Mathematics in Data Science

Der Masterstudiengang Mathematik in Data Science an der Technischen Universität München ist darauf ausgelegt, ein fundiertes Verständnis mathematischer Prinzipien, die in der Data Science angewendet werden, zu vermitteln. Im Verlauf von vier Semestern setzen sich die Studierenden mit fortgeschrittenen mathematischen Konzepten, statistischen Methoden und computergestützten Techniken auseinander, die für die Analyse und Interpretation komplexer Datensätze unerlässlich sind. Der Studienplan ist sorgfältig strukturiert, um sicherzustellen, dass die Studierenden ein umfassendes Kompetenzspektrum entwickeln, das theoretisches Wissen mit praktischer Anwendung kombiniert.

Die Studierenden begegnen einer Vielzahl von Modulen, die Themen wie maschinelles Lernen, Datenanalyse und statistische Inferenz behandeln. Das Programm integriert das European Credit Transfer and Accumulation System (ECTS), das eine standardisierte Bewertung der Studierendenbelastung in ganz Europa ermöglicht. Neben dem Unterricht beschäftigen sich die Studierenden mit einem Thesisprojekt, das als Höhepunkt ihres Lernens dient, unabhängige Forschung fördert und ermöglicht, tief in ein gewähltes Interessengebiet einzutauchen.

Ein zentrales Merkmal der Ausbildung an einer Hochschule für angewandte Wissenschaften ist die Einbeziehung eines praktischen oder Praktikumssemesters, dessen spezifische Details jedoch auf der offiziellen Seite bestätigt werden müssen. Diese praktische Komponente ist von unschätzbarem Wert, da sie reale Erfahrungen bietet, die die Beschäftigungsfähigkeit erhöhen und die Studierenden auf die Anforderungen der Industrie vorbereiten.

Das Programm richtet sich insbesondere an Personen mit einem starken Hintergrund in Mathematik oder verwandten Bereichen, die ihr Fachwissen in Data Science und deren Anwendungen vertiefen möchten. Es ist ideal für diejenigen, die sich für die Schnittstelle zwischen Mathematik und Technologie begeistern und die bereit sind, zu innovativen Lösungen in verschiedenen Branchen beizutragen.

• Datenwissenschaftler in Technologieunternehmen
• Quantitativer Analyst in der Finanzbranche
• Machine Learning Engineer in den Bereichen Automobil und KI
• Statistiker im Gesundheitswesen und in der Pharmaindustrie
• Forschungsanalyst in der Wissenschaft und in Regierungsorganisationen