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Studiengangsprofil
Im Ranking

Mathematics in Data Science

Master of Science
Garching
Short-Facts
  • Abschluss: Master of Science
  • Sachgebiet(e): Data Science, Mathematik
  • Regelstudienzeit: 4 Semester
  • Hauptunterrichtssprache: Englisch
  • Studienform(en): Vollzeitstudium, Internationaler Studiengang
  • Standort(e): Garching
  • Trägerschaft: öffentlich-rechtlich
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Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.
Mathematics in Data Science im CHE-Hochschulranking
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Kontakt
Hochschulstandort
Technische Universität München
Arcisstraße 21
80333 München
Tel: 089 289-01
Fax: 089 289-22000
Weitere Informationen / Services:
FAQ zu Mathematics in Data Science
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Welchen Abschluss erhalte ich, wenn ich Mathematics in Data Science studiere?
Beim Studiengang Mathematics in Data Science an der Technische Universität München handelt es sich um einen Studiengang mit dem Abschluss Master of Science
Welches Sachgebiet beinhaltet der Studiengang?
Das Sachgebiet des Studiengangs ist Data Science, Mathematik.
Wie lange dauert das Studium?
Die Regelstudienzeit beträgt 4 Semester. Ein Semester sind 6 Monate. Somit dauert das Studium in der Regel 24 Monate.
In welcher Sprache finden die Lehrveranstaltungen statt?
Die Vorlesungen, Seminare oder Kurse finden in Englisch statt.
In welcher Form wird das Studium Mathematics in Data Science angeboten?
Das Studium wird als Vollzeitstudium und als internationaler Studiengang in Garching angeboten.
Wo finden die Lehrveranstaltungen statt?
Die Lehrveranstaltungen werden in Garching angeboten.
Kann ich mich zum Sommer- oder zum Wintersemester bewerben?
Du kannst dich zu folgendem Semester bewerben: Sommer- und Wintersemester.
Welche Zulassungsbedingung muss ich erfüllen?
Der Studiengang Mathematics in Data Science unterliegt einem Auswahlverfahren/Eignungsprüfung.
Gibt es spezielle Zugangsvoraussetzungen, um Mathematics in Data Science zu studieren?
Für das Studium des Fachs Mathematics in Data Science gelten folgende Zugangsvoraussetzungen:
Bestehen des Eignungsverfahrens
Welche Themenschwerpunkte gibt es?
Themenschwerpunkte im Studienfach Mathematics in Data Science sind:
Schwerpunkte:
Methoden und Algorithmen aus dem Machine Learning, Methoden und Algorithmen aus der Statistik, Methoden und Algorithmen aus der Theorie der Datenrepräsentation, Methoden und Algorithmen der Optimierung, Theorie und Anwendungen: Data Analysis, Theorie und Anwendungen: Data Analytics, Theorie und Anwendungen: Data Engineering, Theorie und Anwendungen: Machine Learning und Data Science
Wann kann ich mich bewerben?
Hier findest du die Fristen und Termine für deine Bewerbung:

Leider liegen uns zu diesem Studiengang keine spezifischen Fristen und Termine vor. Im Hochschulprofil kannst du Informationen bekommen.
Zulassung & Bewerbung

Zulassungssemester:
Sommer- und Wintersemester
Zulassungsmodus:
Auswahlverfahren/Eignungsprüfung
Zugangsvoraussetzungen:
Bestehen des Eignungsverfahrens
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Themenschwerpunkte

Schwerpunkte:
Methoden und Algorithmen aus dem Machine Learning, Methoden und Algorithmen aus der Statistik, Methoden und Algorithmen aus der Theorie der Datenrepräsentation, Methoden und Algorithmen der Optimierung, Theorie und Anwendungen: Data Analysis, Theorie und Anwendungen: Data Analytics, Theorie und Anwendungen: Data Engineering, Theorie und Anwendungen: Machine Learning und Data Science
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Fristen & Termine

Leider liegen uns zu diesem Studiengang keine spezifischen Fristen und Termine vor. Im Hochschulprofil kannst du Informationen bekommen.

Sonstiges

Studienbeitrag (Bemerkung):
Ab dem Wintersemester 2024/25 hat die TUM Studiengebühren für internationale Studierende von außerhalb der EU/EEA eingeführt.
Mehr Informationen finden Sie online hier: https://www.tum.de/studium/studienfinanzierung/studiengebuehren-fuer-studierende-aus-nicht-eu-laendern
Viele Internationale Studierende können einen Erlass oder ein Stipendium beantragen, Information dazu finden Sie online hier:
https://www.tum.de/studium/studienfinanzierung/gebuehren/stipendien-und-erlasse
Anmerkung:
Bewerbungszeiträume:
01.04. - 31.05. für das Wintersemester
01.09. - 30.11. für das Sommersemester
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Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.

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Diese Daten stammen vom CHE-Ranking, Deutschlands größtem Hochschulranking.

Studierende

Anzahl der Studierenden
162
Geschlechterverhältnis
64 % männlich
36 % weiblich
Studienanfänger:innen pro Jahr
45
Absolvent:innen pro Jahr
35

Studienergebnis

Credits insgesamt
120
Regelstudienzeit
4 Semester

Das Studium

Art des Studiengangs
konsekutiver Masterstudiengang, Präsenzstudium, vollzeit
Fachausrichtung
Mathematik, Statistik, Computational Mathematics

Weitere Infos

Besonderheiten des Studiengangs

Studiengang gehört zu den ersten seiner Art in Deutschland und wird in enger Zusammenarbeit mit einem Partnerprogramm der Informatik angeboten.Diese Synergy eröffnet ein breites Spektrum an Lehrinhalten, welche von tiefgehender Theorie zu Maschinellem Lernen und Statistik bis zu kompetenter Anwendung modernster Methodik reichen.Projektangebote des TUM Data Innovation Lab ermöglichen es von Firmen gestellte Datenprobleme in interdisziplinären Teams zu bearbeiten und lehren praktische Fähigkeiten, die im obligatorischen Berufspraktikum weiter geschärft werden. Auslandsaufenthalte werden gefördert.

Außercurriculare Angebote

Das TUM Data Science Institute bietet ein universitätsweites Forum für Events in Data Science und eröffnet Studierenden vielfältige Möglichkeiten zum Besuch von Vorträgen von Gastwissenschaftlern sowie Industrieexperten. Die Firmenpräsentationen im Rahmen des TUM Data Innovation Lab bieten Studierenden Gelegenheit zum Networking, oft auch mit in Firmen erfolgreichen Alumni. Seminare und Hackathons von universitätsübergreifenden Institutionen wie das Munich Center for Machine Learning oder die ELLIS Unit Munich runden das außercurriculare Angebot ab.

Internationale Ausrichtung

Anteil fremdsprachiger Lehrveranstaltungen
100 %
Auslandsaufenthalt
Nicht obligatorisch, Credits anrechenbar
Gemeinsames Studienprogramm mit ausländischer Hochschule
Ja, Abschluss optional

Der Fachbereich

Studierende am Fachbereich
1520
Anzahl Masterstudierende (ohne Lehramt)
790

Weitere Infos

Besonderheiten in der Lehre im Bachelorstudium

Das Professional Profile Mathematik bietet einen grundständigen Bachelorstudiengang in Mathematik. Daher können sich Bachelorstudierende in höheren Semestern nach ihren Interessen spezialisieren und damit für ein konsekutives Masterstudium oder einen Beruf optimal vorbereiten. Auslandsaufenthalte werden aktiv unterstützt u.a. durch ein Mobilitätsfenster im Studiengang und individuelle Beratung/Betreuung im Department Mathematik.

Besonderheiten in der Lehre im Masterstudium

Unsere sehr internationalen Studiengänge werden komplett in englischer Sprache gehalten. Wir bieten ein breites Spektrum an Grund- und Vertiefungsvorlesungen in den verschiedensten Gebieten. Im Studiengang "Mathematical Finance and Actuarial Science" können mehrere Module der Aktuarausbildung der DAV studienbegleitend abgelegt werden. Auslandsaufenthalte werden aktiv unterstützt u.a. durch Mobilitätsfenster in den Studiengängen und individuelle Beratung/Betreuung im Department Mathematik.

Angebote zur Förderung der sozialen Integration und Vernetzung von Studierenden

Mentoring-Programm, Buddy-Programm

Besonderheiten in der Internationalen Ausrichtung

Maßnahmen: 2 Referentinnen für Internationales (Outgoing/Incoming) = intensive Beratung; Verwaltungsabläufe mit Auslandsstudium abgestimmt (Sonderprüfungen bei Kollision der Semesterzeiten, Mobilitätsfenster in allen Studiengängen); Unterrichtssprache aller Masterstudiengänge Englisch; Stipendien für herausragende Studierende aus Ausland; John von Neumann Professur: herausragende internationale Gastprofessor*innen; Blended Intensive Programme(BIP) im Rahmen des Kursangebotes der EuroTeQ; Ergebnis: Höchste Erasmus-Austauschzahlen (In/Out) laut DAAD; Anstieg Anzahl internationaler Studierende.

Häufigste Austauschhochschulen für einen Auslandsaufenthalt

University of Toronto, Kanada; Georgia Institute of Technology, USA; Copenhagen University, Dänemark; National University of Singapore, Singapur; HKUST, Hong Kong; Queensland University, Australien; KTH Stockholm, Schweden; Sorbonne Université, Ecole Polytechnique, Frankreich; Ecole polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL), Schweiz

Besonderheiten in der Ausstattung

Modernste IT-Ausstattung: Videoübertragungen zwischen allen großen Hörsälen; WLAN flächendeckend in allen Gebäuden; Steckdosen zum Aufladen der Laptops in den großen Hörsälen und unter den Tischen der Magistrale Mathematik/Informatik; online Bibliothekszugang; Infoscreens zur schnellen Information der Studierenden; interdisziplinärer Forschungscampus mit über 13.000 Studierenden unterschiedlicher Fachrichtungen; unser Gebäude bietet Studierenden ein spannendes und kreatives Umfeld wie z.B. die größte Parabelrutsche der Welt oder einen der modernsten Handelssimulationsräume der Welt.

Besonderheiten in der Forschung / Forschungsschwerpunkte

Das Department Mathematik der Technischen Universität München zählt zu den führenden und modernsten mathematischen Instituten in Europa. Schwerpunkt: Angewandte Mathematik in ihrer ganzen Breite mit besonderen Stärken in Numerik, Mathematischer Physik, Optimierung, Biomathematik, Finanzmathematik, Stochastik, Visualisierung und Datenwissenschaften. Starke Vernetzung innerhalb des Wirtschaftsraums München; zahlreiche Forschungspreise und Förderungen. Überregionale und internationale Drittmittelprojekte mit Partneruniversitäten. Wir fördern studentische Forschung.

Besonderheiten in der Förderung wissenschaftlichen Nachwuchses

Individuelle Beratung und Unterstützung der wissenschaftlichen Ausbildung und Persönlichkeitsentwicklung der (angehenden) Mathematik-Promovierenden durch das Graduate Center der School of Computation, Information and Technology(GC-CIT). Vielfältiges Beratungs- und überfachliches Kursangebot (z.B. zu Kommunikation, Leadership, Karriere) durch die TUM Graduate School.Walther von Dyck-Preis für mathem. Nachwuchswissenschaftler.Tenure Track Assistant Professors als leistungsorientiertes Karrieremodell.Programm "Global Challenges for Women in Math Science" zur Förderung von Nachwuchs-Forscherinnen.

Unterstützung von Unternehmensgründungen

Die TUM versteht sich als unternehmerische Universität und fördert proaktiv Gründungen ihrer Wissenschaftler*innen und Studierenden. Insbesondere Forschungsergebnisse in der Mathematik waren schon häufig Grundlage von erfolgreichen Spin-offs. Mathematik-Professor als Gründungsbotschafter an der Fakultät für Mathematik. TUM Gründerberatung durch "TUM ForTe - Forschungsförderung und Technologietransfer". Speziell im Finanzbereich Industriepartnerprogramm: "Fit for tomorrow".

Sonstige Besonderheiten

Hohe Anzahl an internationalen Studierenden im Master (aktuell 50%). Unterstützung/Beratung dieser Zielgruppe in der Onboardingphase durch die Referentin für internationale Studierende, Einführungsveranstaltungen, get-together opportunities. Spezielle Deutschkurse: "German matters"-Programm mit interkulturellem Training und Mentoring. Peer-to-peer-mentoring Programme: Master Mentoring Programm, Buddy-Programm. "FACETS of Mathematicians" als Diversity-Veranstaltungsreihe. Programm "Global Challenges for Women in Math Science".

Weitere Informationen zur Forschung
Website der Fachschaft
Online-Bewerbung
Rankingergebnisse für den Standort Garching
CHE Logo
Diese Daten stammen vom CHE-Ranking, Deutschlands größtem Hochschulranking.

Studienabschlüsse

Wie schnell und erfolgreich schließen Studierende das Studium ab?
Abschlüsse in angemessener Zeit
Wieviele Studierende schließen ihr Studium spätestens ein Jahr nach der Regelstudienzeit ab?

Wissenschaftsbezug

Wie viel Wissenschaft steckt in dem Studium?
Veröffentlichungen pro Wissenschaftler:in   F
Auf wie viele Veröffentlichungen pro Jahr (Punktwert) kommen die Wissenschaftler:innen?
TUM School of Computation, Information and Technology
Forschungsgelder pro Wissenschaftler:in   F
Wie viele externe Forschungsgelder werben die Wissenschaftler:innen im Durchschnitt pro Jahr ein?
TUM School of Computation, Information and Technology
Promotionen pro Professor:in   F
Wie viele Promotionen werden pro Jahr und Professor abgeschlossen?
TUM School of Computation, Information and Technology
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