Följande beteckningar används:

G1N - Grundnivå, kursen kräver inte tidigare högskolestudier

G1F - Grundnivå, kursen kräver tidigare högskolestudier mindre än 60 hp

G2F - Grundnivå, kursen kräver tidigare högskolestudier minst 60 hp

A1N - Avancerad nivå, kursen kräver endast kurser på grundnivå, minst 120 hp

A1F - Avancerad nivå, kursen kräver tidigare kurser på avancerad nivå

A2E - Avancerad nivå, examensarbete för masterexamen (120 hp)

Termin 1

Period 1

• Introduktion till dataanalys, 5 av 10 hp (1MS041) Huvudområde(n) med fördjupning: Dataanalys A1N, Datavetenskap A1N, Matematik A1N
• Data, etik och rätt, 5 hp (1DL002) Huvudområde(n) med fördjupning: Bildanalys och maskininlärning A1N, Dataanalys A1N, Datavetenskap A1N, Människa-datorinteraktion A1N
• Linjär algebra för dataanalys, 5 hp (1MA330) Huvudområde(n) med fördjupning: Dataanalys A1N, Matematik A1N

Valbar kurs:

• Databasteknik I, 5 hp (1DL301) Huvudområde(n) med fördjupning: Datavetenskap G2F, System i teknik och samhälle G2F, Teknik G2F

Period 2

• Introduktion till dataanalys, 5 av 10 hp (1MS041) Huvudområde(n) med fördjupning: Dataanalys A1N, Datavetenskap A1N, Matematik A1N
• Statistisk maskininlärning, 5 hp (1RT700) Huvudområde(n) med fördjupning: Bildanalys och maskininlärning A1N, Dataanalys A1N, Datavetenskap A1N, Matematik A1N, Teknik A1N
• Databasteknik I, 5 hp (1DL301) Huvudområde(n) med fördjupning: Datavetenskap G2F, System i teknik och samhälle G2F, Teknik G2F

Valbar kurs:

• Databasteknik II, 5 hp (1DL400) Huvudområde(n) med fördjupning: Datavetenskap A1N, Teknik A1N

Termin 2

Period 3

• Data engineering I, 5 hp (1TD169) Huvudområde(n) med fördjupning: Dataanalys A1N, Datavetenskap A1N, Teknik A1N, Tillämpad beräkningsvetenskap A1N
• Högprestandaprogrammering, 10 hp (1TD062) Huvudområde(n) med fördjupning: Datavetenskap A1N, Teknik A1N, Tillämpad beräkningsvetenskap A1N
• Metoder och projektledning för mjukvaruutveckling, 5 hp (1DL251) Huvudområde(n) med fördjupning: Datavetenskap A1N, Teknik A1N
• Naturliga beräkningsmetoder för maskininlärning, 5 av 10 hp (1DL073) Huvudområde(n) med fördjupning: Datavetenskap A1N

Period 4

• Data engineering II, 10 hp (1TD076) Huvudområde(n) med fördjupning: Dataanalys A1F, Datavetenskap A1F, Teknik A1F, Tillämpad beräkningsvetenskap A1F
• Datasäkerhet och integritet, 5 hp (1DT114) Huvudområde(n) med fördjupning: Datavetenskap A1N, Teknik A1N
• Naturliga beräkningsmetoder för maskininlärning, 5 av 10 hp (1DL073) Huvudområde(n) med fördjupning: Datavetenskap A1N
• Examensarbete D i dataanalys, 15 hp (1DL390) Huvudområde(n) med fördjupning: Dataanalys A1E

Termin 3

Period 1

• Projekt i dataanalys, 5 av 10 hp (1DL508) Huvudområde(n) med fördjupning: Dataanalys A1F
• Informationsutvinning I, 5 hp (1DL360) Huvudområde(n) med fördjupning: Datavetenskap A1N, Teknik A1N
• Acceleratorbaserad programmering, 5 hp (1TD054) Huvudområde(n) med fördjupning: Datavetenskap A1F, Tillämpad beräkningsvetenskap A1F
• Stora språkmodeller och sociala konsekvenser av artificiell intelligens, 5 hp (1RT730) Huvudområde(n) med fördjupning: Bildanalys och maskininlärning A1F, Dataanalys A1F, Datavetenskap A1F
• Artificiell intelligens, 5 hp (1DL340) Huvudområde(n) med fördjupning: Datavetenskap A1N, Teknik A1N

Period 2

• Projekt i dataanalys, 5 av 10 hp (1DL508) Huvudområde(n) med fördjupning: Dataanalys A1F
• Datorintensiv statistik och tillämpningar, 10 hp (1MS049) Huvudområde(n) med fördjupning: Dataanalys A1N, Datavetenskap A1N, Finansiell matematik A1N, Matematik A1N
• Utvinning av sociala data, 10 hp (1DL465) Huvudområde(n) med fördjupning: Dataanalys A1F, Datavetenskap A1F

1DL465 Analys av sociala data ges i mån av resurser.

Termin 4

• Examensarbete E i dataanalys, 30 hp (1DL510) Huvudområde(n) med fördjupning: Dataanalys A2E