Innsbruck: Mathematik (B.Sc.)

Übersicht

Der Bachelor-Studiengang Mathematik an der Universität Innsbruck ist ein grundständiges Vollzeitstudium mit einer Regelstudienzeit von sechs Semestern. Das Studium schließt mit dem akademischen Grad Bachelor of Science ab. Es richtet sich an Studierende, die ihre mathematischen Kenntnisse vertiefen möchten, um komplexe Probleme in verschiedenen Anwendungsfeldern zu lösen. Das Studienangebot legt besonderen Wert auf eine fundierte mathematische Ausbildung, die eine breite Palette an wissenschaftlichen, technischen und wirtschaftlichen Themen abdeckt.

Studieninhalte und Studienorganisation

Der Studiengang ist so konzipiert, dass die Studierenden wesentliche mathematische Grundlagen sowie fortgeschrittene Methoden erwerben. Der Studienverlauf ist modular aufgebaut und umfasst Pflicht- und Wahlpflichtmodule, die aufeinander aufbauen und sowohl theoretische als auch anwendungsorientierte Inhalte vermitteln. Die Studienorganisation erfolgt in der Regel in Präsenzform am Standort Innsbruck, wobei die Unterrichtssprache Deutsch ist.

Wichtige Inhalte:

• Analysis
• Lineare Algebra
• Diskrete Mathematik
• Wahrscheinlichkeitstheorie
• Numerik
• Angewandte Mathematik
• Spezialisierungsmöglichkeiten in Statistik, Finanzmathematik oder mathematischer Modellierung
• Praxisorientierte Komponenten wie Projektarbeiten, Übungen, Tutorien und Praktika

Ergänzend dazu gibt es Kooperationen mit regionalen und internationalen Partnern, die den Studierenden praxisnahe Einblicke und Forschungszugänge ermöglichen. Die Lehrformate integrieren aktives Lernen, Gruppenarbeiten und Fallstudien, um die Problemlösungskompetenz zu fördern.

Berufliche Perspektiven

Absolventinnen und Absolventen des Studiengangs Mathematik verfügen über die Fähigkeit, komplexe mathematische Fragestellungen zu analysieren und zu lösen. Sie sind qualifiziert für Tätigkeiten in verschiedenen Berufsfeldern, in denen mathematische Expertise erforderlich ist.

Typische Einsatzbereiche:

• Forschung und Entwicklung
• Analyse in der Wirtschaft
• Daten- und Marktforschung
• Softwareentwicklung
• Industrie und technischer Sektor
• Modellierung, Simulation
• Statistische Analyse und Optimierung