Dresden: Computational Modeling and Simulation (M.Sc.)

Übersicht

Der Masterstudiengang "Computational Modeling and Simulation" an der TU Dresden ist ein konsekutiver Studiengang, der auf eine wissenschaftliche und anwendungsorientierte Ausbildung im Bereich der numerischen Modellierung und Simulation abzielt. Das Studium ist auf eine Regelstudienzeit von vier Semestern ausgelegt und wird in Vollzeit angeboten. Es schließt mit dem akademischen Grad Master of Science ab und beginnt ausschließlich im Wintersemester. Die Unterrichtssprache ist Englisch.

Studieninhalte und Studienorganisation

Der Studiengang gliedert sich in eine strukturierte Kombination aus theoretischen Grundlagen, angewandten Methoden und praktischen Projektarbeiten. Zu den Kernmodulen gehören mathematische Verfahren, Simulationstechniken sowie Softwareentwicklung und Datenanalyse. Ergänzt werden diese durch Wahlpflichtfächer, die eine Spezialisierung in verschiedenen Bereichen ermöglichen.

Wichtige Inhalte:

• Mathematische Verfahren
• Simulationstechniken
• Softwareentwicklung und Datenanalyse
• Spezialisierung in Bereichen wie Biomedizinische Simulationen, Umweltmodellierung oder Materialwissenschaften

Die Lehrveranstaltungen finden hauptsächlich in den Lehrgebäuden der TU Dresden statt, wobei praxisorientierte Komponenten durch Laborpraktika, Projektarbeiten und Kooperationen mit Industriepartnern integriert sind. Die Studierenden profitieren von modernen Rechnerzentren und Forschungsinfrastrukturen der Universität. Es bestehen Kooperationen mit nationalen und internationalen Forschungsinstituten, die den Studierenden Zugang zu aktuellen Forschungsfeldern und Praktikumsmöglichkeiten bieten.

Berufliche Perspektiven

Absolventinnen und Absolventen des Studiengangs qualifizieren sich für Tätigkeiten in vielfältigen Branchen. Die interdisziplinäre Ausbildung ermöglicht den Einstieg in Forschungs- und Entwicklungsabteilungen sowie in beratende Funktionen bei Unternehmen oder öffentlichen Institutionen.

Typische Einsatzbereiche:

• Softwareentwicklung für wissenschaftliche und technische Anwendungen
• Simulation komplexer Systeme in der Forschung
• Entwicklung von Modellen in der Industrie
• Umwelt- und Klimaforschung
• Luft- und Raumfahrt
• Maschinenbau
• Medizintechnik