Übersicht

Der Studiengang Scientific Computing an der OTH Regensburg ist ein interdisziplinärer Bachelor-Studiengang, der auf die Vermittlung von Kenntnissen in den Bereichen Mathematik, Informatik sowie Natur- und Ingenieurwissenschaften ausgerichtet ist. Das Studium wird in Vollzeit und als duales Studium angeboten und findet am Standort Regensburg statt. Es ist auf eine Regelstudienzeit von sieben Semestern ausgelegt und führt zum Abschluss "Bachelor of Science". Das Programm richtet sich an Studierende, die neben theoretischem Wissen auch praktische Fähigkeiten erwerben möchten, wobei die Hochschule besonderen Wert auf die Verbindung von Theorie und Praxis legt.

Studieninhalte und Studienorganisation

Der Studiengang Scientific Computing umfasst eine strukturierte Kombination aus theoretischen Lehrveranstaltungen und praktischen Anwendungsfeldern. Die Studieninhalte gliedern sich in Kernmodule wie Mathematik, Numerische Methoden, Programmierung, Datenstrukturen, Algorithmen sowie spezielle Anwendungen in Wissenschaft und Technik. Zudem sind Wahlpflichtfächer und Vertiefungsmodule vorgesehen, die eine Spezialisierung in Bereichen wie Simulation, Datenanalyse oder Softwareentwicklung ermöglichen. Das Curriculum ist auf eine enge Verzahnung von Theorie und Praxis ausgelegt, wobei Projektarbeiten, Laborübungen und Praktika integraler Bestandteil des Studiums sind. Das duale Studienmodell verbindet akademische Ausbildung mit praktischer Erfahrung in Unternehmen oder Forschungseinrichtungen, was die berufliche Qualifikation der Studierenden erhöht. Die Unterrichtssprache ist Deutsch, und die Studiengänge finden ausschließlich am Standort Regensburg statt. Die Hochschule kooperiert mit regionalen und überregionalen Partnerunternehmen, um praxisorientierte Ausbildungs- und Forschungsprojekte zu ermöglichen.

Berufliche Perspektiven

Absolventinnen und Absolventen des Studiengangs Scientific Computing sind in vielfältigen Berufsfeldern tätig. Mögliche Einsatzbereiche liegen in der Softwareentwicklung, Datenanalyse, Simulationstechniken, Forschungseinrichtungen, Ingenieurbüros sowie in der Industrie, beispielsweise in den Bereichen Automobil, Maschinenbau, Energiewirtschaft oder IT. Die erworbenen Kompetenzen qualifizieren für Tätigkeiten in der Entwicklung und Anwendung numerischer Methoden, mathematisch-technischer Modellierungen sowie in der Analyse großer Datenmengen. Durch die praxisnahe Ausbildung bestehen gute Berufsaussichten in Unternehmen und Organisationen, die auf technologische Innovationen und datengetriebene Prozesse setzen.