Mathematical Data Scienсе
(Beginn: Wintersemester)
- Beginn
- Wintersemester
- Zulassungsverfahren:
- NC-frei
- Studienmodus:
- Teilzeit (optional) ・ Präsenzstudium
Fünf Gründe für diesen Bachelor-Studiengang
Video
Mathematik in Würzburg – mehr als π mal Daumen
Kursbeschreibung
Daten verstehen, Algorithmen entwickeln, Zukunft gestalten: Der Bachelorstudiengang Mathematical Data Science an der Universität Würzburg verbindet mathematische Tiefe mit den modernsten Methoden der Datenwissenschaften. Anders als rein informatisch ausgerichtete Data-Science-Studiengänge erhältst Du hier ein solides mathematisches Fundament – von Analysis und Linearer Algebra bis hin zu Stochastik und Numerik – und lernst, Verfahren des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz nicht nur anzuwenden, sondern eigenständig zu entwickeln und zu analysieren. Praxislabs, ein verpflichtendes Industriepraktikum und eine enge Zusammenarbeit mit der Informatik sorgen dafür, dass Du Theorie und Anwendung von Anfang an miteinander verknüpfst. Dein Abschluss öffnet Dir die Tür zu einem der gefragtesten Berufsfelder weltweit.
Dieser Studiengang richtet sich an Dich, wenn Du eine Leidenschaft für Mathematik mitbringst und diese gezielt auf datengetriebene Fragestellungen anwenden möchtest. Du solltest Freude am analytischen und abstrakten Denken haben und Dich für Themen wie maschinelles Lernen, KI und algorithmische Problemlösung begeistern. Programmierkenntnisse sind von Vorteil, aber keine Voraussetzung – ein begleitender Programmierkurs steht Dir offen. Ideal, wenn Du eine Karriere in Data Science, KI-Entwicklung oder angewandter Forschung anstrebst.
In den ersten Semestern erarbeitest Du Dir die mathematischen Grundlagen in Analysis, Linearer Algebra, Stochastik und Numerik sowie Kernkompetenzen in Algorithmen, KI und Data Science. Ab dem vierten Semester vertiefst Du Dich in Wahlpflichtmodule aus Mathematik, Informatik und interdisziplinären Anwendungen – von Deep Learning über Computer Vision bis hin zu Natural Language Processing. Zwei praxisorientierte Labs (Applied Stochastics Lab und Machine Learning & Numerics Lab) sowie ein externes Industriepraktikum sichern den Anwendungsbezug. Dein Studium schließt Du mit einer zwölfwöchigen Bachelorarbeit ab.
Der Studiengang wird als Vollzeit-Präsenzstudium am Campus Hubland in Würzburg angeboten. Die Regelstudienzeit beträgt sechs Semester, in denen Du insgesamt 180 ECTS-Punkte erwirbst – pro Semester sind 30 ECTS vorgesehen. Das Studium beginnt ausschließlich im Wintersemester, im Sommersemester Start mit B.Sc. Mathematik möglich und anschließender Wechsel im Folgesemester zu B.Sc. Mathematical Data Science. Der Zugang ist zulassungsfrei. Vor Vorlesungsbeginn nimmst Du an einem verpflichtenden Mathematik-Vorkurs teil, der Dir den Übergang von der Schule zur Universität erleichtert.
Mit einem Abschluss in Mathematical Data Science bringst Du eine einzigartige Kombination aus mathematischem Sachverstand und datenanalytischer Kompetenz mit – eine Qualifikation, die branchenübergreifend und konjunkturunabhängig stark nachgefragt ist.
- Data Scientist oder Machine-Learning-Engineer in Technologieunternehmen, Softwarehäusern und Start-ups, wo Du datenbasierte Produkte und Algorithmen entwickelst
- Quantitative Analyst oder Risikomodellierer bei Banken, Versicherungen und Finanzdienstleistern, die auf datengetriebene Entscheidungsmodelle setzen
- Consultant für Analytics und KI in Unternehmensberatungen, die datengestützte Strategien für ihre Klienten entwerfen
- Data Engineer oder Business-Intelligence-Spezialist in Industrie- und Handelsunternehmen, die große Datenmengen verarbeiten und nutzbar machen
- Forschungsingenieur oder Entwickler in Forschungsinstituten und F&E-Abteilungen, etwa in der Fahrzeugtechnik, Biotechnologie oder Medizintechnik
- Analyst bei öffentlichen Einrichtungen wie statistischen Ämtern, Regulierungsbehörden oder Forschungsförderorganisationen
- Wissenschaftliche Karriere über einen anschließenden Master und eine Promotion in Mathematik, Data Science oder verwandten Disziplinen
Besondere Programmmerkmale
CAIDAS – KI-Forschung auf Weltniveau
Am CAIDASZentrum mit 30 Professuren aus acht Fakultäten bündelt die JMU ihre KI- und Data-ScienceForschung – eine Infrastruktur, die auch die Lehre unmittelbar bereichert. → Mehr Infos
Campusvielfalt quer durch die Stadt
Vom historischen Sanderring bis zum modernen Hubland-Campus – die JMU bietet mit Bibliothek, Botanischem Garten, Mensen und Sportanlagen eine Infrastruktur für viele Bedürfnisse.
Theorie und echte Praxisintegration
Neben den Vorlesungen besuchst Du Wirtschaftsbetriebe und kannst in Labs Praxiserfahrung sammeln.
Akkreditierungen
Systemakkreditierung
Systemakkreditierung
Die Systemakkreditierung ist das interne Qualitätssicherungssystem einer staatlichen oder staatlich anerkannten Hochschule in Deutschland. Mit der Systemakkreditierung erhält eine Hochschule das Recht, für ihre selbstbewerteten Studiengänge das Siegel des Akkreditierungsrates zu vergeben.
Voraussetzungen
Qualifikationsvoraussetzungen
Die Zulassungsvoraussetzungen für das Studienprogramm "Mathematical Data Scienсе" sind:
Abitur oder Äquivalеnt
Deutschkеnntnissе → Sprachanforderungenmindestens C1 (GΕR)
Sprachvoraussetzungen
Die folgenden Zertifikate werden als Nachweis deiner Sprachkenntnisse anerkannt.
GermanBewerbung & Zulassung
Bewerbungsfristen
Gesperrt
Melde dich an oder registriere dich (kostenlos) um
- → Info-Broschüren anzufordern
- → deine persönliche Bewerbungsfristen und Studiengebühren zu sehen
(Beginn: Oktober)
Deutschland
Ein anderes EU-Land
Rest der WeltBewerbungsverfahren & Auswahl
Mehr Infos
Uni-assist erhebt eine Gebühr von 75 € für die erste Bewerbung und 30 € für jede weitere Bewerbung im selben Semester.
Bewerbungsunterlagen
Gilt nur für Bewerber*innen, deren Muttersprache nicht Deutsch ist und die ihren Abschluss nicht an einer Bildungseinrichtung erworben haben, an der Deutsch die Unterrichtssprachе ist.
Erfahrungsberichte
Rückblickend bin ich sehr froh, mich für Mathematical Data Science entschieden zu haben. Besonders gefällt mir, dass ich mich intensiv mit Mathematik beschäftigen kann und zudem die mathematischen Hintergründe von KI und Data Science kennenlerne. So baut man ein grundlegendes Verständnis auf, das über die reine Anwendung hinausgeht.
Standort
Weitere Informationen
Dein persönlicher Kontakt
PD Dr. Markus Weimar
Fachstudienberatung
Kontaktdaten:
0931/31-84633
math-studienberatung@uni-wuerzburg.de
Studiengangsflyer
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