Computational Mathematics

Der Studiengang ist theoretisch orientiert, besitzt aber auch stark anwendungsbezogene Komponenten. Weiterführende Kenntnisse aus den mathematischen Bereichen Kryptographie, Computeralgebra, Algorithmische Algebra und Logik, Bild- und Signalverarbeitung, Statistik und stochastische Simulation, Dynamische Systeme oder Kontrolltheorie sowie Spezialkenntnisse aus der Informatik etwa in Datenmanagement, Machine Learning oder Data Mining werden erworben. Des weiteren werden Anwendungen in Bereichen wie etwa Marketing oder Computational Finance betrachtet.

Speziell auf Mathematikerinnen und Mathematiker ausgerichtete Schlüsselkompetenzen, fachspezifische Fremdsprachenausbildung und die Möglichkeit zu einer externen wissenschaftlich betreuten Praktikumstätigkeit, die in engem Bezug zum späteren Berufsfeld und den Tätigkeitsanforderungen für die Absolventen steht. Der Studiengang legt besonderen Wert auf die Entwicklung der Fähigkeit, konkrete Probleme mathematisch so zu formalisieren, dass sie einer algorithmischen Behandlung zugänglich sind, geeignete Algorithmen auszuwählen bzw. zu entwickeln und diese sachgerecht anzuwenden.

School of Higher Education, Nischni Nowgorod

In das erste Semester integrierter Basiskurs zur Erleichterung des Übergangs von der Schule zum Studium; hervorragendes Betreuungsverhältnis in den Studiengängen und sehr gute Ausstattung; Möglichkeit des Doppelstudiums im Bachelor für Lehramtsstudierende mit Unterrichtsfach Mathematik; breites Fächerspektrum mit algorithmischer Orientierung; Vermittlung von theoretischen Grundlagen mit starkem Anwendungsbezug; sehr gute Kontakte zu Wirtschaft und Industrie.

INSA Lyon, Frankreich; Ecole Supérieure des Communications de Tunis; Indian Institute of Technology Madras (IIT Madras), Indien; HSE Moskau, Russland; HSE Nizhny Novgorod, Russland; Universidad de Malaga, Spanien; Institut National Polytechnique de Toulouse, Frankreich; Ecole Nationale des Sciences de l'Informatique (ENSI), Tunesien; Shiraz University, Iran; Stevens Institute of Technology, USA; Università degli Studi di Pisa, Italien

Eigener Raum mit 31 Arbeitsplätzen für betreutes Üben mit didaktischem Netzwerk (Austausch von Bildinhalten, Fernsteuerung der PC-Arbeitsplätze); 3 eigene Rechnerräume für Studierende zum freien Üben mit 72 Arbeitsplätzen, davon 46 frisch erneuert und 10 Arbeitsplätze mit 27"-Monitoren für Gruppenarbeit; Vorraum mit Aufstellflächen, Anschlussdosen, Monitoren für Studierende-Notebooks; Medienzentrum mit Studio- und Newsräumen; Lehrstuhlbereich: diverse teilerneuerte Computerserver, Rechencluster, Datenbankrechner & GPU-Compute-Cluster; Nutzung universitärer Rechenressourcen via Internet.

Starke Verschränkung von Mathematik und Informatik; Gesamtschwerpunkt "Vernetzte Gesellschaft" der Universität; interdisziplinäre Verknüpfung mit Geisteswissenschaften und Jura; Schwerpunkte: a) Daten als Rohstoff: Management, Nutzung und Aufbereitung großer, komplexer, dynamischer und verteilter Datenbestände, b) Sicherheit und Kryptographie, c) Algorithmik und mathematische Modellierung, d) Algebra, Geometrie und Logik, e) Didaktik der Mathematik und Informatik. Des Weiteren richtet der Fachbereich den neuen Schwerpunkt Künstliche Intelligenz ein.

Promotionsprogramme für "Dr. rer. nat."; Internationales Doktorandenkolleg zur Durchführung von Cotutelle-Doktorarbeiten (gemeinsames Promotionsverfahren mit INSA Lyon oder Università degli Studi di Milano); Kolloquiumsprogramm und strukturierter Erfahrungsaustausch; Unterstützung des Karrierewegs Tenure Track; Fakultätsübergreifendes Graduiertenzentrum zur Förderung der interdisziplinären Forschung und Ausbildung; Personalentwicklungskonzept für nachhaltige Nachwuchsförderung (Code of Conduct).

Gründerzentrum (Gründerberatung, Unterstützung bei Förderprogrammen); 5-Euro-Business-Wettbewerb; Gründerzeit (Urlaubssemester für Studierende, die eine Geschäftsidee umsetzen und ein Unternehmen gründen wollen); Gründerwerkstatt (für Schülerinnen und Schüler); Gründercafe; Zertifikatsstudiengang "Digital Entrepreneurship".

Einführungskurse in die IT-Infrastruktur