktikum I | 3 | - | - | - | 30 | 30 |
9. | Podatkovne baze za masovne podatke | 6 | 30 | 15 | - | 15 | 60 |
10. | Seminar iz Podatkovne znanosti I | 3 | - | 15 | - | - | 15 |
11. | Seminar iz Podatkovne znanosti II | 3 | - | 15 | - | - | 15 |
12. | Zunanji izbirni predmet I | 6 |
Legenda:
P = predavanja, SE = seminarji, SV = seminarske vaje, LV = laboratorijske vaje
KT = kreditne točke po evropskem kreditnem sistemu ECTS
Št. | Predmet | KT | Oblike izvedbe kontaktnih ur | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
P | SE | SV | LV | Skupaj | |||
1. | Izbrana poglavja iz numeričnih metod | 6 | 30 | - | 30 | - | 60 |
2. | Rudarjenje masovnih podatkov | 6 | 15 | 15 | - | 30 | 60 |
3. | Podatkovni praktikum II | 6 | - | - | - | 60 | 60 |
4. | Zunanji izbirni predmet II | 6 | |||||
5. | Zunanji izbirni predmet III | 6 | |||||
6. | Praktično usposabljanje (3 tedne) | 6 | |||||
7. | Magistrsko delo (priprava in zagovor) | 24 | |||||
(Navedeni so vsi notranje izbirni predmeti študijskega programa, fakulteta pa vsako leto razpiše le določene izbirne predmete - ožji izbor).
Št. | Predmet | KT | Oblike izvedbe kontaktnih ur | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
P | SE | SV | LV | Skupaj | |||
1. | Zbiranje in integracija podatkov s senzorjev | 3 | 15 | - | - | 15 | 30 |
2. | Varnost | 3 | 15 | - | - | 15 | 30 |
3. | Izbrana poglavja iz obdelave podatkov * | 6 | - | - | - | - | - |
4. | Izbrana poglavja iz zajema podatkov * | 6 | - | - | - | - | - |
5. | Izbrana poglavja iz vizualizacije podatkov II * | 6 | - | - | - | - | - |
6. | Masovni podatki v bioinformatiki | 6 | 30 | 15 | - | 15 | 60 |
7. | Temelji podatkovne znanosti in umetne inteligence | 6 | 45 | - | - | 15 | 60 |
* Predmeti obsegajo 180 ur drugih oblik študija.
Kot notranje izbirni predmet lahko študent izbere tudi predmeta Algoritmi na grafih in Računalniške družbene vede (matična v magistrskem študijskem programu Računalništvo in informatika).
Predmetnik za študente, ki so se prvič vpisali v študijskih letih 2019/20 in 2020/21
V študijskem letu 2021/22 se bo pričel prvič izvajati nekoliko spremenjen študijski program, zato je v začetku tega poglavja predstavljen predmetnik programa kot se bo prvič izvajal v študijskem letu 2021/21. V nadaljevanju pa lahko študenti, ki so se prvič vpisali v študijskih leiha 2019/20 in 2020/21, najdejo predmetnik študijskega programa. Kratek opis predmetov je dostopen na začetku tega poglavja:
Izbirnostna vrh
V času študija študent opravi 3 zunanje izbirne predmete (1 v 1. letniku, 2 pa v 2. letniku).
V poglavju Predmetnik so navedeni vsi izbirni predmeti v študijskem programu, fakulteta pa vsako leto razpiše le določene izbirne predmete, ki jih študenti izbirajo ob vpisu v prihodnje študijsko leto. Pri tem upošteva kadrovske in finančne zmožnosti fakultete ter interes študentov za posamezne predmete. Interes študentov se običajno preveri v času od februarja do aprila, ko se koordinatorji sestanejo s študenti oziroma izvedejo anketo. Končni seznam izbirnih predmetov objavi fakulteta pred pričetkom vpisa v juliju, študenti pa izbirne predmete izberejo ob vpisu (julij – september).
Zunanje izbirne predmete lahko študent izbira v okviru akreditiranih študijskih programov visokošolskih zavodov v Sloveniji ali tujini, in sicer s področja matematike, računalništva in informatike, bioinformatike, poslovne informatike, upravljanja ali komuniciranja, ki jih izvajajo ustrezno habilitirani visokošolski učitelji.
V okviru izbirnosti lahko študent izbira tudi izmed nabora treh notranje izbirnih predmetov študijskega programa (Tabela 4 v prejšnjem poglavju "Predmetnik).
Študent, ki na dodiplomskem študiju ni opravil predmeta s področja verjetnosti, mora v okviru zunanje izbirnosti opraviti en predmet s področja verjetnosti.
Študentu se priporoča, da v sodelovanju s koordinatorjem študijskega programa v okviru zunanje izbirnosti izbere družboslovne vsebine s področja komuniciranja, kritičnega razmišljanja, organizacije ali upravljanja v obsegu vsaj 6 ECTS, in sicer na drugih študijskih programih Univerze na Primorskem. Za izbiro zunanjega predmeta izven Univerze na Primorskem, mora študent predhodno predložiti učni načrt želenega izbirnega predmeta, na osnovi katerega koordinator študijskega programa poda soglasje oziroma ne poda soglasja za izbor predmeta v okviru zunanje izbirnosti. Zunanje izbirne predmete lahko študent opravlja tudi na daljavo. Študentu se priporoča, da zunanjo izbirnost v obsegu 18 ECTS opravi z izborom treh predmetov v obsegu 6 ECTS ali štirih predmetov, med katerimi sta dva ovrednotena s 3 ECTS, dva pa s 6 ECTS.
Za pomoč in svetovanje pri izbirnih predmetih se lahko študent obrne na koordinatorja programa.
Praktično usposabljanjena vrh
Študent mora v 2. letniku opraviti obvezno praktično usposabljanje, ki je ovrednoteno s 6 ECTS in traja 3 tedne (ali polnih 15 dni).
V okviru praktičnega usposabljanja študenti nadgradijo teoretično znanje in si tako pridobijo pomembne kompetence praktične uporabe v poslovnem okolju kot tudi kritične presoje ter moralno-etične vrednote in odgovornost do dela in sodelavcev. Študenti pridobijo praktična znanja pri upravljanju masovnih podatkov prek dela na konkretnih nalogah, ki se pojavijo v praksi, in si na ta način razvijejo sposobnost reševanja konkretnih problemov povezanih s podatkovnimi znanostmi ter povezovanja teoretičnega znanja s praktičnim delom v poslovnih procesih.
Vsakemu študentu bo v izbrani delovni organizaciji, kjer bo opravljal prakso, dodeljen mentor, ki bo zadolžen za nadzor in usmerjanje njegovega dela. Poleg tega delo študenta spremlja tudi koordinator prakse v vpisanem študijskem programu.
Študenti se sami dogovorijo z delovno organizacijo o možnostih za opravljanje prakse.
Pred pričetkom opravljanja prakse se študent seznani z vsemi postopki, ki so natančno opredeljeni v NAVODILIH ZA ŠTUDENTE ZA OPRAVLJANJE PRAKSE.
Vsi postopki potekajo prek ŠIS-a, ravno tako so vsi obrazci dostopni v ŠIS-u. V nadaljevanju so povzeti ključni koraki v postopku:
-
študent odda prijavo za prakso, obvezna priloga je podpisana Izjava delovne organizacije o sprejemu študenta na prakso;
-
koordinator prakse odloči o prijavi študenta;
-
ko je prijava potrjena, študent v ŠIS-u natisne 3 izvode dogovora in jih posreduje v Referat, ostale obrazce si shrani, saj jih bo potreboval v času opravljanja prakse;
-
ko je prijava potrjena in podpisan tripartitni dogovor o opravljanju prakse, lahko študent prične z opravljanjem prakse;
-
po zaključeni praksi odda študent poročilo; obvezne priloge k poročilu so navedene v Navodilih v prejšnjem odstavku;
-
koordinator prakse odloči o poročilu študenta;
-
ko je poročilo potrjeno, je študent povabljen k izpolnitvi ankete o praksi.
V kolikor študent potrebuje tripartitni sporazum v angleškem jeziku (zaradi opravljanja prakse v tujini), mora o tem obvestiti referat takoj, ko je obveščen, da je njegova prijava prakse odobrena s strani koordinatorja prakse.
Kompetence diplomantovna vrh
Splošne kompetence diplomantov
-
Poglobljeno teoretično, metodološko in analitično znanje z elementi raziskovanja, ki je osnova za zahtevno strokovno delo na področju podatkovne znanosti.
-
Sposobnost analize, sinteze in predvidevanja rešitev ter posledic dejavnikov v podatkovni znanosti.
-
Kritična presoja dogajanja na področju podatkovne znanosti.
-
Razvoj komunikacijskih spretnosti.
-
Sposobnost sodelovanja, dela v skupini in dela na projektih.
-
Sposobnost avtonomnega iskanja in pridobivanja strokovnega znanja in njegove integracije z že obstoječim znanjem.
-
Sposobnost iskanja novih informacij in njihove interpretacije ter umeščanja v kontekst podatkovne znanosti.
-
Avtonomnost pri strokovnem delu.
-
Sprejemanje odgovornosti za odločitve, ki so povezane z aktivnostmi, procesi ter vodenjem kompleksnih in heterogenih skupin.
Predmetnospecifične kompetence diplomantov
-
Zmožnost opisati dano situacijo s pravilno uporabo pojmov podatkovne znanosti.
-
Zmožnost, da razložijo razumevanje konceptov in principov podatkovne znanosti.
-
Reševati (realne) probleme podatkovne znanosti z uporabo moderne tehnologije.
-
Uporabljati algoritmični pristop: Za reševanje danega problema razviti algoritem.
-
Razviti sposobnost analiziranja danega problema numerično, grafično in algoritmično.
-
Biti sposobni iz danih podatkov deducirati nove logične zaključke.
-
Zmožnost učinkovitega predstavljanja rezultatov z orodji za vizualizacijo podatkov vključno z znanjem tehnik za analizo statističnih podatkov, orodji za programsko opremo za obdelavo podatkov in preoblikovanje podatkov.
-
Samozavestno se soočiti z danim problemom podatkovne znanosti ter poiskati njegovo rešitev upoštevaje etična načela v kontekstu masovnih podatkov.
Možnost zaposlitve diplomantov in nadaljevanja študijana vrh
V svetu, v katerem vsak dan proizvedemo 2,5 kvintilijonov bajtov podatkov, so strokovnjaki s področja podatkovne znanosti zelo iskani. Ti strokovnjaki imajo strast do razumevanja podatkov in lahko navidezno nesmiselne podatke spremenijo v priporočila za podporo podjetjem in oblikovalcem politik, razumevanje uporabnikov, izboljšanje načina uporabe podatkov o strankah, izboljšanje izdelkov, storitev ali izkušenj ter za pomoč podjetjem pri njihovi rasti.
Danes se tako zagonska kot uveljavljena podjetja, skupaj z raziskovalci in oblikovalci politik, vedno bolj zanašajo na informacije za spodbujanje in podporo pri odločanju. Posledično so strokovnjaki podatkovne znanosti nujni v različnih zaposlitvenih okoljih, kot so raziskovalne ustanove, IT podjetja, banke, zavarovalnice, transportne organizacije in druga podjetja, ki zbirajo velike količine podatkov.
Poklicne možnosti se bodo še povečale. Poleg naziva strokovnjaka podatkovne znanosti se pri zaposlovanju uporabljajo še nazivi arhitekt podatkov, upravljalec podatkov, analitik podatkov, poslovni analitik, upravitelj poslovne inteligence, itd.