Mathematical Data Science an der BTU Cottbus-Senftenberg richtet sich an alle, die mathematische Methoden nicht nur anwenden, sondern auch verstehen und weiterentwickeln wollen. Der Studiengang setzt an der Schnittstelle von Statistik, Numerik und maschinellem Lernen an und vermittelt, wie aus komplexen Datenmengen belastbare Erkenntnisse werden.
Durch die Teilzeitform lässt sich das Studium mit Beruf oder anderen Verpflichtungen kombinieren, ohne auf wissenschaftliche Tiefe zu verzichten. Die zulassungsfreie Aufnahme senkt die formale Eintrittshürde, ersetzt aber nicht die inhaltliche Anforderung: Wer hier erfolgreich ist, bringt ein solides mathematisches Fundament mit.
Der Standort Cottbus bietet dabei ein überschaubares, forschungsnahes Umfeld, in dem Studierende direkten Kontakt zu Lehrenden und Forschungsprojekten im Bereich Data Science pflegen können.
44 Module – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Behandlung verschiedener neuronaler Netzarchitekturen und Lernalgorithmen mit mathematischer Analyse, einschließlich Perceptron, Backpropagation, Support Vector Machines und Vapnik-Chervonenkis-Dimensionen.
Vermittlung fortgeschrittener Methoden zur Diskretisierung partieller Differentialgleichungen, einschließlich Finite-Element-, Finite-Volumen- und Finite-Differenzen-Methoden sowie iterativer Lösungsverfahren.
Behandlung deskriptiver Statistik, Parameterschätzung, Hypothesentests und linearer Modelle mit Anwendungen und statistischer Software.
Vermittlung grundlegender Konzepte stochastischer Prozesse, einschließlich Markov-Prozesse, Prozessen mit unabhängigen und stationären Zuwächsen sowie Martingalen.
Vermittlung statistischer Lernmethoden zur Schlussfolgerung aus Daten, einschließlich linearer Regression, empirischer Risikominimierung, Modellbewertung und Klassifikationsmethoden wie dem Naïve-Bayes-Klassifizierer.
Vertiefung ausgewählter Themen der mathematischen Datenwissenschaft mit Fokus auf wissenschaftliche Modellierung, Problemformulierung und Vermittlung von Fachkenntnissen durch Seminarvorträge.
Erwerb fortgeschrittener Spezialkenntnisse zu einem mathematischen Thema auf Forschungsniveau mit Vorbereitung auf die Masterarbeit durch Seminarvorträge und Diskussionen.
Bearbeitung einer eigenständigen forschungsorientierten Arbeit mit schriftlicher Thesis und mündlicher Verteidigung.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Mathematical Data Science positioniert sich bewusst zwischen klassischer Mathematik und angewandter Informatik. Statt reiner Toolnutzung steht das Verständnis der mathematischen Grundlagen hinter Lernverfahren und statistischen Modellen im Zentrum.
An der BTU Cottbus-Senftenberg profitiert der Studiengang von der technischen Ausrichtung der Hochschule, die theoretische Inhalte konsequent mit rechnergestützten Anwendungen verknüpft.
Module wie Neural Networks and Learning Theory vermitteln die theoretischen Grundlagen moderner Lernverfahren, während Scientific Computing den Umgang mit numerischen Methoden und Simulationen schärft.
Mathematical Statistics ergänzt dies um die stochastischen Grundlagen, die für belastbare Datenanalysen und Modellbewertungen unverzichtbar sind. Zusammen ergibt sich ein Curriculum, das Theorie und Rechenpraxis eng verzahnt.
Der Studiengang eignet sich für Personen mit einem ersten mathematik- oder informatiknahen Abschluss, die ihre analytischen Fähigkeiten vertiefen möchten, statt sich ausschließlich auf Anwendungssoftware zu verlassen.
Da das Studium in Teilzeit angelegt ist, passt es besonders zu Berufstätigen, die neben Job oder Familie strukturiert weiterlernen wollen, ohne ein Vollzeitstudium aufzunehmen.
Absolvent:innen finden sich häufig in Berufen der Informatik wieder, etwa in der Entwicklung datengetriebener Anwendungen, in der Modellierung oder in analytischen Fachabteilungen.
Die Kombination aus mathematischer Fundierung und praktischer Rechenkompetenz macht Absolvent:innen für Branchen interessant, die zunehmend datenbasierte Entscheidungen treffen – von der Industrie bis zu Forschungseinrichtungen.
Die BTU Cottbus-Senftenberg bietet als technische Hochschule ein Umfeld, in dem Mathematik nicht abstrakt bleibt, sondern direkt mit Rechner- und Anwendungsbezug gelehrt wird.
Die zulassungsfreie, teilzeitorientierte Struktur des Studiengangs erlaubt einen niedrigschwelligen Einstieg bei gleichzeitig hohem fachlichem Anspruch im weiteren Verlauf.
Ehrliche Einordnung auf Basis der gebundenen Daten, plus dein persönlicher Match.
Dieser Studiengang hat keinen Numerus Clausus. Deine Abiturnote ist für die Zulassung nicht entscheidend, oft ist sogar ein Einstieg ohne Abitur möglich.
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.
Wenn du deinen Studiengang über StudySmarter und das StudyKit findest und dich darüber einschreibst, ist die Jobgarantie automatisch dabei.
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.Es gelten die Teilnahmebedingungen. Details und Bedingungen erhältst du mit dem Infomaterial.
Der Weg von Mathematical Data Science in den Beruf führt meist über analytische und informatiknahe Einstiegspositionen.
Branchenweite Marktorientierung für Berufe in der Informatik (o.S.) (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Wie sich der Beruf rund um Mathematical Data Science entwickelt, hängt stark davon ab, welche Aufgaben KI übernimmt und welche beim Menschen bleiben.
Automatisierung verändert die Arbeit von Data Scientists spürbar, ersetzt aber nicht die methodische Urteilsfähigkeit.
Die Fähigkeit, Lernverfahren fundiert zu bewerten statt nur anzuwenden, wird direkt im Modul Neural Networks and Learning Theory aufgebaut.
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Kurzprofil der Brandenburgische Technische Universität Cottbus-Senftenberg – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Wer mathematische Grundlagen nur oberflächlich mitbringt, sollte sich auf einen anspruchsvollen Einstieg einstellen – die zulassungsfreie Aufnahme ersetzt keine inhaltliche Vorbereitung, und das Teilzeitformat verlangt Selbstorganisation über einen längeren Zeitraum.
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei. Das erleichtert den formalen Einstieg, ersetzt aber keine soliden mathematischen Vorkenntnisse.
Der Studiengang ist als Teilzeitformat konzipiert und richtet sich explizit an Personen, die parallel arbeiten oder andere Verpflichtungen haben.
Ein erster mathematik- oder informatiknaher Studienabschluss ist sinnvoll, da Module wie Mathematical Statistics und Scientific Computing auf fundierten Grundlagen aufbauen.
Typischerweise führt der Weg in Berufe der Informatik mit Fokus auf Datenanalyse, Modellierung und maschinelles Lernen, etwa als Data Scientist oder in analytischen Fachfunktionen.
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