STK-IN4355 – Internship i Data Science
Beskrivelse av emnet
Timeplan, pensum og eksamensdato
Kort om emnet
Emnet tilbyr studenter å lære seg å bruke akademisk kunnskap, ferdigheter og kompetanse i en relevant arbeidssituasjon. Vertsinstitusjonen kan være en relevant forsknings-institusjon, privat selskap eller departement / direktorat. Emneansvarlige vil være behjelpelige med å finne relevante vertsinstitusjoner. Emnet skal involvere 100 timers praksis, normalt fordelt over en dag i uken. Praksisarbeidet skal være veiledet av en kontaktperson i vertsinstitusjonen. Kontaktpersonen bør ha høyere utdanning i Data Science eller et relatert område med en forsknings- eller innovasjonsprofil innad i institusjonen. Samtidig vil en intern (UiO) veileder vil være tilknyttet prosjekt.
Det underskrives en kontrakt mellom vertsinstitusjon, UiO og studenten som beskriver de ansvar som pålegges de ulike parter. Vertsinstitusjonen har ansvar for å følge opp de læringsmål som beskrives under "Hva lærer du?" mens emneansvarlige og intern veileder har ansvaret for kvalitetskontroll gjennom jevnlige møter (minst 4 ganger i løpet av semesteret).
Emnet gis som en prøveordning våren 2019.
Hva lærer du?
Når du har gjennomført emnet vil du:
- ha ervervet erfaring av praktisk arbeid innenfor Data Science faget
- ha oppnådd erfaring med å sette teoretisk kunnskap innen Data Science i praksis
- ha økt bevissthet om din egen kompetanse, og er bedre forberedt på 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 både til spesialister og et generelt publikum
Opptak og adgangsregulering
For å få studieplass på dette emnet må du være tatt opp på masterprogrammet i Data Science.
Praksis er ulønnet og studenten kan ikke ha lønnet arbeid i bedriften under praksisperioden.
Forkunnskaper
Obligatoriske forkunnskaper
Følgende emner er obligatoriske forkunnskaper og må være bestått før studentene kan ta STK-IN4355.
- STK-IN4300 – Statistiske læringsmetoder 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 være innledende skrivekurs (felles for alle masterstudenter) som det anbefales sterkt å følge.
Eksamen
Eksamen vil foregå ved 3 presentasjoner:
- Første 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 bestått/ikke bestått. Alle presentasjoner og rapporter må være bestått i ett og samme semester.
Tilstedeværelse
- Praksis er obligatorisk og studenten må gi beskjed til kontaktperson ved sykefravær e.l. Sykefravær må dokumenteres med legeattest.
- Fravær må ikke overstige 15%
Gjennomføring av oppgaver
- Studenten må vise evne og vilje til å gjøre de oppgaver som han/hun blir pålagt i praksisperioden.
- Studenten må også vise respekt for og rette seg etter prosedyrer og arbeidsrutiner ved vertsinstitusjonen
Faglig kompetanse
- Studenten må vise faglig innsikt og kunnskaper i sitt/sine fag
Kommunikasjon og samarbeid
- Studenten må vise vilje og evne til å kommunisere med bedriftens ansatte
- Studenten må vise vilje og evne til å samarbeide med veileder og andre prosjektmedarbeidere.
Veiledning og selvinnsikt
- Studenten må vise vilje og evne til å ta imot veiledning.
Eksamensspråk
Du kan besvare eksamen på norsk, svensk, dansk eller engelsk.
Karakterskala
Emnet bruker karakterskala bestått/ikke bestått. Les mer om karakterskalaen.
Begrunnelse og klage
Adgang til ny eller utsatt eksamen
Studenter som dokumenterer gyldig fravær fra ordinær eksamen, kan ta utsatt eksamen i starten av neste semester.
Det tilbys ikke ny eksamen til studenter som har trukket seg under ordinær eksamen, eller som ikke har bestått.
Trekk fra eksamen
Det er mulig å ta eksamen i emnet inntil tre ganger. Dersom du trekker deg fra eksamen etter fristen eller under eksamen, bruker du et eksamensforsøk.
Tilrettelagt eksamen
Søknadskjema, krav og frist for tilrettelagt eksamen.
Evaluering av emnet
Vi gjennomfører fortløpende evaluering av emnet, og med jevne mellomrom ber vi studentene delta i en mer omfattende evaluering.