{"tila":"julkaistu","esikatselu":true,"modified":"2026-10-27T12:12:37","hakutapa":{"koodiUri":"hakutapa_02#1","nimi":{"sv":"Separata antagningar","en":"Separate application","fi":"Erillishaku"}},"nimi":{"en":"Master's Admission, Master's Programme in Data Science, Master of Science (2 years), 2027","fi":"Maisterihaku, datatieteen maisteriohjelma (monikielinen), filosofian maisteri (2 v), 2027","sv":"Magisteransökan, magisterprogrammet i data science (flerspråkigt), filosofie magister (2 år), 2027"},"id":"9a43d3d5-72d0-420a-aa79-7b3c4d17eabf","kohdejoukko":{"koodiUri":"haunkohdejoukko_12#1","nimi":{"fi":"Korkeakoulutus","sv":"Högskoleutbildning"}},"kielivalinta":["fi","sv","en"],"timestamp":1793095957435,"julkinen":false,"organisaatio":{"oid":"1.2.246.562.10.94639300915","nimi":{"fi":"Matemaattis-luonnontieteellinen tiedekunta","sv":"Matematisk-naturvetenskapliga fakulteten","en":"Faculty of Science"},"paikkakunta":{"koodiUri":"kunta_091","nimi":{"fi":"Helsinki","sv":"Helsingfors"}}},"metadata":{"tyyppi":"yo","valintatavat":[{"nimi":{"en":"Master's admission","fi":"Maisterivalinta","sv":"Magisterantagning"},"valintatapa":{"koodiUri":"valintatapajono_tv#1","nimi":{"fi":"Todistusvalinta","sv":"Betygsbaserad antagning","en":"Certificate-based admission"}},"sisalto":[{"tyyppi":"teksti","data":{"en":"

Admissions are based on the scoring of each application. Your admission will depend on the score your application receives and on your place in the ranking order of all applicants.

You must obtain at least the minimum required score for each assessment category.

The master’s programme's quota is 30 new students.

Even scores

Applicants will be ranked on the basis of the following criteria:

  1. Total points for all assessed categories
  2. Points for the applicability of previous studies
  3. Points for academic performance
  4. Points for motivation

Two-stage application procedure

In the Master’s Programme in Data Science, applications are processed in two stages.

First stage

At the first stage, applicants’ academic performance and the applicability of previous studies will be assessed based on the information and analysis provided in the application form.

Applicants will be ranked. Of the top-ranked applications, up to 400 will proceed to the second stage, while the remainder will be rejected.

Second stage

At the second stage, the attachments demonstrating your language skills and previous studies will be checked.

Next, applications found to meet the requirements will go forward for academic assessment and be reassessed, based on documents on your education, for academic performance and the applicability of previous studies serving as grounds for application. This reassessment may change the scores given at the first stage.

In the second-stage reassessment, applicants will be ranked, and up to 200 top-ranked applications will be assessed for motivation. Applications will be scored as described below.

1. Academic performance

First, your academic performance in the studies of the required higher education degree is scored on the basis of grades as follows:

","fi":"

Valinta tapahtuu hakemusten pistemäärien perusteella. Valituksi tulemisesi riippuu saamistasi pisteistä ja sijoittumisestasi hakijoiden välisessä paremmuusjärjestyksessä.

Sinun tulee saada vähintään vaaditut vähimmäispisteet jokaisesta arviointikohdasta.

Maisteriohjelman kiintiö on 30 uutta opiskelijaa.

Tasapistetilanne

Hakijat asetetaan keskinäiseen paremmuusjärjestykseen seuraavien kriteerien perusteella:

  1. Kaikista huomioitavista osa-alueista saadut pisteet yhteensä
  2. Aikaisempien opintojen soveltuvuudesta saadut pisteet
  3. Opintomenestyksestä saadut pisteet
  4. Motivoituneisuudesta saadut pisteet

Hakemusten kaksivaiheinen käsittely

Datatieteen maisteriohjelmassa hakemusten käsittely tehdään kahdessa vaiheessa.

Hakemusten akateemiseen arviointiin sisältyy harkintavaltaa ja kunkin hakemuksen pisteytystä arvioidaan suhteessa valintaperusteisiin.

Ensimmäinen vaihe

Ensimmäisessä vaiheessa arvioidaan ensin hakijoiden opintomenestys ja seuraavaksi aikaisempien opintojen soveltuvuus hakijan hakulomakkeella ilmoittamien tietojen ja antaman analyysin perusteella.

Pisteiden perusteella hakijat asetetaan paremmuusjärjestykseen. Parhaista hakemuksista korkeintaan 400 siirtyy käsittelyn toiseen vaiheeseen ja loput hylätään.

Toinen vaihe

Toisessa vaiheessa tarkistetaan ensin hakijan kielitaidon sekä aikaisempien opintojen liitteet.

Seuraavaksi tarkastuksessa vaatimukset täyttäneet hakemukset siirretään akateemiseen arviointiin ja arvioidaan uudelleen opintomenestyksen ja soveltuvuuden osalta koulutusasiakirjojen perusteella. Uudelleenarviointi saattaa muuttaa ensimmäisen vaiheen pisteitä.

Toisen vaiheen uudelleenarvioinnissa hakijat asetetaan paremmuusjärjestykseen ja parhaista hakemuksista korkeintaan 200 arvioidaan motivaation osalta. Hakemukset pisteytetään alla mainitulla tavalla.

Hakemuksesi arvioidaan seraavassa järjestyksessä:

1. Opintomenestys

Ensin opintomenestyksesi vaaditun korkeakoulututkinnon opinnoissa pisteytetään opinnoista saadun arvosanan perusteella seuraavasti:

","sv":"

Ansökningarna poängsätts och valet görs utifrån dessa poäng. Om du blir antagen eller inte beror på om du får tillräckligt många poäng och på din placering i rangordningen av de sökande.

Du måste få minst de minimipoäng som krävs för godkänt i varje delområde.

Till magisterprogrammet kan antas 30 nya studerande.

Samma poäng

De sökande rangordnas på basis av följande kriterier:

  1. Det sammanlagda poängantalet för alla delområden
  2. Poängen för de tidigare studiernas lämplighet
  3. Poängen för studieframgången
  4. Poängen för motivationen

Tvåstegsbehandling av ansökningar

Vid magisterprogrammet i data science behandlas ansökningarna i två steg.

I den akademiska bedömningen av ansökningarna ingår att göra överväganden, och för varje ansökan bedöms poängsättningen i förhållande till antagningsgrunderna.

Det första steget

I det första skedet bedöms de sökandes studieframgång och lämpligheten av de studier som ligger till grund för ansökan på basis av de uppgifter och den analys som de sökande lämnat in på ansökningsblanketten.

De sökande rangordnas. Av de bästa ansökningarna går högst 400 vidare till andra skedet av behandlingen och resten av ansökningarna avslås.

Det andra steget

I det andra skedet kontrollerar ansökningsservicen den sökandes språkkunskaper och bilagorna som berör studierna som ligger till grund för ansökan.

Sedan skickas de ansökningar som uppfyller kraven till den akademiska bedömningen, där de genomgår en ny bedömning av studieframgången och lämpligheten utifrån utbildningsdokumenten. Den nya bedömningen kan ändra poängen från första skedet.

I den nya bedömningen i andra skedet rangordnas de sökande, och av de bästa ansökningarna bedöms högst 200 på basis av motivationen. Ansökningarna poängsätts på det sätt som beskrivs nedan.

Delområdena i din ansökan bedöms i följande ordning:

1. Studieframgången

Studieframgången i studier inom den föreskrivna högskoleexamen poängsätts först på basis av vitsordet enligt följande:

"}},{"tyyppi":"taulukko","data":{"nimi":{},"rows":[{"index":0,"isHeader":true,"columns":[{"index":0,"text":{"en":"Grade (g)","fi":"Opintojen arvosana (a) ","sv":"Studiernas vitsord (a) "}},{"index":1,"text":{"en":"Score","fi":"Pisteitä ","sv":"Poäng"}}]},{"index":1,"isHeader":false,"columns":[{"index":0,"text":{"en":"4,75 ≤ g","fi":"4,75 ≤ a ","sv":"4,75 ≤ a "}},{"index":1,"text":{"en":"12 ","fi":"12 ","sv":"12 "}}]},{"index":2,"isHeader":false,"columns":[{"index":0,"text":{"en":"4,50 ≤ g < 4,75 ","fi":"4,50 ≤ a < 4,75 ","sv":"4,50 ≤ a < 4,75 "}},{"index":1,"text":{"en":"11 ","fi":"11 ","sv":"11 "}}]},{"index":3,"isHeader":false,"columns":[{"index":0,"text":{"en":"4,25 ≤ g < 4,50 ","fi":"4,25 ≤ a < 4,50 ","sv":"4,25 ≤ a < 4,50 "}},{"index":1,"text":{"en":"10 ","fi":"10 ","sv":"10 "}}]},{"index":4,"isHeader":false,"columns":[{"index":0,"text":{"en":"4,00 ≤ g < 4,25 ","fi":"4,00 ≤ a < 4,25 ","sv":"4,00 ≤ a < 4,25 "}},{"index":1,"text":{"en":"9 ","fi":"9 ","sv":"9 "}}]},{"index":5,"isHeader":false,"columns":[{"index":0,"text":{"en":"3,75 ≤ g < 4,00 ","fi":"3,75 ≤ a < 4,00 ","sv":"3,75 ≤ a < 4,00 "}},{"index":1,"text":{"en":"8 ","fi":"8 ","sv":"8 "}}]},{"index":6,"isHeader":false,"columns":[{"index":0,"text":{"en":"3,50 ≤ g < 3,75 ","fi":"3,50 ≤ a < 3,75 ","sv":"3,50 ≤ a < 3,75 "}},{"index":1,"text":{"en":"7 ","fi":"7 ","sv":"7 "}}]},{"index":7,"isHeader":false,"columns":[{"index":0,"text":{"en":"3,25 ≤ g < 3,50 ","fi":"3,25 ≤ a < 3,50 ","sv":"3,25 ≤ a < 3,50 "}},{"index":1,"text":{"en":"6 ","fi":"6 ","sv":"6 "}}]},{"index":8,"isHeader":false,"columns":[{"index":0,"text":{"en":"3,00 ≤ g < 3,25 ","fi":"3,00 ≤ a < 3,25 ","sv":"3,00 ≤ a < 3,25 "}},{"index":1,"text":{"en":"5 ","fi":"5 ","sv":"5 "}}]},{"index":9,"isHeader":false,"columns":[{"index":0,"text":{"en":"2,75 ≤ g < 3,00 ","fi":"2,75 ≤ a < 3,00 ","sv":"2,75 ≤ a < 3,00 "}},{"index":1,"text":{"en":"4 ","fi":"4 ","sv":"4 "}}]},{"index":10,"isHeader":false,"columns":[{"index":0,"text":{"en":" a < 2,75 ","fi":" a < 2,75 ","sv":" a < 2,75 "}},{"index":1,"text":{"en":"0","fi":"0","sv":"0"}}]}]}},{"tyyppi":"teksti","data":{"en":"

The table above is based on a grading scale of 0–5. If the grading scale used is not five-tiered, the grade will be converted to such a scale before scoring.

Next, the quality of your previous studies will be assessed as a whole.

2. Applicability of previous studies

The sufficiency of your knowledge and skills to study in the Master’s Programme in Data Science will be assessed on the basis of the scope and content of your previous studies.

When evaluating the applicability and quality of completed studies, the focus will be on the mastery of the most important mathematical concepts and computational methods behind data science. This evaluation will be based on your analysis on the application form of your prior studies in key subfields such as programming and programming languages, algorithms and data structures, statistics, probability, linear algebra, differential calculus, integral calculus and mathematics.

Studies in one or several applied areas of data science will be considered a merit. For the evaluation of studies in the applied area of data science, in the relevant section of the application form, you need to justify how studies in the applied area and data science support each other.

The applicability of previous studies will be scored as follows:

","fi":"

Edellä olevassa taulukossa oletetaan, että arvosanan asteikko on viisiportainen. Jos arvosanan asteikko ei ole viisiportainen, arvosana muunnetaan viisiportaiselle asteikolle ennen arvosanan pisteyttämistä.

Tämän jälkeen opintojesi laatua tarkastellaan kokonaisuutena.

2. Aikaisempien opintojen soveltuvuus

Aikaisempien opintojesi laajuuden ja sisällön perusteella arvioidaan, kuinka riittävät tiedot ja valmiudet sinulla on opiskella datatieteen maisteriohjelmassa.

Opintojen soveltuvuutta arvioitaessa kiinnitetään huomiota datatieteen taustalla olevien keskeisten matemaattisten käsitteiden ja laskennallisten menetelmien tuntemukseen. Tämän arvioimisessa käytetään hyväksi hakulomakkeella antamaasi analyysia aiemmista opinnoistasi keskeisillä osa-alueilla, kuten ohjelmointi ja ohjelmointikielet, algoritmit ja tietorakenteet, tilastotiede, todennäköisyyslaskenta, lineaarialgebra sekä differentiaali- ja integraalilaskenta ja matematiikka.

Eduksi katsotaan myös opinnot yhdeltä tai useammalta datatieteen mahdolliselta sovellusalueelta. Sovellusalan opintojen arvioimiseksi sinun tulee niihin liittyvässä hakulomakkeen kohdassa perustella, miten sovellusalan ja datatieteen opinnot tukevat toisiaan.

Aikaisempien opintojen soveltuvuus pisteytetään seuraavasti:

","sv":"

Tabellen ovan utgår från att vitsordsskalan är femgradig. Om vitsordsskalan inte är 0–5, konverteras vitsorden till den skalan innan poängsättningen.

Därefter bedöms kvaliteten på de studierna som en helhet.

2. De tidigare studiernas lämplighet

På basis av dina tidigare studiers omfattning och innehåll bedömer vi om du har tillräckliga kunskaper och färdigheter att studera vid magisterprogrammet i data science.

I bedömningen av studiernas lämplighet beaktas hur väl den sökande behärskar de viktigaste matematiska begrepp och beräkningsmetoder som ligger till grund för området data science. I bedömningen utnyttjas din analys av dina tidigare studier i centrala teman som programmering och programmeringsspråk, algoritmer och informationsstrukturer, statistik, sannolikhetskalkyl, linjär algebra samt differential- och integralkalkyl. Analysen skrivs på ansökningsblanketten. Studier i ett eller flera tillämpningsområden inom data science räknas också som en merit. För bedömningen av studierna i tillämpningsområden ska du i det relaterade avsnittet i ansökningsformuläret redogöra för hur studierna i tillämpningsområden och studierna i data science stöder varandra.

De tidigare studiernas lämplighet poängsätts på följande sätt:

"}},{"tyyppi":"taulukko","data":{"nimi":{},"rows":[{"index":0,"isHeader":true,"columns":[{"index":0,"text":{"en":"Applicability:","fi":"Aikaisempien opintojen soveltuvuus","sv":"Studiernas lämplighet"}},{"index":1,"text":{"en":"Score","fi":"Pisteitä","sv":"Poäng"}}]},{"index":1,"isHeader":false,"columns":[{"index":0,"text":{"en":"Perfect applicability","fi":"Soveltuvat täydellisesti","sv":"Fullständigt lämpliga"}},{"index":1,"text":{"en":"14–15","fi":"14–15","sv":"14-15"}}]},{"index":2,"isHeader":false,"columns":[{"index":0,"text":{"en":"Excellent applicability","fi":"Soveltuvat erinomaisesti ","sv":"Ytterst lämpliga"}},{"index":1,"text":{"en":"12–13","fi":"12–13","sv":"12-13"}}]},{"index":3,"isHeader":false,"columns":[{"index":0,"text":{"en":"Very good applicability","fi":"Soveltuvat kiitettävästi ","sv":"Mycket lämpliga"}},{"index":1,"text":{"en":"10–11","fi":"10–11","sv":"10-11"}}]},{"index":4,"isHeader":false,"columns":[{"index":0,"text":{"en":"Good applicability","fi":"Soveltuvat hyvin","sv":"Lämpliga"}},{"index":1,"text":{"en":"8–9","fi":"8–9","sv":"8-9"}}]},{"index":5,"isHeader":false,"columns":[{"index":0,"text":{"en":"No applicability","fi":"Eivät sovellu","sv":"Olämpliga"}},{"index":1,"text":{"en":"0 ","fi":"0 ","sv":"0 "}}]}]}},{"tyyppi":"teksti","data":{"en":"

3. Motivation

You must write a motivation letter on the application form. Your motivation to complete a master's degree in the Master’s Programme in Data Science will be assessed on the basis of your motivation letter.

In the motivation letter, you must explain why you are applying for the Master’s Programme in Data Science and how your previous studies would support successful performance in the programme.

The motivation letter must not exceed the length defined on the application form. Any text exceeding the defined limit will not be assessed.

The quality of the language of the motivation letter will also be taken into account. Your motivation letter must be fluently written and coherent. You must write the motivation letter in the language in which you intend to complete the degree.

","fi":"

3. Motivoituneisuus

Sinun tulee kirjoittaa hakulomakkeelle motivaatiokirje. Motivaatiokirjeen perusteella arvioidaan motivoituneisuuttasi suorittaa maisterin tutkinto tietojenkäsittelytieteen maisteriohjelmassa.

Motivaatiokirjeessä sinun tulee kertoa, miksi haet tietojenkäsittelytieteen maisteriohjelmaan ja miten aikaisemmat opintosi tukevat menestyksellistä opiskelua maisteriohjelmassa.

Motivaatiokirje saa olla hakulomakkeella ilmoitetun pituinen. Rajan yli menevää tekstin osaa ei huomioida.

Myös motivaatiokirjeen kieliasu otetaan huomioon. Motivaatiokirjeen tulee olla sujuvasti kirjoitettu ja sisällöllisesti koherentti. Sinun tulee kirjoittaa motivaatiokirje sillä kielellä, jolla aiot suorittaa tutkinnon.

","sv":"

3. Motivation

Du ska skriva ett motivationsbrev på ansökningsblanketten. Med hjälp av motivationsbrevet bedömer vi din motivation att avlägga magisterexamen i magisterprogrammet i data science.

I motivationsbrevet ska du berätta varför du söker till just magisterprogrammet i data science och hur dina tidigare studier stöder studierna i programmet.

Motivationsbrevets längd anges på anmälningsblanketten. Text som överskrider den meddelade längden beaktas inte.

Motivationsbrevets språkdräkt beaktas också i bedömningen. Brevet ska vara skrivet på ett flytande språk och koherent till sitt innehåll. Du ska skriva motivationsbrevet på samma språk som du tänker avlägga examen på.

"}}],"kaytaMuuntotaulukkoa":false,"kynnysehto":{}}],"kuvaus":{"en":"

If you do not meet these criteria, you cannot apply through this application procedure.

1. You have completed a higher education degree providing eligibility for master’s studies

To apply in master's admissions, you must have completed, by the deadline, a higher education degree providing eligibility for master’s studies.

Therefore, you can apply even if your degree will not be completed during the application period.

The Master’s Programme in Data Science:

You can be admitted to the Master’s Programme if you have completed or will complete by the deadline a Bachelor’s degree or equivalent at a university or an institution of higher education in computer science, statistics or mathematics, a first-cycle degree in an applied field of data science or another applicable degree.

Applicable fields for the Master’s Programme in Data Science are

You can only be admitted if the degree you would be eligible to complete with the right to pursue studies you are applying for is sufficiently different in terms of its contents from the degree you have already completed.

2. Sufficient skills in Finnish, Swedish or English

You must demonstrate sufficient skills in Finnish, Swedish or English at the application stage. For the methods of demonstrating your language skills, please see the University website.

3. Studies serving as grounds for application

You can be admitted to the Master's Programme in Data Science if you have completed or will complete by the application deadline:

Studies completed after the application deadline will not be taken into account in the assessment of your application.

The applicability and sufficient scope of studies will be assessed after you submit your application. The University of Helsinki does not make preliminary assessments of the applicability of studies.

Selecting the language of the degree

In the Master’s Programme in Data Science, you can select Finnish, Swedish or English as the language of your degree. You will select the language on the application form. This selection is binding, and you must demonstrate your skills in the selected language.

In multilingual master’s programmes, teaching is provided mostly in English, but you can answer examination questions, complete any written coursework and write your master’s thesis in the language of your degree.

","fi":"

Jos et täytä näitä vaatimuksia, et voi hakea tässä haussa.

1. Maisteriopintoihin kelpoisuuden antava korkeakoulututkinto

Maisterihaussa hakeminen edellyttää, että olet suorittanut maisteriopintoihin kelpoisuuden antavan korkeakoulututkinnon määräaikaan mennessä.

Voit siis hakea, vaikka hakukelpoisuuden antava tutkintosi ei ole vielä hakuaikana valmis.

Datatieteen maisteriohjelma:

Voit tulla valituksi maisteriohjelmaan, jos olet suorittanut tai suoritat määräaikaan mennessä alemman korkeakoulututkinnon tietojenkäsittelytieteen, tilastotieteen tai matematiikan alalta tai joltakin datatieteen sovellusalueelta tai muun soveltuvan tutkinnon.

Datatieteen maisteriohjelman soveltuvia aloja ovat

Sinut voidaan hyväksyä vain, jos tutkinto, jonka voisit hakemasi suoritusoikeuden turvin suorittaa, on sisällöltään riittävän erilainen kuin tutkinto, jonka olet jo suorittanut.

2. Riittävä suomen, ruotsin tai englannin kielen taito

Sinun on osoitettava riittävä suomen, ruotsin tai englannin kielen taito jo hakuvaiheessa. Katso kielitaidon osoittamisen tavat yliopiston verkkosivuilta.

3. Hakuperusteopinnot

Voit tulla valituksi datatieteen maisteriohjelmaan, jos olet suorittanut tai suoritat hakuajan päättymiseen mennessä

Hakuajan päättymisen jälkeen suoritettuja opintoja ei oteta hakemuksesi arvioinnissa huomioon.

Maisteriohjelmaan soveltuvia opintoja ovat

Opintojen soveltuvuus ja riittävyys arvioidaan hakemuksen jättämisen jälkeen. Helsingin yliopisto ei tee ennakkoarvioita opintojen soveltuvuudesta.

Tutkinnonsuorituskielen valinta

Datatieteen maisteriohjelmassa voit valita tutkinnonsuorituskieleksesi joko suomen, ruotsin tai englannin. Valitset tutkinnonsuorituskielen hakulomakkeella. Valinta on sitova, ja sinun on osoitettava kielitaitosi kyseisessä kielessä.

Monikielissä maisteriohjelmissa opetus on suurimmaksi osaksi englanninkielistä, mutta voit mm. vastata tenttikysymyksiin, kirjoittaa mahdolliset kurssityösi sekä maisterintutkielmasi valitsemallasi tutkinnonsuorituskielellä.

","sv":"

Om du inte uppfyller följande krav kan du inte delta i denna antagning.

1. Du har genomfört en högskoleexamen som ger behörighet för magisterstudierna

Att ansöka i magisterantagningen förutsätter att du avlagt en högskoleexamen som ger behörighet för magisterstudierna senast vid den angivna tidsfristen.

Du kan ansöka även om den examen som ger dig ansökningsbehörighet ännu inte blir klar under ansökningstiden.

Magisterprogrammet i data science:

Du kan bli antagen till magisterprogrammet om du har avlagt eller kommer senast vid den angivna tidsfristen att avlägga en lägre högskoleexamen i datavetenskap, statistik, matematik eller ett tillämpningsområde inom data science, eller en annan lämplig examen.

Lämpliga områden är

Du kan bli antagen endast om den examen som du skulle kunna avlägga på basis av studierätten du ansöker om till sitt innehåll är tillräckligt olik den examen som du redan har avlagt.

2. Du har tillräckliga kunskaper i finska, svenska eller engelska

Du ska redan i ansökningsskedet visa att du har tillräckliga kunskaper i finska, svenska eller engelska. Ytterligare information om hur man visar sina språkkunskaper finns på universitetets webbsidor.

3. Studier som ligger till grund för ansökan

Du kan bli vald till magisterprogrammet i data science om du före utgången av ansökningstiden

Studier som genomförs efter att ansökningstiden är slut tas inte i beaktande i bedömningen av din ansökan.

Studiernas lämplighet och tillräcklighet bedöms först efter att du lämnat in din ansökan. Helsingfors universitet bedömer inte de tidigare studiernas lämplighet på förhand.

Val av examensspråk

I magisterprogrammet i data science kan du välja finska, svenska eller engelska som examensspråk. Du väljer examensspråket på ansökningsblanketten. Valet av examensspråk är bindande och du ska visa dina språkkunskaper i det språk som du valt.

I de flerspråkiga magisterprogrammen ges största delen av undervisningen på engelska, men du kan bland annat skriva tentamina, eventuella kursarbeten och din magisteravhandling på det examensspråk du har valt.

"},"hakukelpoisuus":{"en":"

You can apply to the Master’s Programme in Data Science if you meet the following criteria:

  1. You have completed an applicable first-cycle (bachelor’s) degree at a higher education institution in Finland or abroad, or will do so by the deadline.
  2. You have sufficient skills in Finnish, Swedish or English.
  3. You have completed a sufficient amount of studies applicable to the master’s programme.
","fi":"

Voit hakea datatieteen maisteriohjelmaan, jos

  1. olet suorittanut soveltavan alemman korkeakoulututkinnon Suomessa tai ulkomailla tai suoritat sen määräaikaan mennessä.
  2. sinulla on riittävä suomen, ruotsin tai englannin kielen taito.
  3. olet suorittanut riittävän määrän maisteriohjelman soveltuvia opintoja.
","sv":"

Du kan ansöka till magisterprogrammet i data science om

  1. du har avlagt eller kommer senast vid den angivna tidsfristen att avlägga en tillämlig lägre högskoleexamen i Finland eller utomlands.
  2. du har tillräckliga kunskaper i finska, svenska eller engelska.
  3. du har genomfört tillräckligt med studier som lämpar sig för magisterprogrammet.
"},"lisatiedot":{"en":"

Use of AI

Applicants should complete their answers independently. The use of artificial intelligence (AI) is not recommended, as AI-generated responses often appear generic and may negatively affect the evaluation of your application. You must state on the application form if you have used AI to assist with your answers, for example for editing or proofreading texts.

Presenting text or solutions generated by AI as one’s own or another person’s work, or using AI to complete a task in breach of the guidelines on AI use, is considered plagiarism. Read more about the University of Helsinki’s policies: Using AI to support learning.

Admission results

You will be notified of the admissions results by 16 April 2027 via email and in the My Studyinfo service.

Study right to be granted

If admitted, you will be granted the right to pursue the degree of Master of Science in the Master’s Programme in Data Science. The study right begins on 1 August.

You can accept only one place leading to a higher education degree in a programme beginning the same term.

If you accept this study place, all your study rights leading to higher education degrees at the same level or a lower level in Finland will be terminated. For more information, see the one-study-right rule. 

See also

","fi":"

Tekoälyn käyttö

Hakijoiden tulee laatia vastauksensa itsenäisesti. Tekoälyn käyttöä ei suositella, sillä tekoälyn tuottamat vastaukset ovat usein yleisluonteisia ja voivat vaikuttaa negatiivisesti hakemuksesi arviointiin. Sinun tulee ilmoittaa hakulomakkeella, jos olet käyttänyt tekoälyä vastauksiesi tukena, kuten tekstien editointiin tai oikolukuun.

Tekoälyn tuottaman tekstin tai ratkaisun esittäminen omana tai toisen henkilön kirjoittamana taikka tekoälyn käyttäminen tehtävän suorittamiseksi annettujen tekoälyn käytön ohjeiden vastaisesti katsotaan plagioinniksi. Lue lisää Helsingin yliopiston linjauksista: Tekoälyn käyttäminen oppimisen tukena.

Valinnan tulokset

Valinnan tuloksesta ilmoitetaan sinulle viimeistään 16.4.2027 sähköpostitse ja Oma Opintopolku –palvelussa.

Myönnettävä opinto-oikeus

Jos sinut valitaan, saat oikeuden suorittaa filosofian maisterin tutkinnon datatieteen maisteriohjelmassa. Oikeus alkaa 1.8.

Voit ottaa vastaan samana lukukautena alkavasta koulutuksesta vain yhden korkeakoulututkintoon johtavan opiskelupaikan.

Jos otat vastaan tämän opiskelupaikan, aiemmat saman tai alemman tasoisiin korkeakoulututkintoihin liittyvät opiskeluoikeutesi päättyvät. Lisätietoja yhden opiskeluoikeuden säännöstä.

Katso myös

","sv":"

Användning av AI

Sökande bör fylla i sina svar på egen hand. Användning av artificiell intelligens (AI) rekommenderas inte, eftersom AI-genererade svar ofta framstår som generiska och kan påverka bedömningen av din ansökan negativt. Du måste ange på ansökningsformuläret om du har använt AI som hjälp vid utformningen av dina svar, till exempel för att redigera eller korrekturläsa texter.

Att presentera text eller lösningar som genererats av AI som sitt eget eller någon annans arbete, eller att använda artificiell intelligens till att göra en uppgift i strid med AI-anvisningarna, betraktas som plagiering. Läs mer om Helsingfors universitets riktlinjer: Användning av AI som stöd för inlärning.

Resultatet av antagningen

Resultatet av antagningen meddelas till dig senas 16.4.2027 per e-post och i tjänsten Min Studieinfo.

Studierätt som beviljas

Om du blir antagen får du rätt att avlägga filosofie magisterexamen vid magisterprogrammet i data science. Studierätten börjar 1.8.

Bland de utbildningar som börjar samma termin kan du ta emot bara en studieplats i en utbildning som leder till högskoleexamen.

Om du tar emot denna studieplats, upphör dina tidigare studierätter för högskoleexamina på samma eller lägre nivå. Läs mer om bestämmelsen om endast en studierätt.

Se också

"},"sisalto":[],"valintakokeidenYleiskuvaus":{},"isMuokkaajaOphVirkailija":false},"formatoituModified":{"fi":"27.10.2026 klo 12:12","sv":"27.10.2026 kl. 12:12","en":"Oct. 27, 2026 at 12:12 PM UTC+2"},"valintakokeet":[],"koulutustyyppi":"yo"}