Bremen: Industrial Mathematics and Data Analysis (M.Sc.)

Übersicht

Der Studiengang "Industrial Mathematics and Data Analysis" an der Universität Bremen ist ein konsekutives Master-Programm, das auf eine Regelstudienzeit von vier Semestern ausgelegt ist und mit dem akademischen Grad Master of Science abschließt. Das Studium wird in Vollzeit angeboten und richtet sich an Studierende, die ihre Kenntnisse in angewandter Mathematik, Datenanalyse und Informatik vertiefen möchten. Die Unterrichtssprache ist Englisch, was insbesondere die internationale Ausrichtung des Studiengangs unterstreicht. Die Universität Bremen bietet diesen Studiengang am Standort Bremen an, einem Forschungs- und Wissenschaftsstandort mit vielfältigen Kooperationsmöglichkeiten in der Region.

Studieninhalte und Studienorganisation

Der Studiengang "Industrial Mathematics and Data Analysis" vermittelt umfassende Kenntnisse in den Bereichen angewandte Mathematik, Datenanalyse, numerische Methoden sowie Informatik. Der Studienaufbau umfasst sowohl vertiefende Pflichtmodule als auch Wahlpflichtfächer, die eine individuelle Spezialisierung ermöglichen. Typischerweise werden im ersten Semester grundlegende mathematische und computationale Kenntnisse vermittelt, während die Semester zwei und drei auf die Vertiefung und Anwendung dieser Inhalte ausgerichtet sind. Das vierte Semester ist für die Abschlussarbeit vorgesehen.

Das Studienmodell ist konsekutiv und integriert theoretische Inhalte mit praktischen Anwendungen, beispielsweise durch Projektarbeiten, Praktika oder Kooperationen mit Unternehmen und Forschungseinrichtungen. Die Hochschule legt besonderen Wert auf die Vermittlung praxisorientierter Kompetenzen, die Studierende auf Tätigkeiten in Forschung, Entwicklung sowie in der Industrie vorbereiten. Lehrformate umfassen Vorlesungen, Seminare, Übungen sowie Projekt- und Fallstudienarbeiten, die teilweise in englischer Sprache stattfinden. Der Studienort ist ausschließlich Bremen, wobei der Studiengang auch an den internationalen Anforderungen orientiert ist und enge Kontakte zu Forschungsinstituten und Unternehmen pflegt.

Wichtige Inhalte:

• Angewandte Mathematik
• Datenanalyse
• Numerische Methoden
• Informatik
• Mathematische Modellierung
• Numerische Simulationen
• Maschinelles Lernen

Weitere Infos zu Kooperationen oder Besonderheiten der Hochschule.

Berufliche Perspektiven

Absolventinnen und Absolventen dieses Studiengangs sind qualifiziert für Tätigkeiten in verschiedenen technischen und wissenschaftlichen Feldern. Typische Berufsfelder umfassen die Datenanalyse, die Entwicklung mathematischer Modelle, Simulationen in der Industrie, Forschung und Entwicklung sowie das Data Science-Umfeld. Einsatzbereiche sind unter anderem die Automobilindustrie, Luft- und Raumfahrt, Energiewirtschaft, Softwareentwicklung sowie Forschungsinstitute. Durch die praxisorientierte Ausbildung und die interdisziplinäre Ausrichtung eröffnen sich vielfältige Karrierechancen in nationalen und internationalen Unternehmen sowie in wissenschaftlichen Einrichtungen.