Mathematical Data Science

Dich faszinieren Mathematik, KI, Datenwissenschaft und maschinelles Lernen?

 

Du willst ausgefeilte Algorithmen erstellen und anwenden und darüber hinaus deren mathematischen Grundlagen verstehen?

 

Dann studiere Mathematical Data Science in Würzburg! Du kannst Mathematical Data Science an der JMU als Bachelor-Einzelfach studieren. Auf dem Bachelorstudium baut der konsekutive Masterstudiengang Computational Mathematics auf.

Mathematical Data Science

Bachelor

Einzelfach mit 180 Punkten
Abschluss Bachelor
Studienbeginn WS
Zulassungsbeschränkung

zulassungsfrei

Eignungsprüfung

keine

Regelstudienzeit 6 Semester

Computational Mathematics

Master

Einzelfach mit 120 Punkten
Abschluss Master
Studienbeginn SS / WS
Zulassungsbeschränkung

zulassungsfrei

Zugangsvoraussetzung

fachliche Zugangsvoraussetzungen

Eignungsverfahren

kein Eignungsverfahren (Achtung: Bewerbung erforderlich! Infos zu Fristen und Verfahren)

Regelstudienzeit 4 Semester

Mit welchen Fragestellungen beschäftigt sich das Studienfach?

 

  • Grundlagen der Mathematik in Analysis und Linearer Algebra
  • Einführung in die Angewandte Mathematik
  • Mathematische Modellierung und wissenschaftliches Rechnen
  • Mathematische Fragestellungen in einem naturwissenschaftlichen Anwendungsfach

Was sind mögliche Berufsfelder und Arbeitgeber nach dem Studium?

 

  • technische Forschung und Entwicklung (Hochtechnologie)
  • Informationstechnologie
  • Wissenschaft
  • Unternehmensberatung
  • Finanz- und Versicherungswesen

Welche Fähigkeiten und Fertigkeiten solltest du für das Studium mitbringen?

 

  • solides schulisches Grundwissen in Mathematik
  • Teamfähigkeit
  • Ausdauer
  • Bereitschaft, sich intensiv mit mathematischen Problemen zu beschäftigen
  • analytisches Denken

Welche Interessen solltest du für das Studium mitbringen?

 

  • Interesse an abstrakten Fragenstellungen
  • Interessen an Anwendungen der Mathematik in naturwissenschaftlichen Fragestellungen
  • Spaß am Lösen von kniffligen Aufgaben

Angehende AbsolventInnen von Mathematical Data Science sollen

 

  • vertraut werden mit dem mathematischen Denken und Beweisen,
  • umfassende Kenntnisse in den Methoden der Datenwissenschaften erwerben,
  • vertraut werden mit Konzepten der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens,
  • Kompetenz in der Entwicklung und Umsetzung von Problemlösungsstrategien ausprägen,
  • die Fähigkeit entwicklen, komplexe Zusammenhänge zu strukturieren und mathematische Methoden und Algorithmen auf Problemstellungen anzuwenden

 

Ein Studium von Mathematical Data Science fördert die

 

  • Fähigkeit zum abstrakten Denken und zum Durchdringen komplexer Sachverhalte,
  • Ausdauer und Kreativität beim Lösen von Problemen,
  • Kenntnisse und Fertigkeiten, mathematische Methoden algorithmisch umzusetzen und auf praktische Probleme anzuwenden,
  • Offenheit interdisziplinär und im Team zu arbeiten.

Bereits vor dem regulären Vorlesungsbeginn finden Vorkurse für StudienanfängerInnen statt. Für StudienanfängerInnen des Fachs Mathematical Data Science ist der Vorkurs Mathematik verpflichtend. Weiterhin empfielt sich der Programmierkurs, insbesondere für diejenigen, die wenig oder gar keine Programmiererfahrungen haben.

 

Nach Abschluss der Vorkurse findet der MINT-Ersti-Tag statt. An diesem Tag erhältst du von der Fachstudienberatung wichtige Informationen zu deinem Studium. Zudem bekommst du eine Hilfestellung bei der Stundenplangestaltung. Darüber hinaus werden eine Stadtrallye und ein Grillfest angeboten. Die Anmeldung für den Vorkurs erfolgt unabhängig von der Immatrikulation online.

 

Viele weitere Hinweise zum Studieneinstieg findest du auf den Seiten des Studiengangs.

Zentrale Studienberatung

Besucheradresse: Josef-Martin-Weg 55 (Campus Hubland Nord)
97074 Würzburg

Postadresse: Sanderring 2 97070 Würzburg

Telefon: 0931/31-83183 Website: https://www.uni-wuerzburg.de/studium/zsb/

Sprechzeiten: Terminvereinabrung unter go.uniwue.de/termin

Unsere Webseite verwendet Cookies und Google Analytics um dir das bestmögliche Nutzererlebnis zu garantieren. Mehr Infos erhältst du in unserer Datenschutzerklärung.