Hjem
Utdanning

Namn på grad

Master i informasjonsteknologi og økonomi (sivilingeniør)

Integrert masterprogram

Omfang og studiepoeng

300 studiepoeng

Fulltid/deltid

Fulltid

Undervisningsspråk

Norsk og engelsk

Studiestart - semester

Haust

Mål og innhald

Studieprogrammet i informasjonsteknologi og økonomi har som mål å utdanne kandidatar med en breiare utdanningsbakgrunn enn den tradisjonelle økonomen eller ingeniøren, ved å kombinere bedrifts- og samfunnsøkonomifag med fag som programmering, datasikkerheit, algoritmar og data science. Studiet skal formidle forståing for korleis ein kan nyttiggjere seg moglegheiter digitaliseringsprosessane i samfunnet fører med seg.

Utdanningstilbodet ligg i skjæringsflata mellom IKT og økonomi, og vil kople teori, empiri og praktiske ferdigheiter og vil ha stor samfunnsrelevans. Kandidatane vil vere attraktive på arbeidsmarknaden. Dei vil for eksempel kunne handtere digitaliseringsfunksjonar og leie innsamling og analyse av marknadsdata i større bedriftar, men dei vil og kunne vere drivarar for entreprenørskap og innovasjonsprosessar gjennom sin tverrfaglege kompetanse.

I starten av studiet vert det lagt vekt på å gje studentane eit godt grunnlag i basisfag innan informasjonsteknologi, matematikk, statistikk og økonomi. Siste halvdel av studiet er også tverrfagleg og det vert opna for valmoglegheiter som gjev spesialisering mot meir spesifikke problemstillingar innan IKT og økonomi. I siste del av studiet vil fokus vere å utvikle evner til å løyse både økonomiske og tekniske spørsmål på eige hand og i samarbeide med andre.

Læringsutbyte

Kandidaten skal ved avslutta program ha følgjande læringsutbytte:

Kunnskap 

Kandidaten ...

  • har brei kjennskap til teori og metodar innan IKT, eksempelvis innan datatryggleik, datainnhenting, maskinlæring, og kunstig intelligens
  • forstår korleis økonomisk teori forklarer pris- og rentedanning, kva bedrifts- og samfunnsøkonomisk effektivitet inneber, samt korleis individ og bedrifter responderer på endring i insentiv
  • kan nytta økonomiske prinsipp til å oppsummera og forklare korleis IKT kan nyttast til å skape verdiar i privat og offentleg sektor
  • har brei innsikt i prosesslinja for å utvinne kunnskap frå data, ved hjelp av IKT for datainnhenting og prosessering av data, og økonomifaget for å danne hypotesar og for å tolke data
  • har innsikt i praktiske problem rundt design og implementering av IKT-system, samt analyse av data som disse systema genererer
  • kan anvende kunnskap på nye områder innan IKT og økonomi

Ferdigheiter 

Kandidaten ...

  • har solid kunnskap i eit bredt spekter av metodar basert på økonomi og datavitskap og kan bruke desse til datahandtering, analyse og problemløysing
  • kan gjere seg kjent med komplekse problem innan IKT og finne eigna løysningsmetodar, eksempelvis innan datatryggleik, datainnhenting, maskinlæring, og kunstig intelligens
  • kan gjere seg kjent med komplekse økonomiske problemstillingar, eksempelvis innan prising av enkeltprodukt, og er i stand til å finne eigna løysningsmetodar som inneber bruk av IKT, for eksempel ved å designe system for nåtidsprosessering av marknadsdata
  • evner å integrere innsikter frå økonomi og IKT til å utvikle bedriftene sine verdikjeder, for eksempel gjennom forbetring av logistikk og innkjøpsrutinar
  • kan bruke aktuell litteratur på ein aktiv og kritisk måte i forhold til nye problemstillingar i skjeringsfeltet mellom IKT og økonomi
  • kan bruke relevante metodar for forsking og fagleg utviklingsarbeid og på en sjølvstendig måte å gjere kvantitative berekningar og analyser av økonomiske problemstillingar og IKT- forhold

Generell kompetanse

Kandidaten..

  • kan uttrykke seg nøyaktig og vitskapleg om aktuelle problemstillingar
  • kan presentere komplekse problemstillingar på ein lettfatteleg og poengtert måte for aktørar i næringslivet og forvaltning
  • kan bidra til problemløysing i grupper og samarbeide på tvers av fagområde
  • kan anvende sine kunnskapar og ferdigheiter på nye områder for å gjennomføre avanserte arbeidsoppgåver og prosjekt
  • kan arbeide sjølvstendig og organisere og planlegge eige arbeid innanfor gitte fristar
  • har evne til klar og ryddig skriftleg og munnleg framstilling med høg grad av logisk og matematisk presisjon
  • kan bidra til innovasjon i næringslivet og forvaltning gjennom unik kompetanse i skjeringsfeltet IKT og økonomi

Opptakskrav

Generell studiekompetanse samt Matematikk R1 (eller Matematikk S1 og S2) og R2 og Fysikk 1.

Opptakskode: SIVING

Tilrådde forkunnskapar

Gode forkunnskaper i matematikk er ein føremon.

Innføringsemne

EX.PHIL.

Obligatoriske emne

Studiet har to komponentar: emnedel på 270 sp og individuell mastergradsoppgåve på 30 sp. Alle emna som ikkje er valemne er obligatorisk. Det er noko fleksibilitet i val av emne.

1.semester (haust): ITØK101 (10 sp) - MAT111 (10 sp) - INFO132 (10 sp)

2.semester (vår): ITØK102 (10 sp) - INFO135 (10 sp) - MNF130 (10 sp)

3.semester (haust): INFO180/INF161 (10 sp) - ECON210 (10 sp) - STAT110 (10 sp)

4.semester (vår): ITØK281 (10 sp) - INFO284 (10 sp) - ECON263 (10 sp)

5.semester (haust): ITØK204 (10 sp) - INF140 (10 sp) - INF170 (10 sp)

6.semester (vår): ITØK170 (10 sp) - ITØK264 (10 sp) - EX.PHIL. (10 sp)

7.semester (haust): ECON340 (10 sp) - ECON310 (10 sp) - Valemne INFO 200- eller 300-nivå/INF 200-nivå (10 sp)

8.semester (vår): ITØK381 (10 sp) - ECON364/ ECON360/ ITØK320 (10 sp) - Valemne INFO 300- nivå/INF 200-nivå (10 sp)

9.semester (haust): Valemne ECON 300-nivå/ INFO 300-nivå/ INF 200-nivå (10 sp) - Valemne ECON 300-nivå (10 sp) - Valemne ECON 300-nivå (10 sp)

10.semester (vår): ITØK391 (30 sp)

Tilrådde valemne

Liste over spesielt relevante valemne. Denne lista vil endrast etter kvart som nye emne kjem til:

INFO207 Sosial nettverksteori

INFO215 Web Science

INFO216 Knowledge graphs

INFO319 Research topics in big data

INFO323 Data Architectures for Information Retrieval and Web Intelligence

INFO381 Research Topics in Artificial Intelligence

INF115 Databasar og modellering

INF234 Algoritmer

INF270 Lineær programmering

INF271 Kombinatorisk optimering

INF273 Meta-Heuristikkar

ECON316A Miljøøkonomi

ECON316B Ressursøkonomi

ECON327 Game theory

ECON330 Makroøkonomisk analyse

ECON341 Økonometri II

ECON343 Empirisk forskningsdesign

ECON362A Digital economics

Rekkefølgje for emne i studiet

1.semester

2.semester 

3.semester

  • INFO180 Metodar i kunstig intelligens/INF161 Innføring i data science
  • ECON210 Velferd og økonomisk politikk
  • STAT110 Grunnkurs i statistikk

4.semester

  • ITØK281 Utplassering i informasjonsteknologi og økonomi
  • INFO284 Machine learning
  • ECON263 Bedriftsøkonomi for samfunnsøkonomar

5.semester

  • ITØK204 Økonometri og dataanalyse
  • INF140 Introduksjon til datatryggleik
  • INF170 Modellering og optimering

 

6.semester

7.semester

  • ECON340 Økonometri I
  • ECON310 Mikroøkonomisk analyse
  • Valemne INFO200- eller 300-nivå/INF 200-nivå

8.semester

9.semester

  • Valemne ECON300-nivå, eventuelt NHH
  • Valemne ECON300-nivå, eventuelt NHH
  • Valemne ECON300-nivå /INFO 300-nivå/INF 200-nivå, eventuelt NHH

10.semester

Valgfag på NHH må være på masternivå

Delstudium i utlandet

Det er lagt til rette for at studentane kan ta delar av studiet ved lærestader i utlandet. Dette må gjerast i samråd med programkoordinator, programansvarleg og emneansvarlege.

Arbeids- og undervisningsformer

Det vert brukt arbeids- og undervisningsformer som legg til rette for studentaktivitet, til dømes problembasert læring og oppgåver som studentane må løyse saman med ein eller fleire medstudentar. Undervisninga omfattar og førelesingar og seminarundervisning i mindre grupper - kombinert med tilbakemelding frå undervisar og/eller medstudentar på skriftlege og munnlege arbeid undervegs i studiet.

I studiet inngår også praksis- og utplasseringsemne, der studentane skal bidra og løyse reelle arbeidsoppgåver i bedriftene dei er hos.

Masteroppgåva er et vitskapleg arbeid, som vert gjennomført med fagleg rettleiing.

Vurderingsformer

Emna som inngår i studieløpet, nyttar hovudsakleg følgjande vurderingsformer: skriftleg skoleeksamen, mappevurdering, munnleg prosjektpresentasjon og semesteroppgåve.

Karakterskala

Emna som inngår i det tilrådde studieløpet vert i hovudsak karaktersett med bokstavkarakterar (A-F), men nokre få emne kan bli karaktersett med bestått/ikkje bestått.

Vitnemål og vitnemålstillegg

Vitnemål vert skrive ut etter at graden er fullført.

Grunnlag for vidare studium

Masterstudiet gir grunnlag for opptak til forskarutdanninga (ph.d.-grad). Ein må normalt vere tilsett i ei stilling som stipendiat for å få opptak.

Relevans for arbeidsliv

Studiet gir spesialistkompetanse i IKT og økonomi, men førebur også kandidatane for seinare leiarfunksjonar gjennom sin tverrfaglege innretning.

Behovet for kunnskap om emne som kunstig intelligens og grunnleggande programmering kombinert med solid økonomisk kompetanse er stort. Kandidatane vil vere i stand til å nytte kunnskapen og analysere problemstillingar på nye område innan dei fleste næringar, samt i forvaltning og forskning.

Evaluering

Programmet vert kontinuerlig evaluert i tråd med retningslinene for kvalitetssikring ved UiB. Emne- og programevalueringar finn ein på kvalitetsbasen.uib.no

Programansvarleg

Programstyret har ansvar for fagleg innhald og oppbygging av studiet og for kvaliteten på studieprogrammet

Administrativt ansvarleg

Det samfunnsvitskaplege fakultet ved Institutt for økonomi har det administrative ansvaret for studieprogrammet.

Kontaktinformasjon

E-post: itok@uib.no

Telefon: 55 58 92 26