Scientific Computing (M.Sc.) an der Uni Heidelberg studieren

Mathematik, Studiengang

Scientific Computing (M.Sc.)

Art des Studiengangs	Konsekutiver Masterstudiengang, Präsenzstudium, vollzeit, stärker forschungsorientiert
Regelstudienzeit	4 Semester
Credits insgesamt	120
Fachausrichtung	Computational mathematics
Interdisziplinarität	Der Studiengang ist nicht interdisziplinär
Praxiselemente im Studiengang	6 ECTS anrechenbar für freiwillige Praxisprojekte/Praktika;

Anzahl der Studierenden	85
Studienanfänger pro Jahr	20
Absolventen pro Jahr	<10
Abschlüsse in angemessener Zeit	nicht ausgewiesen, da im Durchschnitt <10 Absolventen
Geschlechterverhältnis	67:33 [%m:%w]

Anteil ausländischer Studierender	73,0 %
Anteil fremdsprachiger Lehrveranstaltungen	90,0 %
Obligatorischer Auslandsaufenthalt	nein, aber Credits anrechenbar
Gemeinsames Studienprogramm mit ausländischer Hochschule	nein
Internationale Ausrichtung: Auslandsaufenthalte	1/4 Punkten
Internationale Ausrichtung: Studierendenmobilität	2/2 Punkten
Internationale Ausrichtung: Fremdsprachenanteil	3/3 Punkten
Internationale Ausrichtung des Studiengangs	6/9 Punkten

Bewerber/Studienplatz-Quote

keine Zulassungsbeschränkung

Besonderheiten des Studiengangs
Der Studiengang zeichnet sich durch eine enge Verzahnung zwischen Grundlagenwissen und Anwendung aus. Mathematische und informatische Inhalte werden unmittelbar mit Anwendungsfragen verknüpft. Durch den hohen Praxisbezug und die Rückkopplung in unterschiedliche Anwendungsfelder erhalten Studierende eine fundierte Ausbildung für eine weitere Karriere in der Industrie oder im akademischen Umfeld. Ein wichtiger Aspekt ist die Kopplung an das Interdisziplinäre Zentrum für Wissenschaftliches Rechnen mit seinem breiten Spektrum an Promotionsgebieten.
Fachliche Schwerpunkte
Der Studiengang "Scientific Computing" kombiniert Angewandten Mathematik und der Informatik. Studierende erhalten eine umfassende Ausbildung, um mit diesen Methoden Problemstellungen in Anwendungswissenschaften erfolgreich zu bearbeiten. Schwerpunkte liegen in der Numerischen Mathematik, der analytischen Modellierung, der Optimierung, dem Maschinellen Lernen und der Parallelen Programmierung.
Maßnahmen zur Förderung der Beschäftigungsbefähigung
Der Studiengang ist anwendungsorientiert ausgerichtet - die Motivation zu den betrachteten mathematischen und informatischen Themen erfolgt aus Beispielen aus der Physik, Chemie, Biologie, Medizintechnologie, Wirtschafts- und Sozialwissenschaften. Studie
Schlagwörter
Technomathematik, Mathematik, Biomathematik, Wissenschaftliches Rechnen, Informatik, Angewandte Mathematik, Bioinformatik, Scientific Computing

Spitzengruppe

Mittelgruppe

Schlussgruppe

Nicht gerankt

(S)=Studierenden-Urteil (F)=Fakten (P)=Professoren-Urteil

Datenstand 2018; Daten erhoben vom CHE Centrum für Hochschulentwicklung.
Eine ausführliche Beschreibung der Methodik findest du im CHE Ranking Methodenwiki.