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Studiengangsprofil
Im Ranking

Computational Engineering

Short-Facts
  • Abschluss: Master of Science
  • Sachgebiet(e): Elektrotechnik, Ingenieurinformatik, Maschinenbau
  • Regelstudienzeit: 4 Semester
  • Hauptunterrichtssprache: Englisch
  • Studienform(en): Vollzeitstudium, Internationaler Studiengang
  • Standort(e): Erlangen
  • Trägerschaft: öffentlich-rechtlich
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Computational Engineering im CHE-Hochschulranking
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Allgemeine Studiensituation
Wie zufrieden sind die Studierenden mit der Gesamtsituation?
Zum Ranking
Kontakt
Hochschulstandort
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Freyeslebenstraße 1
91058 Erlangen
Tel: 09131 85-0
Fax: 09131 85-22131
Weitere Informationen / Services:
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FAQ zu Computational Engineering
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Welchen Abschluss erhalte ich, wenn ich Computational Engineering studiere?
Beim Studiengang Computational Engineering an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg handelt es sich um einen Studiengang mit dem Abschluss Master of Science
Welches Sachgebiet beinhaltet der Studiengang?
Das Sachgebiet des Studiengangs ist Elektrotechnik, Ingenieurinformatik, Maschinenbau.
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 Computational Engineering angeboten?
Das Studium wird als Vollzeitstudium und als internationaler Studiengang in Erlangen angeboten.
Wo finden die Lehrveranstaltungen statt?
Die Lehrveranstaltungen werden in Erlangen angeboten.
Kann ich mich zum Sommer- oder zum Wintersemester bewerben?
Du kannst dich zu folgendem Semester bewerben: nur Wintersemester.
Welche Zulassungsbedingung muss ich erfüllen?
Der Studiengang Computational Engineering hat keine Zulassungsbeschränkung / ist ohne NC.
Gibt es spezielle Zugangsvoraussetzungen, um Computational Engineering zu studieren?
Für das Studium des Fachs Computational Engineering gelten folgende Zugangsvoraussetzungen:
Bachelor einer Universität oder Diplom bzw. Master einer FH; Näheres beim Ansprechpartner erfragen.
Welche Themenschwerpunkte gibt es?
Themenschwerpunkte im Studienfach Computational Engineering sind:
Schwerpunkte:
Computational Materials Science, Festkörpermechanik und Dynamik, Informatik, Informationstechnologie, Mathematik, Mechatronik, Medizintechnik, Optik und Photonik, Regelungstechnik, Thermo-und Fluiddynamik
Wann kann ich mich bewerben?
Hier findest du die Fristen und Termine für deine Bewerbung:

Nächste Vorlesungszeit:
13.10.2025 - 06.02.2026
Bewerbungsfrist für Studieninteressierte aus dem EU-Ausland:
Bewerbungsfristen für Masterstudiengänge: www.master.fau.de
Bewerbungsfrist für Studieninteressierte aus dem Nicht-EU-Ausland:
Bewerbungsfristen für Masterstudiengänge: www.master.fau.de
Weitere Informationen zu aktuellen oder künftigen Vorlesungszeiten sowie Anmelde- und Bewerbungsfristen findest du im Hochschulprofil.
Zulassung & Bewerbung
Zulassungssemester:
nur Wintersemester
Zulassungsmodus:
Keine Zulassungsbeschränkung, ohne NC
Zugangsvoraussetzungen:
Bachelor einer Universität oder Diplom bzw. Master einer FH; Näheres beim Ansprechpartner erfragen.
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Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.
Themenschwerpunkte
Schwerpunkte:
Computational Materials Science, Festkörpermechanik und Dynamik, Informatik, Informationstechnologie, Mathematik, Mechatronik, Medizintechnik, Optik und Photonik, Regelungstechnik, Thermo-und Fluiddynamik
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Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.
Fristen & Termine
Nächste Vorlesungszeit:
13.10.2025 - 06.02.2026
Bewerbungsfrist für Studieninteressierte aus dem EU-Ausland:
Bewerbungsfristen für Masterstudiengänge: www.master.fau.de
Bewerbungsfrist für Studieninteressierte aus dem Nicht-EU-Ausland:
Bewerbungsfristen für Masterstudiengänge: www.master.fau.de
Weitere Informationen zu aktuellen oder künftigen Vorlesungszeiten sowie Anmelde- und Bewerbungsfristen findest du im Hochschulprofil.
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Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.
Sonstiges
Leider liegen uns keine weiteren Informationen vor.
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Diese Daten stammen vom CHE-Ranking, Deutschlands größtem Hochschulranking.

Studierende

Anzahl der Studierenden
268
Geschlechterverhältnis
83 % männlich
17 % weiblich
Studienanfänger:innen pro Jahr
105

Studienergebnis

Credits insgesamt
120
Regelstudienzeit
4 Semester

Das Studium

Art des Studiengangs
konsekutiver Masterstudiengang, Präsenzstudium, vollzeit, auch teilzeit möglich
Fachausrichtung
Interdisziplinär, mit Informatikanteil; Fachrichtungen: Informatik in den Ingenieurwissenschaften, Informatik in den Naturwissenschaften

Weitere Infos

Besonderheiten des Studiengangs
Flexible Wahl zwischen verschiedenen technischen Anwendungsfächern; viele Querbezüge zu Mathematik und Naturwissenschaften; Internationalität; internationaler Studiengang.
Außercurriculare Angebote
High Performance Computing Cluster Competition; Kaminabende, Kneipenabende und Spiele-Abende der Fachschaften; Nezwerk- und Linux-Install-Partys; Praxismentoring des Career Centers der FAU; High Performance Computing Cafe; Studentische Projekte (Robotics, FabLab, HighOctanes); Ariadne Technat-Mentoring für weibliche Studierende

Internationale Ausrichtung

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

Der Fachbereich

Studierende am Fachbereich
2660
Anzahl Masterstudierende (ohne Lehramt)
1240

Weitere Infos

Besonderheiten in der Lehre im Bachelorstudium
Breites Lehrangebot im Rahmen eines großen Fachbereichs mit 15 Lehrstühlen und große Wahlfreiheit in den Studiengängen (Vertiefungsrichtungen und Nebenfächer). Einbettung in Technische Fakultät ermöglicht ingenieurwissenschaftliche Ausrichtung des Studiums. Viele Tutorien, damit Inhalte aus den Vorlesungen in Kleingruppen in Form von Tafel- und Rechnerübungen eingeübt werden können. Feedback durch Korrekturen von Übungsblattabgaben; durch Vielzahl an Forschungsprojekten forschungsorientierte, aber auch praxisrelevante Ausbildung möglich.
Besonderheiten in der Lehre im Masterstudium
Breites Lehrangebot im Rahmen eines großen Fachbereichs mit 15 Lehrstühlen und große Wahlfreiheit in den Studiengängen (Vertiefungsrichtungen und Nebenfächer). Einbettung in Technische Fakultät ermöglicht ingenieurwissenschaftliche Ausrichtung des Studiums. Maximale Wahlfreiheit der Vertiefungsrichtungen über ein flexibles Säulen-Modell
Angebote zur Förderung der sozialen Integration und Vernetzung von Studierenden
- Erstsemesterfrühstück mit Dozierenden aus Lehrveranstaltungen des ersten Fachsemesters - jährlicher Tag der Informatik - Web-Auftritt der Fachschaftsinitiative Informatik, inkl. Forum
Besonderheiten in der Internationalen Ausrichtung
Internationale Studiengänge wie MSc Artificial Intelligence und Computational Engineering mit sehr großer Anziehungskraft (sehr hohe Bewerberzahlen).
Häufigste Austauschhochschulen für einen Auslandsaufenthalt
EPF Ecole d'Ingenieurs, Frankreich; Umeå universitet, Schweden; Norges Teknisk-Naturvitenskapelige Universitet, Norwegen; Université du Québec à Montréal, Kanada; Universidad Politécnica de Madrid, Spanien; Università della Svizzera italiana, Schweiz; National Taiwan University, Taiwan; University of Sheffield, Vereinigtes Königreich; Osaka University, Japan; Chungnam National University, Südkorea
Besonderheiten in der Ausstattung
Moderne Ausstattung an leistungsfähigen Rechnerarbeitsplätzen mit 24-Zoll-Monitoren inkl. für die Ausbildung notwendiger Softwarelizenzen; flächendeckendes WLAN; moderne Hardware-Entwicklungsplätze; Labor für Eingebettete Systeme; Robotiklabors; Graphik-/Virtual-Reality-Labor; High Performance Cluster; 3D-Projektionsanlage; Automotive Lab, große historische Informatik-Sammlung mit lauffähiger Zuse Z23; Supercomputer "Fritz" und "Alex" im Rahmen des NHR@FAU
Besonderheiten in der Forschung / Forschungsschwerpunkte
Wichtige Forschungsthemen der Informatik sind in den Feldern Künstliche Intelligenz, Daten - Modellierung - Simulation, Embedded Systems Engineering, Foundations of Computing, High Performance Computing, IT-Sicherheit und Visual Computing angesiedelt. Kooperation mit Fraunhofer IIS im Umfeld Künstlicher Intelligenz, Kooperationen mit Siemens, adidas und vielen Mittelständlern der Metropolregion Nürnberg. Einrichtung eines Nationalen Zentrums für Hochleistungsrechnen (NHR@FAU).
Besonderheiten in der Förderung wissenschaftlichen Nachwuchses
Brown Bag Breaks, Seminare und Veranstaltungen des Graduiertenzentrums der FAU, Angebot des Fortbildungszentrums Hochschullehre, ARIADNE Mentoring-Programme, Möglichkeiten der Verleihung des Status eines FAU-Nachwuchsgruppenleiters, W1-Professuren, Stukturierte Promotionsprogramme (z.B. im Rahmen des DFG GRK 2475 "Cyberkriminalität und Forensische Informatik").
Unterstützung von Unternehmensgründungen
Es existiert ein Gründungsbeauftragter am Department Informatik, der in enger Abstimmung mit dem Netzwerk der Universität (Gründerbüro, große Anzahl von Angeboten in diesem Bereich, Zollhof Nürnberg als Incubator für Start-Ups) agiert und berät. Die Lehrveranstaltung AMOS (Agile Methods and Open Source) greift den Gründungsgedanken bereits im Lehrkonzept auf. Erfahrung/Beratung und Erfolge im Rahmen des EXIST-Programms.
Sonstige Besonderheiten
FAU als eine der innovationsstärksten Universitäten weltweit; Umfangreiche Konzepte der FAU zu Diversity und Nachhaltigkeit; Einrichtung eines Green Office; Forschungsstärke im Bereich Elektromobilität und Solarenergie
Weitere Informationen zur Forschung
Informationen zu Zulassungsbeschränkungen
https://www.fau.de/education/bewerbung/
Website der Fachschaft
Online-Bewerbung
Rankingergebnisse für den Standort Erlangen
CHE Logo
Diese Daten stammen vom CHE-Ranking, Deutschlands größtem Hochschulranking.

Überblick Studierendenurteile

Allgemeine Studiensituation
Wie zufrieden sind die Studierenden mit der Gesamtsituation?
Lehrangebot
Wie breit ist das Studium inhaltlich aufgestellt?
Die dargestellten Ergebnisse beziehen sich auf Bewertungen von 132 Studierenden der Studiengänge Computational Engineering (M.Sc.), Informatik (M.Sc.) und Artificial Intelligence (M.Sc.).

Studieninhalt

Wie gut gestaltet sich der Studieninhalt?
Lehrangebot   S
Wie breit ist das Studium inhaltlich aufgestellt?
Digitale Lehrelemente   S
Welche Rolle spielen digitale Inhalte und wie werden sie vermittelt?

Organisation

Wie gut ist das Studium in den verschiedenen Bereichen organisiert?
Studienorganisation   S
Wie gut funktioniert der Zugang zu Lehrveranstaltungen? Können Pflichtveranstaltungen ohne Überschneidungen besucht werden?
Übergang zum Masterstudium   S
Ist der Übergang vom vorherigen Studium zum Masterstudium gut organisiert?

Unterstützung

Wie gut ist die Unterstützung im Studium?
Unterstützung im Studium   S
Wie gut wird man im Studium bei fachlichen und organisatorischen Fragen unterstützt?
Betreuung durch Lehrende   S
Sind die Lehrenden bei Fragen und Problemen erreichbar? Gibt es eine gute Besprechung von Übungsaufgaben oder Hausarbeiten?

Praxisbezug

Wie praxisnah ist das Studium
Praxisorientierung in der Lehre   S
Gibt es genügend Lehrveranstaltungen mit Praxisbezug und wie ist deren Qualität?

Internationalität

Wie international ist das Studium?
Unterstützung für Auslandsstudium   S
Wie attraktiv sind die Studienangebote an den vermittelten ausländischen Hochschulen? Wie gut wird man bei der Vorbereitung eines Auslandsstudiums unterstützt?

Wissenschaftsbezug

Wie viel Wissenschaft steckt in dem Studium?
Veröffentlichungen pro Wissenschaftler:in   F
Auf wie viele Veröffentlichungen pro Jahr (Punktwert) kommen die Wissenschaftler:innen?
Technische Fakultät
Forschungsgelder pro Wissenschaftler:in   F
Wie viele externe Forschungsgelder werben die Wissenschaftler:innen im Durchschnitt pro Jahr ein?
Technische Fakultät
Promotionen pro Professor:in   F
Wie viele Promotionen werden pro Jahr und Professor abgeschlossen?
Technische Fakultät
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