STKD6060 Research Methods in Data Science Course description

What is Data Science, how do we approach problems in Data Science and how can Data Science contribute towards a sustainable future? In this course, we will try to answer these questions. Initially, we will briefly discuss some common ideas we may have about what science is and how we do scientific research. What makes a research method suitable or not suitable? Focusing on specific cases, we will consider successes and disasters in the history of Data Science, with different protagonists, some working at research centers, others in the industry and the business sector.

We will teach the rules, methods and limits of Data Science as well as how to apply them to real world challenges. For example, for predicting the likelihood of the end of virus pandemics or of the next financial crisis, for approaching a sustainable future with renewable energy and for improving the knowledge of our brain.

The course is designed for both students working towards an academic research career, as well as for students aiming at the industry and business sector, where skills in data science are important.

Gradert skala A-F.

One half year of university studies (30 ECTS), in addition to the international summer schools general requirement. The requirement needs to be met by the application deadline.

After completing this course, the student should have the following learning outcome:;

Knowledge

Upon successful completion of the course, the candidate will have the knowledge of:

• the specific cautions and pitfalls that should be taken into account through the entire research process, particularly when using tools from statistical analysis.
• practical problems in different fields of science, ranging from fundamental and natural sciences to social sciences and engineering.
• how statistical analysis can be used for uncovering the features and properties of a specific set of data.
• the main features and techniques one should be aware of for data collection.
• programming languages applicable to data analysis and modelling.

Skills

Upon successful completion of the course, the candidate will be able to:

• translate problems into research questions and evaluate it is soundness
• propose a first design of experiments to approach specific research questions.
• have a critical insight about the quantitative analysis presented in a research question, approaching authors’ interpretation about the presented results, e.g. in what concerns the correlation between different variables, their possible functional relations and the statistical significance of the overall results.
• develop a computer framework to generate surrogate data sets with particular statistical features, as numerical experiments for testing specific data models.
• apply statistical analysis and mathematical modelling techniques on data from their field of study.

General competences

Upon successful completion of the course, the student

• will be able to construct and establish a research plan
• will be able to carry out the basic quantitative analysis of its results.
• will be able to read a research article with a critical perspective and identify its structure and quality from the scientific point of view.

Emnet gir innsikt i det norske arbeidslivets oppbygging og virkemåte. Kunnskapen om den historiske utviklingen av den norske samarbeidsmodellen skal gi grunnlaget for å forstå særtrekk ved norske virksomheter. De analytiske redskapene er teori om makt, organisasjon og ledelse. Emnet legger særlig vekt på sammenhengen mellom institusjonene i arbeidslivet og praktiseringen av de institusjonelle rammene i norske virksomheter.

Studentene lærer å analysere omstilling og utvikling i virksomheter med organisasjons- og ledelsesteori. Samspillet mellom ledelse, fagforeninger og ansatte analyseres som en kontekst for både drift, omstilling og utvikling av virksomheten. Studentene får veiledning i akademisk og vitenskapelig holdbare analyser.

Emnet har et faglig nivå tilsvarende masternivå, og kan innpasses i Master i styring og ledelse som tilbys ved OsloMet - storbyuniversitetet.

Ingen forkunnskapskrav.

Studenten skal etter å ha fullført emnet ha følgende totale læringsutbytte definert i kunnskap, ferdigheter og generell kompetanse:

Kunnskap

Studenten har

• avansert kunnskap om det norske arbeidslivets institusjonelle oppbygging og praktiske virkemåter
• kunnskap om anvendelige organisasjons- og ledelsesteoretiske forståelsesmodeller
• inngående kunnskap om makt og opposisjon i arbeidslivet
• avansert kunnskap om bruk av grunnleggende teoretiske perspektiver som kan belyse og forklare omstillinger, reformer og endringsprosesser i norske virksomheter, med særlig vekt på offentlig sektor

Ferdigheter

Studenten kan

• anvende sentrale teoretiske perspektiver for å analysere strukturer, relasjoner og prosesser i virksomheter
• anvende tilgjengelige forskningsresultater for å analysere og forklare lederroller og styringsinstrumenter i reformer og omstillinger
• anvende forskningsdesign i planlegging og iverksetting av endringsprosesser i virksomheter, særlig i offentlig sektor
• analysere ledelsesprosesser- og strukturer med sikte på utvikling og forbedring

Generell kompetanse

Studenten kan

• utvikle, etablere og anvende relasjoner mellom ledelse, fagforeninger, tillitsvalgte, verneombud og ansatte i omstilling og endringsprosesser
• utøve og formidle kritisk refleksjon om praktiseringen av ledelses- og samarbeidsmodeller i omstillinger og reformprosesser
• anvende arbeidsrettslige prinsipper og etiske retningslinjer både i samarbeid og i konfliktløsning
• anvende forskningsdesign og forskningsresultater i utforming og praktisering av ledelse på norske arbeidsplasser

Ingen arbeidskrav.

Eksamen i emnet er en individuell hjemmeeksamen over 9 dager (2 helger). Hjemmeeksamen skal ha et omfang på 15 sider (+ - 10 %). I tillegg kommer forside og litteraturliste, eventuelt et forord.

Studenter med gyldig fravær eller som ikke består eksamen har rett til ny/utsatt eksamen som har lik utforming som ordinær. Det vil bli gitt en ny eksamensoppgave. En eventuell ny/utsatt eksamen arrangeres i begynnelsen av påfølgende semester.

Alle hjelpemidler er tillatt så lenge regler for kildehenvisning følges.

Det benyttes en intern og en ekstern sensor på hver besvarelse.