Ulm: Mathematical Data Science (M.Sc.)

Übersicht

Der Masterstudiengang "Mathematical Data Science" an der Universität Ulm ist ein vollzeitangebotenes, konsekutives Studium mit einer Regelstudienzeit von vier Semestern. Das Studium schließt mit dem akademischen Grad Master of Science ab und findet am Standort Ulm statt. Es richtet sich an Studierende, die ihre Kenntnisse in den Bereichen Mathematik, Informatik oder Physik vertiefen möchten, um datenbasierte Fragestellungen zu analysieren und innovative Methoden in der Datenwissenschaft zu entwickeln.

Studieninhalte und Studienorganisation

Der Studiengang vermittelt fundiertes Wissen in den Kernbereichen der Data Science, insbesondere in den Bereichen Statistik, numerische Verfahren, Algorithmik und mathematische Modelle. Studierende lernen, komplexe Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und Prognosemodelle zu entwickeln. Der Studienaufbau umfasst sowohl theoretische Lehrveranstaltungen als auch praktische Übungen, in denen die erworbenen Kenntnisse auf reale Datensätze angewendet werden. Die Unterrichtssprache ist sowohl Deutsch als auch Englisch.

Wichtige Inhalte:

• Mathematik, Statistik und Informatik
• Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz
• Datenvisualisierung und ethische Fragestellungen
• Projektarbeiten, Praktika und Abschlussarbeiten

Der Studiengang kooperiert mit Forschungsinstituten und Unternehmen, um praxisorientierte Projekte zu ermöglichen. Die Studierenden haben die Gelegenheit, an Forschungsprojekten im Bereich der mathematischen Datenanalyse mitzuwirken.

Berufliche Perspektiven

Abgeschlossenes Studium in Mathematical Data Science eröffnet vielfältige Berufsfelder im Bereich der Datenanalyse, Softwareentwicklung, Forschung sowie in Branchen wie IT, Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und Automobilindustrie. Absolventinnen und Absolventen sind qualifiziert, komplexe Datenmengen zu interpretieren, statistische Modelle zu erstellen und innovative Algorithmen zu entwickeln.

Typische Einsatzbereiche:

• Forschungseinrichtungen
• Industrie und Beratung
• IT und Finanzdienstleistungen
• Gesundheitswesen und Automobilindustrie