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Mathematik, Studiengang

Computational Mathematics (B.Sc.) Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik - Uni Bayreuth


Spitzengruppe
Mittelgruppe
Schlussgruppe
nicht gruppiert
Bemerkung
Studiengang im Aufbau seit WS 20/21

Allgemeines

Art des Studiengangs Ein-Fach-Bachelorstudiengang, Präsenzstudium, vollzeit
Regelstudienzeit 8 Semester
Credits insgesamt 180
Fachausrichtung Mathematik, Computational mathematics
Interdisziplinarität Der Studiengang ist nicht interdisziplinär

Studierende und Abschlüsse

Anzahl der Studierenden <10
Studienanfänger pro Jahr <10
Absolventen pro Jahr im Beobachtungszeitraum noch keine Abschlüsse
Abschlüsse in angemessener Zeit im Beobachtungszeitraum noch keine Abschlüsse
Geschlechterverhältnis

Internationale Ausrichtung

Anteil ausländischer Studierender
Anteil fremdsprachiger Lehrveranstaltungen 0,0 %
Auslandsaufenthalt kein Auslandsaufenthalt vorgesehen
Gemeinsames Studienprogramm mit ausländischer Hochschule nein

Zulassung

Zulassungsmodus Keine Zulassungsbeschränkung

Weitere Angaben des Fachbereichs zum Studiengang

  • Besonderheiten des Studiengangs
    Der Bachelorstudiengang vermittelt eine fundierte mathematische Ausbildung mit besonderem Fokus auf anwendungsrelevante Methoden und Algorithmen, die mit Hilfe des Rechners umgesetzt werden. Deshalb werden Programmierkenntnisse sowie die notwendigen Grundlagen aus der Informatik und ggf. den Natur- oder Ingenieurwissenschaften vermittelt. Auf dieser Basis können die Studierenden derzeit zwischen drei verschiedenen aktuellen Vertiefungsbereichen (Streams) wählen: Simulation und Optimierung dynamischer Systeme, Datenanalyse und Approximation, Algorithmische Algebra.
  • Maßnahmen zur Förderung der Beschäftigungsbefähigung
    Der hohe Bedarf an gut ausgebildeten Arbeitskräften mit vertieften Kenntnissen am Rechner ist bekannt. Absolvent*innen arbeiten typischerweise im naturwissenschaftlich-technischen Bereich, beispielsweise in Forschungs- und Entwicklungsabteilungen der Industrie und der Wissenschaft und sind aufgrund ihrer hervorragenden methodischen Fähigkeiten in den Bereichen Simulation, Optimierung, Datenanalyse und Datensicherheit sehr gefragt. Somit besitzen Absolvent*innen das Handwerkszeug nicht nur zur Anwendung, sondern auch zur Weiterentwicklung der in diesen Bereichen maßgeblichen Methodik.
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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