Studieninhalte
In den 4 Semestern des Masterstudiums haben Sie in jedem Semester Module im Gesamtumfang von 30 Leistungspunkten zu erbringen.
Ihrer persönlichen Neigung entsprechend wählen Sie Module aus den Modulkatalogen Reine Mathematik (RM), Angewandte Mathematik (AM), Data Science (DS), Erweiterungskatalog Data Science (EDS), Praktische Informatik und wissenschaftliches Rechnen (PW) und Anwendungen (ANW).
Am Ende des Studium müssen Sie grundsätzlich aus dem Modulkatalog Reine Mathematik sowie aus dem Modulkatalog Prakitsche Informatik und wissenschaftlichen Rechnen Module im Umfang von je 10 Leistungspunkten sowie aus dem Modulkatalog Angewandte Mathematik Module im Umfang von insgesamt 20 Leistungspunkten absolviert haben.
Mit der Wahl der restlichen Module legen Sie Ihren Schwerpunkt fest. In diesem Studiengang werden drei Schwerpunkte angeboten:
- Angewandte Mathematik (AM)
- Data Science (DS)
- Praktische Informatik und wissenschaftliches Rechnen (PW)
Welche Modulkombination zur welcher Vertiefungsrichtung führen, finden Sie in der Prüfungsordnung des Studiengangs oder am Ende dieser Seite als Antwort auf die Frage Wann studieren Sie welche Schwerpunkt?
Angewandte Mathematik und Informatik
Master of Science (M.Sc.)
1.-4. Semester
1. Semester
| P/W | Credits | V | Ü | P | S | SWS | Bem | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 9xxxxx Module aus Modulkataloge | W | 30 | 0 |
2. Semester
| P/W | Credits | V | Ü | P | S | SWS | Bem | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 9xxxxx Module aus Modulkataloge | W | 30 | 0 |
3. Semester
| P/W | Credits | V | Ü | P | S | SWS | Bem | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 9xxxxx Module aus Modulkataloge | W | 30 | 0 |
4. Semester
| P/W | Credits | V | Ü | P | S | SWS | Bem | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 9xxxxx Masterarbeit | W | 25 | 0 | |||||
| 9xxxxx Kolloquium | W | 5 | 0 |
Modulkataloge
Modulkatalog Reine Mathematik
| Modulbezeichnung | P/W | Credits | V | Ü | P | S | SWS | Bem |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 98520 Lineare und nichtlineare Funktionsanalysis | W | 5 | 0 | |||||
| 98510 Maß- und Integrationstheorie | W | 5 | 0 | |||||
| 98540 Stochastik I | W | 10 | 0 | |||||
| 98530 Theorie gewöhnlicher und partieller Differentialgleichungen | W | 10 | 0 |
Modulkatalog Angewandte Mathematik
| Modulbezeichnung | P/W | Credits | V | Ü | P | S | SWS | Bem |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 98605 Mathematische Statistik I | W | 10 | 0 | |||||
| 98610 Mathematische Statistik II | W | 5 | 0 | |||||
| 98615 Numerik für Differentialgleichungen I | W | 10 | 0 | |||||
| 98620 Numerik für Differentialgleichungen II | W | 5 | 0 | |||||
| 98630 Statitische Modellierung | W | 5 | 0 | |||||
| 98640 Stochastik II | W | 5 | 0 | |||||
| 98625 Integraltransformationen | W | 5 | 0 | |||||
| 103002 Zeitreihen und Prognoseverfahren | W | 5 | 0 | |||||
| 98670 Bootstrap Methoden in der Statistik | W | 5 | 0 | |||||
| 986506 Operations Research | W | 5 | 0 | |||||
| 998056 Spezielle numerische und statistische Methoden | W | 5 | 0 | |||||
| 998060 Kombinatorische Verfahren in der Stochastik | W | 5 | 0 | |||||
| 998070 Fortgeschrittene Stochastik | W | 10 | 0 |
Modulkatalog Anwendungen
| Modulbezeichnung | P/W | Credits | V | Ü | P | S | SWS | Bem |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 98560 Elektrotechnik/Elektronik | W | 10 | 0 | |||||
| 92540 Continuum Mechanics | W | 5 | 0 | |||||
| 98555 Digitale Bildverarbeitung | W | 10 | 0 |
Modulkatalog Praktische Informatik und wissenschaftliches Rechnen
| Modulbezeichnung | P/W | Credits | V | Ü | P | S | SWS | Bem |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 98705 Computermathematik I | W | 5 | 0 | |||||
| 98710 Computermathematik II | W | 5 | 0 | |||||
| 98720 Parallele Algorithmen | W | 5 | 0 | |||||
| 98715 Parallele Rechnerarchitekturen | W | 5 | 0 | |||||
| 98740 Verteilte Systeme | W | 10 | 0 | |||||
| 98740 Wissenschaftliche Visualisierung | W | 5 | 0 | |||||
| 98725 Methoden der Computersimulation I | W | 5 | 0 |
Modulkatalog Data Science
| Modulbezeichnung | P/W | Credits | V | Ü | P | S | SWS | Bem |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 985256 Machine Learning 1: Grundlagen und statistische Lerntheorie | W | 5 | 0 | |||||
| 985266 Machine Learning 2: Deep Learning | W | 5 | 0 | |||||
| 985356 Numerische Algorithmen für Maschinelles Lernen | W | 5 | 0 | |||||
| 985456 Softwarewerkzeuge zur Datenanalytik | W | 5 | 0 |
Modulkatalog Erweiterte Data Science
| Modulbezeichnung | P/W | Credits | V | Ü | P | S | SWS | Bem |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 98555 Digitale Bildverarbeitung | W | 10 | 0 | |||||
| 98725 Methoden der Computersimulation I | W | 5 | 0 | |||||
| 98620 Numerik für Differentialgleichungen II | W | 5 | 0 | |||||
| 98630 Statistische Modellierung | W | 5 | 0 | |||||
| 98740 Verteilte Systeme | W | 10 | 0 | |||||
| 103002 Zeitreihen und Prognoseverfahren | W | 5 | 0 | |||||
| 98670 Bootstrap Methoden in der Statistik | W | 5 | 0 | |||||
| 986506 Operations Research | W | 5 | 0 |
Modulkatalog Seminar
| Modulbezeichnung | P/W | Credits | V | Ü | P | S | SWS | Bem |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 98590 Mathematik, Reine Mathematik, Angewandte Mathematik | W | 5 | 0 | |||||
| 98592 Wissenschaftliches Rechnen | W | 5 | 0 | |||||
| 985946 Data Science | W | 5 | 0 |
Wann studieren Sie welche Schwerpunkt?
Grundsätzlich sind während des Studiums 40 Leistungspunkte - 10 Leistungspunkte aus den Modulkatalog Reine Mathematik, 10 Leistungspunkte aus dem Modulkatalog Angewandte Mathematik und 20 Leistungspunkte aus dem Modulkatalog Praktische Informatik und wissenschaftliches Rechnen - zu erbringen. Weitere 30 Leistungspunkte sind in Abhängigkeit des Schwerpunktes wie folgt zu leisten.
Für den Schwerpunkt Angewandte Mathematik müssen Sie aus dem Modulkatalog Reine Mathematik und Angewandte Mathematik Module im Umfang von je 10 Leistungspunkten abschließen. Zusätzlich müssen Sie aus dem Modulakatalog Data Science oder Anwendungen ebenfalls Module im Umfang von insgesamt 10 Leistungspunkten absolvieren.
Für den Schwerpunkt Data Science müssen Sie aus dem Modulkatalog Data Science oder Erweiterungskatalog Data Science Module im Umfang von insgesamt mindestens 30 Leistungspunkte, jedoch aus dem Modulakatalog Erweiterungskatalog Data Science Module im Umfang von insgesamt höchstens 10 Leistungspunkten absolvieren.
Für den Schwerpunkt Praktische Inforamtik und wissenschaftliches Rechnen müssen Sie aus dem Modulkatalog Praktische Inforamtik und wissenschaftliches Rechnen Module im Umfang von insgesamt 20 Leistungspunkte abschließen. Zusätzlich müssen Sie aus dem Modulakatalog Data Science oder Anwemdungen Module im Umfang von insgesamt 10 Leistungspunkten absolvieren.
Die restlichen 15 Leistungspunkte sind in frei wählbaren Module zu erbringen, 5 Leistungspunkte erhalten Sie für das Seminarmodul und insgesamt 30 Leistungspunkte für Masterarbeit und Kolloquium.