Weitere Module
Algorithmic Aspects of Data Analytics and Machine Learning
Wahlveranstaltung im Bereich Electives in Data aus der Mathematik zur algorithmischen Behandlung von Datenanalyse und Maschinellem Lernen.
Albert-Ludwigs-Universität Freiburg · Master
Mathematics in Data and Technology Master of Science an der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg
Der Master Mathematics in Data and Technology an der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg verbindet mathematische Tiefe mit Data Analytics und Machine Learning in einem zulassungsfreien Vollzeitprogramm.M.Sc.
Master of Science
120
ECTS-Punkte
4 Sem.
Regelstudienzeit
Freiburg
Studienort
Über den Studiengang
Der Studiengang Mathematics in Data and Technology an der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg richtet sich an Studierende, die mathematische Methoden nicht nur theoretisch durchdringen, sondern gezielt auf datengetriebene Fragestellungen anwenden wollen. Die Kombination aus klassischer Analysis, numerischer Modellierung und modernen Verfahren des maschinellen Lernens spiegelt den Anspruch wider, Studierende für Schnittstellenaufgaben zwischen Mathematik, Informatik und Technologieentwicklung zu qualifizieren.
Als Vollzeitprogramm mit dem Abschluss M.Sc. baut der Studiengang auf einem grundständigen mathematischen oder eng verwandten Bachelor auf und vertieft dieses Fundament um algorithmische und datenanalytische Kompetenzen. Die Zulassungsfreiheit erleichtert den Einstieg, verlangt von Studierenden aber Eigeninitiative bei der Strukturierung des Studiums.
Freiburg als Universitätsstandort bietet dabei ein Umfeld, in dem mathematische Grundlagenforschung und anwendungsorientierte Data-Science-Ansätze eng miteinander verzahnt sind.
Curriculum & Module
37 Module · 120 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Weitere Module
Analysis III
Wahlveranstaltung im Bereich Electives in Data aus der Mathematik zu fortgeschrittenen Themen der Analysis.
Weitere Module
Introduction to Theory and Numerics of Partial Differential Equations
Wahlveranstaltung im Bereich Electives in Data aus der Mathematik mit Vorlesung und praktischer Übung zu Theorie und Numerik partieller Differentialgleichungen.
Weitere Module
Functional Analysis
Wahlveranstaltung im Bereich Electives in Data aus der Mathematik zu Funktionalanalysis.
Weitere Module
Lévy Processes and Financial Applications
Wahlveranstaltung im Bereich Electives in Data aus der Mathematik zu Lévy-Prozessen und deren Anwendungen in der Finanzwirtschaft.
Weitere Module
Machine Learning for Stochastics
Wahlveranstaltung im Bereich Electives in Data aus der Mathematik zur Anwendung von Maschinellem Lernen in der Stochastik.
Weitere Module
Markov Chains
Wahlveranstaltung im Bereich Electives in Data aus der Mathematik zu Markov-Ketten.
Weitere Module
Mathematical Modelling
Wahlveranstaltung im Bereich Electives in Data aus der Mathematik zur mathematischen Modellierung.
Weitere Module
Measure Theory
Wahlveranstaltung im Bereich Electives in Data aus der Mathematik zur Maßtheorie.
Weitere Module
Numerical Approximation of Stochastic Differential Equations
Wahlveranstaltung im Bereich Electives in Data aus der Mathematik zur numerischen Approximation stochastischer Differentialgleichungen.
Weitere Module
Numerics for Differential Equations
Wahlveranstaltung im Bereich Electives in Data aus der Mathematik zur Numerik von Differentialgleichungen.
Weitere Module
Probability Theory
Wahlveranstaltung im Bereich Electives in Data aus der Mathematik zur Wahrscheinlichkeitstheorie.
Weitere Module
Machine Learning: Praktische Übung
Wahlveranstaltung im Bereich Electives: Praktische Übungen zur praktischen Anwendung von Maschinellem Lernen.
Weitere Module
Introduction to Theory and Numerics of Partial Differential Equations: Praktische Übung
Wahlveranstaltung im Bereich Electives: Praktische Übungen zur praktischen Umsetzung von Theorie und Numerik partieller Differentialgleichungen.
Weitere Module
Theory and Numerics of Partial Differential Equations ‒ Adaptivity and Iterative Solution Methods: Praktische Übung
Wahlveranstaltung im Bereich Electives: Praktische Übungen zu Adaptivität und iterativen Lösungsmethoden bei partiellen Differentialgleichungen.
Weitere Module
Theory and Numerics of Partial Differential Equations – Nonlinear Problems: Praktische Übung
Wahlveranstaltung im Bereich Electives: Praktische Übungen zur Theorie und Numerik nichtlinearer Probleme bei partiellen Differentialgleichungen.
Weitere Module
Algebra und Zahlentheorie
Wahlveranstaltung im Bereich Electives: Mathematik-Vorlesungen zu Algebra und Zahlentheorie.
Weitere Module
Algebraische Topologie
Wahlveranstaltung im Bereich Electives: Mathematik-Vorlesungen zur algebraischen Topologie.
Weitere Module
Allgemeine Relativitätstheorie
Wahlveranstaltung im Bereich Electives: Mathematik-Vorlesungen zur Allgemeinen Relativitätstheorie.
Weitere Module
Differentialgeometrie
Wahlveranstaltung im Bereich Electives: Mathematik-Vorlesungen zur Differentialgeometrie.
Weitere Module
Einführung in partielle Differentialgleichungen
Wahlveranstaltung im Bereich Electives: Mathematik-Vorlesungen zur Einführung in partielle Differentialgleichungen.
Weitere Module
Funktionentheorie
Wahlveranstaltung im Bereich Electives: Mathematik-Vorlesungen zur Funktionentheorie.
Weitere Module
Kurven und Flächen
Wahlveranstaltung im Bereich Electives: Mathematik-Vorlesungen zu Kurven und Flächen.
Weitere Module
Mathematische Logik
Wahlveranstaltung im Bereich Electives: Mathematik-Vorlesungen zur mathematischen Logik.
Weitere Module
Modelltheorie
Wahlveranstaltung im Bereich Electives: Mathematik-Vorlesungen zur Modelltheorie.
Weitere Module
Topologie
Wahlveranstaltung im Bereich Electives: Mathematik-Vorlesungen zur Topologie.
Weitere Module
Variationsrechnung
Wahlveranstaltung im Bereich Electives: Mathematik-Vorlesungen zur Variationsrechnung.
Weitere Module
Seminar
Wahlveranstaltung im Bereich Electives: andere Veranstaltungen als Seminar.
Weitere Module
Lernen durch Lehren
Wahlveranstaltung im Bereich Electives: andere Veranstaltungen zum Lernen durch Lehren.
1. Semester12 ECTS
Basics in Applied Mathematics
Grundlegende Konzepte und Verfahren der Numerik, Stochastik und Optimierung mit Schwerpunkt auf Problemstellungen der Datenanalyse und Künstlichen Intelligenz. Inhalte umfassen Matrix-Faktorisierungen, Optimierungsmethoden und stochastische Grundlagen.
2. Semester6 ECTS
Mathematical Seminar
Vertieftes wissenschaftliches Thema der Mathematik wird durch Lektüre von Fachliteratur erarbeitet und in Vorträgen präsentiert. Schwerpunkt auf selbständige Einarbeitung und didaktische Aufbereitung.
2. Semester11 ECTS
Advanced Lecture in Numerics
Weiterführende Vorlesung aus der Numerik mit mündlicher Prüfung. Teil des Wahlpflichtbereichs Advanced Lecture, in dem eine vierstündige fortgeschrittene Vorlesung aus Numerik oder Stochastik zu belegen ist.
2. Semester11 ECTS
Advanced Lecture in Stochastics
Weiterführende Vorlesung aus der Stochastik mit mündlicher Prüfung. Teil des Wahlpflichtbereichs Advanced Lecture, in dem eine vierstündige fortgeschrittene Vorlesung aus Numerik oder Stochastik zu belegen ist.
3. Semester4 ECTS
Graduate Student Speaker Series
Seminar in dem Studierende ihre Master-Arbeiten, Programmierprojekte und Praktika präsentieren, ergänzt durch Vorträge von Dozenten und Doktoranden über aktuelle Forschungsprojekte.
3. Semester9 ECTS
Industrial Placement
Wahlpflicht-Praktikumsmodul mit mindestens sechswöchigem Firmen- oder Industriepraktikum zur Anwendung von Studieninhalten in der Praxis.
3. Semester9 ECTS
Programming Project
Wahlpflicht-Modul für ein größeres Programmierprojekt zur praktischen Umsetzung mathematischer Konzepte.
4. Semester30 ECTS
Master Thesis
Abschlussarbeit des Studiengangs, in der Studierende zeigen, dass sie eigenständig eine komplexe Forschungsfrage bearbeiten und wissenschaftlich reflektieren können.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Studiengang im Detail
Über den Studiengang
Mathematics in Data and Technology positioniert sich an der Schnittstelle von reiner Mathematik und angewandter Datenwissenschaft. Der Studiengang an der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg nutzt die traditionsreiche mathematische Fakultät als Basis, um Studierende gezielt für Aufgaben in datenintensiven Branchen vorzubereiten.
Im Zentrum steht das Zusammenspiel von theoretischer Fundierung – etwa in Analysis und Differentialgleichungen – mit algorithmischen Verfahren der Datenanalyse und des maschinellen Lernens.
Studieninhalte
Module wie Algorithmic Aspects of Data Analytics and Machine Learning vermitteln, wie mathematische Strukturen in konkrete Lernverfahren übersetzt werden. Analysis III vertieft das mathematische Handwerkszeug, das für rigorose Beweisführung und Modellbildung notwendig ist.
Introduction to Theory and Numerics of Partial Differential Equations ergänzt dies um numerische Methoden zur Lösung komplexer Modelle, wie sie in Technik und Naturwissenschaft auftreten. Die Verbindung dieser Bereiche prägt das Profil des Studiengangs deutlich.
Für wen passt das?
Der Studiengang eignet sich für Personen mit soliden mathematischen Vorkenntnissen, die Freude an abstrakter Theorie ebenso mitbringen wie Interesse an praktischer Datenanalyse und algorithmischem Denken.
Wer lieber ausschließlich anwendungsorientiert arbeiten möchte, ohne sich mit mathematischen Beweisen auseinanderzusetzen, wird die Anforderungen des Programms als anspruchsvoll empfinden.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolventinnen und Absolventen können in Bereichen tätig werden, in denen mathematische Modellierung und Datenanalyse zusammenkommen, etwa in der Technologieentwicklung, Forschung oder datengetriebenen Industrie.
Die Kombination aus mathematischer Tiefe und technologischem Anwendungsbezug schafft ein Profil, das in unterschiedlichen Branchen gefragt sein kann, von Softwareentwicklung bis zu wissenschaftsnahen Positionen.
Hochschule & Format
Die Albert-Ludwigs-Universität Freiburg bietet als etablierte Volluniversität ein Umfeld mit enger Verzahnung von Forschung und Lehre. Das Vollzeitformat ermöglicht eine intensive Auseinandersetzung mit den mathematischen und technologischen Inhalten.
Die zulassungsfreie Aufnahme senkt die formale Eintrittshürde, setzt aber ein hohes Maß an Selbstorganisation voraus, um dem anspruchsvollen Curriculum gerecht zu werden.
Zulassung & Zugangswege
ZulassungsfreiMathematics in Data and Technology ist an der Uni Freiburg in der Regel zulassungsfrei – der Einstieg ist ohne Numerus Clausus möglich.
ZugangswegeIn der Regel Abitur oder Fachhochschulreife – auch beruflich Qualifizierte können zugelassen werden; ein einschlägiges Vorpraktikum ist teils empfohlen.
Deine Zulassungschancen
Ehrliche Einordnung auf Basis der gebundenen Daten, plus dein persönlicher Match.
Gute Nachrichten: zulassungsfrei
Dieser Studiengang hat keinen Numerus Clausus. Deine Abiturnote ist für die Zulassung nicht entscheidend, oft ist sogar ein Einstieg ohne Abitur möglich.
Kosten & Finanzierung
An staatlichen Hochschulen fallen in der Regel keine Studiengebühren an – du zahlst nur den Semesterbeitrag.
| Position | Betrag |
|---|---|
| Studiengebühren | 0 € |
| Semesterbeitrag | ca. 250 bis 350 € / Semester |
| Enthalten | u. a. Semesterticket & Studierendenwerk |
Richtwerte – den genauen Semesterbeitrag nennt die Hochschule.
Deine Jobgarantie mit StudySmarter
Wenn du deinen Studiengang über StudySmarter und das StudyKit findest und dich darüber einschreibst, ist die Jobgarantie automatisch dabei.
Jobgarantie
6 Monate
Findest du innerhalb von 6 Monaten nach deinem Abschluss keinen Job, übernehmen wir dein professionelles Jobcoaching – so lange, bis du einen hast.
Gilt ab dem Tag deines Studienabschlusses.
So sicherst du sie dir
- Finde & wähle deinen Studiengang über StudySmarter und das StudyKit
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Ohne Zusatzkosten
Automatisch dabei.
Mit deiner Einschreibung über StudySmarter ist die Jobgarantie inklusive – du musst nichts extra buchen.
Infomaterial anfordern
Es gelten die Teilnahmebedingungen. Details und Bedingungen erhältst du mit dem Infomaterial.
Karriere & Gehalt
Der Studiengang eröffnet Perspektiven an der Schnittstelle von Mathematik, Datenanalyse und Technologie.
- Junior Data/Mathematics AnalystEinstieg in Teams, die mathematische Modelle und Datenanalysen für technologische Anwendungen entwickeln · 0 bis 2 Jahre
- Data Scientist / Angewandte:r Mathematiker:inEigenständige Konzeption von Modellen und Algorithmen für komplexe Datenprobleme · 2 bis 5 Jahre
- Senior Mathematical ModelerVerantwortung für anspruchsvolle Modellierungsprojekte und methodische Weiterentwicklung im Team · 5 bis 9 Jahre
- Lead / Head of Data & ModelingFachliche und strategische Leitung von Teams an der Schnittstelle Mathematik und Technologie · 9 bis 15 Jahre
Gehaltsspanne nach Karrierephase
Branchenweite Marktorientierung für Mathematics in Data and Technology-Profile (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Arbeitsmarkt & Zukunft
Wie sich der Beruf durch KI und Automatisierung verändert, lässt sich bereits an heutigen Entwicklungen ablesen.
Wie KI den Beruf verändert
Mathematische und datenanalytische Tätigkeiten sind stark von Automatisierung betroffen, verlangen aber weiterhin menschliches Urteilsvermögen.
KI nimmt dir ab
- Automatisiertes Trainieren und Optimieren von Standardmodellen des maschinellen Lernens
- Numerische Standardverfahren zur Lösung von Differentialgleichungen mittels vorgefertigter Softwarebibliotheken
- Routinemäßige Datenaufbereitung und explorative Analysen mit automatisierten Pipelines
- Erste Modellvorschläge durch KI-gestützte Tools zur Mustererkennung
Menschlich gefragter denn je
- Entwicklung neuer mathematischer Ansätze für bislang ungelöste Problemstellungen
- Kritische Bewertung von Modellannahmen und deren Grenzen in konkreten Anwendungsfällen
- Interdisziplinäre Kommunikation zwischen mathematischer Theorie und technischer Umsetzung
- Verantwortungsvolle Interpretation von Ergebnissen bei sicherheitsrelevanten oder komplexen Systemen
Kompetenzen wie algorithmisches Denken und numerische Modellierung werden direkt in Modulen wie Algorithmic Aspects of Data Analytics and Machine Learning und Introduction to Theory and Numerics of Partial Differential Equations aufgebaut.
Arbeiten neben dem Studium
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Freiburg, ideal neben dem Präsenzstudium am Campus.
bis 20 Std.pro Woche im Semester – das erlaubt das Werkstudentenprivileg
ab 13,90 €pro Stunde gesetzlicher Mindestlohn; technische Werkstudierende oft darüber
SV-freiWerkstudentenjobs sind weitgehend sozialversicherungsfrei – mehr netto bleibt
Werkstudentenjobsin FreiburgLive Praktikain FreiburgLive Werkstudent Maschinenbaubundesweit & remoteLive
Stellen live aus der StudySmarter Jobbörse · laufend aktualisiert.
Tools & Rechner
Kostenlose StudySmarter-Tools für Finanzierung, Karriere und Bewerbung – direkt einsatzbereit.
GehaltsrechnerWas verdienst du mit diesem Abschluss? Gehälter nach Beruf und Region.BAföG-RechnerBerechne in zwei Minuten deinen möglichen BAföG-Anspruch.Karriere-QuizFinde heraus, welche Berufe und Studiengänge zu dir passen.CV-CheckLass deinen Lebenslauf prüfen und erhalte konkrete Verbesserungen.Skills-AnalyseWelche Skills brauchst du im Beruf – und wo hast du noch Lücken?KarrierepfadSieh typische Karrierewege und Gehaltsstufen für deinen Beruf.
Die Hochschule im Profil
Kurzprofil der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
UF
Albert-Ludwigs-Universität Freiburg
Staatliche HochschulePräsenzstudiumFreiburg
StudySmarter-Score
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Enge Verknüpfung von mathematischer Theorie und datenanalytischer Praxis
- Zulassungsfreier Zugang erleichtert den Studienstart
- Forschungsstarkes Umfeld einer etablierten Volluniversität
Worauf du achten solltest
Wer ausschließlich praxisnahe Programmierarbeit sucht, sollte bedenken, dass der Studiengang einen deutlichen Schwerpunkt auf mathematischer Theorie und Beweisführung legt, was ein solides analytisches Fundament voraussetzt.
Passt Mathematics in Data and Technology zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du interessierst dich für mathematische Theorie ebenso wie für Datenanalyse und Machine Learning.
- Du bringst ein solides Fundament in Analysis und algorithmischem Denken mit.
- Du möchtest an der Schnittstelle von Forschung und technologischer Anwendung arbeiten.
- Du schätzt Eigenverantwortung, wie sie ein zulassungsfreies Studium erfordert.
Wer lieber rein anwendungsorientiert ohne mathematische Beweisführung arbeiten möchte, sollte die theoretische Ausrichtung des Studiengangs vorab genau prüfen.
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Mathematics in Data and Technology an anderen Hochschulen
Häufige Fragen
Ist der Studiengang Mathematics in Data and Technology an der Uni Freiburg zulassungsbeschränkt?
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei, was bedeutet, dass keine formale Eignungsprüfung über eine Bewerbung entscheidet, ein solides mathematisches Vorwissen aber dennoch Voraussetzung für den Studienerfolg ist.
Welche Vorkenntnisse sollte ich für den Master mitbringen?
Da Module wie Analysis III und numerische Verfahren für partielle Differentialgleichungen auf einem fundierten mathematischen Bachelor aufbauen, sind Grundkenntnisse in Analysis, linearer Algebra und idealerweise erste Erfahrungen mit algorithmischem Denken hilfreich.
In welcher Sprache wird der Studiengang unterrichtet?
Der Studiengang ist überwiegend englischsprachig ausgerichtet, was den internationalen Charakter der mathematischen und datenwissenschaftlichen Inhalte widerspiegelt.
Welche beruflichen Perspektiven bietet der Abschluss?
Absolventinnen und Absolventen des Studiengangs Mathematics in Data and Technology können in Bereichen arbeiten, in denen mathematische Modellierung und Datenanalyse zusammenkommen, etwa in Technologieentwicklung, Forschung oder datengetriebenen Industriezweigen.
Kostenlos & unverbindlich
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