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Mathematik, Studiengang

Mathematics in Data Science (M.Sc.) Fakultät für Mathematik - TU München/Garching


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Allgemeines

Art des Studiengangs konsekutiver Masterstudiengang, Präsenzstudium, vollzeit
Regelstudienzeit 4 Semester
Credits insgesamt 120
Fachausrichtung Mathematik, Statistik, Computational mathematics
Interdisziplinarität Fachübergreifender Studiengang, 48 Pflichtcredits aus Mathematik, 12 aus Informatik

Studierende und Abschlüsse

Anzahl der Studierenden 138
Studienanfänger pro Jahr 52
Absolventen pro Jahr <10 Abschlüsse / Jahr in einem der Beobachtungsjahre
Abschlüsse in angemessener Zeit <10 Abschlüsse / Jahr in einem der Beobachtungsjahre
Geschlechterverhältnis 70:30 [%m:%w]

Internationale Ausrichtung

Anteil ausländischer Studierender 48,0 %
Anteil fremdsprachiger Lehrveranstaltungen 100,0 %
Auslandsaufenthalt nicht obligatorisch, aber Credits anrechenbar
Gemeinsames Studienprogramm mit ausländischer Hochschule nein

Zulassung

Zulassungsmodus Keine Zulassungsbeschränkung

Weitere Angaben des Fachbereichs zum Studiengang

  • Besonderheiten des Studiengangs
    Fakultäten für Mathematik und Informatik betreiben gemeinsam die Data Science Programme als Teil der TUM Data Science Initiative und bieten eines der ersten Studienprogramme dieser Art in Deutschland und Europa an. Die behandelten Themen umfassen hierbei Data Mining, Data Kompression, Big Data, Machine Learning, u.v.a. Internationale Verbindungen bieten die Chance für einen Studierendenaustausch. "Mathematics in Data Science" integriert praktische Arbeitserfahrung und Fallstudien, die von europäischen Firmen angeboten werden, um an praxisnahen Problemen zu arbeiten. Obligator. Berufspraktikum.
  • Maßnahmen zur Förderung der Beschäftigungsbefähigung
    Studierende müssen eine berufspraktische Tätigkeit von mind. 6 Wochen (Berufspraktikum), die ihrem Inhalt nach der Tätigkeit des Berufsbildes entspricht, durchführen und nachweisen. Studierende können sich am TUM-DI-Lab, das eine Lehr-und Forschungserfahrung darstellt, beteiligen. Sie erforschen dabei neuartige datenbetriebene Methoden zur Lösung interdisziplinärer praxisbezogener Probleme. Sie lernen in kleinen Projektgruppen den Umgang, die Analyse und Visualisierung von Datenmengen und erwerben dabei wertvolle Erfahrungen für eine zukünftige Tätigkeit in der modernen Welt der Data Science.
Spitzengruppe
Mittelgruppe
Schlussgruppe
nicht gruppiert
(S)=Studierenden-Urteil   (F)=Fakten   (P)=Urteil von Professorinnen und Professoren
Datenstand 2021; Daten erhoben vom CHE Centrum für Hochschulentwicklung. Auf dessen Seiten findet sich auch eine ausführliche Beschreibung der CHE Ranking-Methodik.
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