Programmas nosaukums	Datorzinātnes
Augstskola/Koledža	Transporta un sakaru institūts
Studiju virziens	Informācijas tehnoloģijas, datortehnika, elektronika, telekomunikācijas, datorvadība un datorzinātne

LR izglītības klasifikācijas kods (IKK)	45483
EKI/LKI līmenis	7
Izglītības programmas veids	Otrā cikla augstākās izglītības programma maģistra grāda ieguvei, īstenojama pēc pirmā cikla augstākās izglītības ieguves
Studiju programmas saīsinātais nosaukums	Otrā cikla (akadēmiskā maģistra) studiju programma
Tematiskā grupa	Datubāzu un tīklu projektēšana un administrēšana
ISCED kods	0612
ISCED nosaukums	Datubāzu un tīklu projektēšana un administrēšana
Studiju programmas apjoms (KP)	120; 90
Iegūstamais grāds	Dabaszinātņu maģistra grāds datorzinātnēs
Iegūstamā kvalifikācija	—
Studiju veids un forma	Pilna laika klātiene; Nepilna laika neklātiene
Studiju ilgums	2 gadi; 2 gadi, 6 mēneši; 1 gadi, 6 mēneši
Valoda	latviešu; angļu

Licences numurs	04038-7
Licences datums	13.10.1999
Licences termiņš

Akreditācijas lapas numurs	Netiek izsniegta
Akreditācijas datums	06.12.2023
Akreditācijas ilgums (gados)	6
Akreditācijas termiņš	07.12.2029

• Spēj iegūt un racionāli pārbaudīt informāciju un pieņemt pamatotus lēmumus
• Spēj vadīt komandas darbu, demonstrējot līderības prasmes un uz rezultātiem balstītu domāšanu, un uzņemties atbildību par komandas darba rezultātiem
• Spēj veikt pētījumu IT jomā, analizēt datus, izvirzīt hipotēzes un izdarīt pamatotus secinājumus un vispārinājumus
• Spēj izpētīt un izmantot mūsdienu un topošās tehnoloģijas mūžizglītībai un profesionālajai izaugsmei
• Spēj izstrādāt mūsdienīgus programmatūras risinājumus, integrējot ētiskos, sociālos, juridiskos un ekonomiskos aspektus
• Spēj projektēt, ieviest un uzturēt sarežģītas datu krātuves un pielietot mūsdienīgas datu organizēšanas, attēlošanas un apstrādes tehnikas
• Spēj projektēt, izstrādāt, uzturēt, pārbaudīt un novērtēt jaunus programmatūras risinājumus, , kas balstīti uz mūsdienīgiem algoritmiem un datu avotiem
• Spēj projektēt, izstrādāt, uzturēt, pārbaudīt un novērtēt jaunus datu analītikas, mašīnmācīšanās un mākslīgā intelekta risinājumus un pielietot tos reālu problēmu risināšanai