Freiberg: Mathematics for Data and Resource Sciences (M.Sc.)

Übersicht

Der Studiengang "Mathematics for Data and Resource Sciences" an der TU Bergakademie Freiberg ist ein konsekutives Master-Programm, das eine Studiendauer von vier Semestern umfasst und mit dem akademischen Grad Master of Science abschließt. Das Studium wird in Vollzeit angeboten und kann sowohl im Sommer- als auch im Wintersemester begonnen werden. Die Unterrichtssprache ist Englisch. Der Standort des Studiengangs ist Freiberg, eine Stadt mit Tradition in den Bereichen Bergbau, Ressourcenmanagement und Umwelttechnik. Das Programm richtet sich an Studierende, die mathematische Methoden und Algorithmen für die Lösung komplexer Problemstellungen in verschiedensten Anwendungsfeldern erlernen möchten. Die TU Bergakademie Freiberg ist eine forschungsorientierte Hochschule mit Schwerpunkt auf Bergbau, Ressourcen- und Umweltwissenschaften, was sich auch in den interdisziplinären Ansätzen des Studiengangs widerspiegelt.

Studieninhalte und Studienorganisation

Der Studiengang vermittelt vertiefte Kenntnisse in der angewandten Mathematik, die es den Studierenden ermöglichen, naturwissenschaftliche, technische und wirtschaftliche Phänomene mathematisch zu modellieren und zu analysieren. Der Studienaufbau ist modular gestaltet und umfasst sowohl theoretische als auch praxisorientierte Inhalte.

Im ersten Semester werden grundlegende mathematische Methoden, Analysis, Lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie sowie Einführungen in Datenanalyse und Programmierung vermittelt. Das zweite Semester vertieft diese Kenntnisse durch spezialisierte Module wie Numerische Methoden, Optimierung, Statistik sowie Anwendungen in Daten- und Ressourcenwissenschaften. Das dritte Semester ist geprägt von Wahlpflichtmodulen, die eine Spezialisierung in Bereichen wie Data Science, Ressourcenmanagement oder Modellierung ermöglichen. Zudem sind praktische Projektarbeiten sowie ein Forschungs- oder Praxissemester vorgesehen, um die Anwendung der erlernten Methoden in realen Szenarien zu fördern. Das vierte Semester dient der Masterarbeit, in der die Studierenden eine eigenständige Forschungs- oder Entwicklungsarbeit durchführen.

Das Studienprogramm legt besonderen Wert auf interdisziplinäre Ansätze und die Verbindung von Theorie und Praxis. Es bestehen Kooperationen mit Forschungsinstituten und Unternehmen, wodurch praxisnahe Projekte sowie Praktika ermöglicht werden. Lehrveranstaltungen finden hauptsächlich in Freiberg statt, wobei die Nutzung moderner Lehr- und Lernformate, wie Seminare, Übungen, Projektarbeiten und computergestütztes Lernen, integriert ist. Der Studiengang zeichnet sich durch einen fachübergreifenden Ansatz aus, bei dem mathematische Kompetenzen gezielt auf aktuelle Herausforderungen in der Ressourcengewinnung, Umwelttechnik und Datenanalyse angewandt werden.

• Vertiefte Kenntnisse in angewandter Mathematik
• Mathematisches Modellieren naturwissenschaftlicher, technischer und wirtschaftlicher Phänomene
• Modulare Studienstruktur mit theoretischen und praxisorientierten Komponenten
• Grundlegende Module in Analysis, Lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie, Datenanalyse und Programmierung
• Spezialisierte Module in Numerische Methoden, Optimierung, Statistik
• Wahlpflichtmodule in Data Science, Ressourcenmanagement, Modellierung
• Praxisprojekte, Forschungs- oder Praxissemester
• Masterarbeit als Abschlussprojekt
• Kooperationen mit Forschungsinstituten und Unternehmen
• Moderne Lehr- und Lernformate wie Seminare, Übungen, Projektarbeiten, computergestütztes Lernen

Berufliche Perspektiven

Absolventinnen und Absolventen des Master-Studiengangs "Mathematics for Data and Resource Sciences" verfügen über fundierte mathematische Kenntnisse sowie praktische Fähigkeiten in der Anwendung mathematischer Methoden auf Fragestellungen in der Ressourcen- und Umweltwirtschaft, im Data Science-Bereich sowie in der industriellen Forschung und Entwicklung.

Typische Einsatzbereiche:

• Datenanalyse
• Modellierung naturwissenschaftlicher Prozesse
• Softwareentwicklung
• Ressourcenmanagement
• Marktforschung
• Forschungseinrichtungen
• Ingenieurbüros
• Unternehmen der Rohstoffindustrie
• Umwelttechnik
• IT- und Softwarebranche