På uddannelsen lærer du at arbejde systematisk og kritisk med data ved hjælp af:

• Statistik, machine learning og algoritmeudvikling
• Databaser, data management og programmering
• Datavisualisering og kommunikation
• Kritisk refleksion og etiske aspekter ved dataanvendelse

Områder

Typen af data varierer, men kan danne solidt grundlag for strategier, processtyring og beslutninger.

Du får bl.a. indsigt i, hvordan data anvendes inden for:

• Finans og økonomi
• Sundhed og forebyggelse
• Forbrugeradfærd og markedsanalyser
• Teknologi og kunstig intelligens

Opbygning og indhold kan variere

Uddannelsen kan variere i opbygning og indhold afhængigt af uddannelsessted. Læs mere på det enkelte uddannelsessteds hjemmeside.

Titel

Du får titlen bachelor (BSc) i datavidenskab. Den engelske titel er Bachelor of Science (BSc) in Data Science.

Undervisningen veksler mellem holdundervisning, forelæsninger, projektarbejde og øvelser.

Eksamen

Du afslutter bacheloruddannelsen med et bachelorprojekt.

For at søge optagelse på uddannelsen skal du bestå forskellige adgangskrav.

Alle de nævnte fag skal være bestået. Kravene gælder optagelse i både kvote 1 og kvote 2.

Generelle adgangskrav

En gymnasial eksamen (bemærk: krav om overbygning for hf og eux 1. del)

Læs mere om adgangsgivende eksamener og uddannelser:
Adgangskrav til de videregående uddannelser

Specifikke adgangskrav

• Dansk A - tager du uddannelsen på engelsk, bortfalder Dansk A som adgangskrav.
• Engelsk B
• Matematik A

Læs om supplering, hvis du mangler fag eller niveauer:
Gymnasiale suppleringskurser (GSK)

Lokale adgangskrav

Ud over de generelle og specifikke adgangskrav er der lokale adgangskrav. De gælder kun for det enkelte uddannelsessted.

IT-Universitetet

• Matematik A med et gennemsnit på mindst 6,0
• Engelsk B med et gennemsnit på mindst 6,0

Da undervisningen foregår på engelsk, skal du opfylde mindst et af følgende krav:

• Engelsk B
• Engelsk A
• TOEFL-test med en testscore på mindst 100
• IELTS-test med en testscore på mindst 7,0
• En anden test, som uddannelsesstedet anerkender og som kompetencemæssigt svarer til engelsk B med mindst 6,0

Aarhus Universitet

• Hvis du søger i kvote 1, skal karaktergennemsnittet fra din gymnasiale eksamen være mindst 6,0, og du skal have mindst 6,0 i gennemsnit i matematik A.
• ​Hvis du søger i kvote 2, skal du bl.a. deltage i en optagelsesprøve. Se mere på uddannelsesstedet hjemmeside.

Du søger om optagelse på Optagelse.dk.

Ansøgere i kvote 1

• Ansøgningsfrist: 5. juli inden kl. 12.00
• Du bliver optaget på baggrund af din gymnasiale eksamen

Ansøgere i kvote 2

• Ansøgningsfrist: 15. marts inden kl. 12.00
• Du bliver individuelt vurderet i forhold til de kvote 2-kriterier, som det enkelte uddannelsessted har fastsat

Udenlandsk eller international eksamen

• Hvis du ikke har en fuld gymnasial uddannelse eller søger med international/udenlandsk gymnasial eksamen, skal du søge senest 15. marts inden kl. 12.00

Læs mere

• Søg optagelse (optagelse.dk)
• Læs om optagelse generelt

Læs mere om uddannelsen på uddannelsesstedets hjemmeside.

Bacheloruddannelsen foregår i:

• Aarhus: Datavidenskab på Aarhus Universitet (au.dk)

Uddannelsen på engelsk

• København: Data Science på IT-Universitetet (itu.dk)
• Aarhus: Data Science på Aarhus Universitet (au.dk)

En adgangskvotient viser det laveste gennemsnit for den seneste optagelse i kvote 1. Den kan stige eller falde ved næste optagelse og må ikke forveksles med et adgangskrav.

AO: Alle optaget

Samlet oversigt over dette års KOT-tal

Du kan søge SU under uddannelsen. Læs mere i artiklen:

SU (Statens Uddannelsesstøtte)

Med en bacheloruddannelse i datavidenskab kan du læse videre på en kandidatuddannelse inden for det naturvidenskabelige område, eksempelvis:

• Data Science
• Bioinformatik
• Datalogi

Bemærk: Der findes íkke en samlet oversigt over mulige kandidatuddannelser.

Jobmuligheder

Som færdiguddannet vil du have jobmuligheder i både den private og den offentlige sektor. Her vil du kunne arbejde i såvel traditionelle it-organisationer som inden for business intelligence, logistik, produktion, revision, handel med energi, detailhandel, forsikring, sundhed, biotech, farmakologi og konsulentbranchen mv.

Du vil kunne arbejde med håndtering af store datamængder som eksempelvis dataanalytiker, Machine Learning specialist, Business Intelligence konsulent eller finansiel analytiker.

Arbejdsområder

Læs mere om arbejdsområder samt typer af job inden for:

• Systemudvikling, programmering og design
• Drift, support og netværk

Få mere at vide

Oversigt over de forskellige it-uddannelser på universiteterne