Freiburg: Mathematics in Data and Technology (M.Sc.)

Übersicht

Der Masterstudiengang "Mathematics in Data and Technology" an der Universität Freiburg ist ein konsekutives Vollzeitstudium, das in der Regel vier Semester umfasst. Das Studium führt zum Abschluss "Master of Science" und startet ausschließlich im Wintersemester. Es findet vollständig am Standort Freiburg statt und wird in englischer Sprache angeboten. Der Studiengang richtet sich an Studierende, die ihre mathematischen Kenntnisse im Kontext aktueller daten- und technologiebasierter Fragestellungen vertiefen möchten.

Studieninhalte und Studienorganisation

Der Studiengang ist so konzipiert, dass die Studierenden fundierte Kenntnisse in den Bereichen angewandte Mathematik, Datenanalyse, Statistik und Technologiemethoden erwerben. Das Curriculum umfasst grundlegende Module zu mathematischer Analysis, Lineare Algebra, Stochastik, Numerik sowie spezielle Lehrveranstaltungen zu Datenwissenschaft, maschinellem Lernen und angewandter Statistik.

Wichtige Inhalte:

• Angewandte Mathematik
• Datenanalyse
• Statistik
• Technologiemethoden
• Datenwissenschaft
• Maschinelles Lernen
• Angewandte Statistik

Der Studienverlauf ist modular aufgebaut, wobei die ersten Semester vor allem der Vermittlung theoretischer Grundlagen dienen. Im Verlauf des Studiums besteht die Möglichkeit zur Spezialisierung auf Anwendungsfelder wie Data Science, Künstliche Intelligenz oder Computational Mathematics. Neben Vorlesungen und Seminaren kommen praktische Lehrformate wie Projektarbeiten, Übungen und Laborübungen zum Einsatz, um die Anwendung der theoretischen Kenntnisse zu fördern. Besondere Kooperationen mit Forschungsinstituten und Unternehmen ermöglichen praxisnahe Erfahrungen.

Berufliche Perspektiven

Absolventinnen und Absolventen des Studiengangs "Mathematics in Data and Technology" qualifizieren sich für Tätigkeiten in verschiedensten Branchen, die auf mathematisch-analytische Kompetenzen und technologische Expertise angewiesen sind.

Typische Einsatzbereiche:

• Data Science
• Datenanalyse
• Softwareentwicklung
• Forschung und Entwicklung in Industrie, Finanzwesen, IT-Unternehmen
• Öffentlicher Sektor
• Beratung
• Projektmanagement
• Akademische Forschung oder Lehre