Weitere Module10 ECTS
Applied bioinformatics
Vermittlung von Datenbankstrukturen in der Biowissenschaft, bioinformatischen Methoden auf Sequenzdaten, biologischen Netzwerken und Expressionsdaten sowie kritischer Bewertung dieser Methoden.
Georg-August-Universität Göttingen · Master
Computational Biology and Bioinformatics Master of Science an der Georg-August-Universität Göttingen
Der Masterstudiengang Computational Biology and Bioinformatics an der Georg-August-Universität Göttingen verbindet biologische Fragestellungen mit rechnergestützter Datenanalyse und macht dich fit für die datengetriebene Lebenswissenschaft von morgen.M.Sc.
Master of Science
120
ECTS-Punkte
4 Sem.
Regelstudienzeit
Göttingen
Studienort
Über den Studiengang
Der M.Sc. Computational Biology and Bioinformatics an der Uni Göttingen richtet sich an alle, die biologische Systeme nicht nur im Labor, sondern zunehmend am Rechner verstehen wollen. Der Studiengang ist an der Schnittstelle von Biologie, Informatik und Statistik angesiedelt und nutzt die enge Vernetzung der Universität mit umliegenden Forschungseinrichtungen im Göttingen Campus.
Im Zentrum steht die Fähigkeit, große biologische Datensätze – von Genomsequenzen bis zu komplexen Netzwerkmodellen – systematisch auszuwerten und Modelle für biologische Prozesse zu entwickeln. Die Zulassung ist beschränkt, was auf eine forschungsnahe, anspruchsvolle Ausrichtung des Programms hindeutet.
Da der Studiengang in Vollzeit konzipiert ist, eignet er sich besonders für Studierende, die sich intensiv und kontinuierlich in ein interdisziplinäres Themenfeld einarbeiten möchten, das klassische Biologie mit modernen Rechenmethoden zusammenführt.
Curriculum & Module
108 Module · 120 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Weitere Module5 ECTS
Quantum computing
Grundlagen des Quantencomputings mit Vermittlung grundlegender Algorithmen wie Deutschs Algorithmus, Grovers Algorithmus, Quanten-Fouriertransformation und Shors Algorithmus.
Weitere Module6 ECTS
Infrastructures of Data Science
Grundlagen von Data Science Infrastrukturen, Datenspeicherung und -verarbeitung lokal und in der Cloud, Datenvorverarbeitung, Zeitreihen- und Graphdaten sowie Datenvisualisierung.
Weitere Module6 ECTS
Machine Learning
Weitere Module6 ECTS
Deep Learning
Weitere Module5 ECTS
Visualization
Weitere Module6 ECTS
Computational Optimal Transport
Weitere Module5 ECTS
Streaming Algorithms
Weitere Module5 ECTS
Algorithms for Data Science
Weitere Module5 ECTS
Data Management for Data Science
Weitere Module5 ECTS
Software Engineering for Data Science
Weitere Module6 ECTS
Fundamentals of Biomedicine
Weitere Module5 ECTS
Advanced Algorithms and Data Structures
Weitere Module6 ECTS
Advanced Topics in Natural Language Processing
Weitere Module9 ECTS
Numerical linear algebra
Weitere Module9 ECTS
Measure and probability theory
Weitere Module9 ECTS
Numerical analysis
Weitere Module9 ECTS
Optimisation
Weitere Module9 ECTS
Statistical Data Science
Weitere Module3 ECTS
Theoretical and Computational Neuroscience I
Weitere Module3 ECTS
Theoretical and Computational Neuroscience II
Weitere Module3 ECTS
Computational Neuroscience: Basics
Weitere Module3 ECTS
Advanced Computational Neuroscience
Weitere Module3 ECTS
Advanced Computational Neuroscience II
Weitere Module3 ECTS
Introduction to Computer Vision and Robotics
Weitere Module8 ECTS
Biological Psychology: Neurosciences
Weitere Module3 ECTS
General and applied microbiology
Weitere Module3 ECTS
Molecular genetics and microbial cell biology
Weitere Module3 ECTS
Cellular and molecular biology of plant-microbe interactions
Weitere Module3 ECTS
Biochemistry and biophysics
Weitere Module12 ECTS
Systems biology
Weitere Module12 ECTS
Introduction to Bayesian Statistics and Information Theory
Weitere Module3 ECTS
Neurobiology 1
Weitere Module3 ECTS
Visual psychophysics - from theory to experiment
Weitere Module2 ECTS
Neurorehabilitation Technologies: Introduction and Applications
Weitere Module6 ECTS
Advanced Topics in Digital Humanities
Weitere Module9 ECTS
Theories and Research Questions in Digital Language Analysis
Weitere Module9 ECTS
Theories and Research Questions in Digital Text Analysis
Weitere Module9 ECTS
Theories and Research Questions in Digital Literature Analysis
Weitere Module9 ECTS
Theories and Research Questions in Digital Image Analysis
Weitere Module9 ECTS
Theories and Research Questions in Digital Object Analysis / Materiality
Weitere Module9 ECTS
Theories and Research Questions in Digital Spatial Analysis
Weitere Module9 ECTS
Digital Analysis of Historical Contexts
Weitere Module5 ECTS
Usable Security and Privacy
Weitere Module5 ECTS
Privacy-Enhancing Technologies
Weitere Module6 ECTS
Semistructured Data and XML
Weitere Module6 ECTS
Semantic Web
Weitere Module6 ECTS
Image Analysis and Image Understanding
Weitere Module5 ECTS
Cloud and Service Computing
Weitere Module5 ECTS
Sensor Data Fusion
Weitere Module5 ECTS
Seminar Hot Topics in Data Fusion and Analytics
Weitere Module5 ECTS
Simulation-based Data Fusion and Analysis
Weitere Module5 ECTS
Privacy in Ubiquitous Computing
Weitere Module5 ECTS
Seminar on Usable Security and Privacy
Weitere Module5 ECTS
Seminar on Privacy in Data Science
Weitere Module5 ECTS
Seminar Human in the Age of Artificial Intelligence
Weitere Module6 ECTS
Probabilistic Data Models and Applications
Weitere Module6 ECTS
Algorithmic Learning and Pattern Recognition
Weitere Module6 ECTS
Parallel Computing
Weitere Module6 ECTS
Emerging Topics in Advanced Computer Networks
Weitere Module6 ECTS
High-Performance Data Analytics
Weitere Module6 ECTS
Information Theory
Weitere Module6 ECTS
Imaging and Visualization
Weitere Module6 ECTS
E-Health
Weitere Module6 ECTS
Current Topics in Medical Informatics
Weitere Module3 ECTS
Journal Club
Weitere Module5 ECTS
Work Methods in Health Research
Weitere Module6 ECTS
Data Mining in Bioinformatics
Weitere Module5 ECTS
Seminar Bioinformatics
Weitere Module6 ECTS
Algorithms in Bioinformatics II
Weitere Module6 ECTS
Seminar and Project Databases
Weitere Module6 ECTS
Practical Course on Parallel Computing
Weitere Module6 ECTS
Practical Course in Data Fusion
Weitere Module6 ECTS
Lab Usable Security and Privacy
Weitere Module3 ECTS
Python for Data Scientists
Weitere Module5 ECTS
Best Practice Methods of Privacy and Ethics in Data Science
Weitere Module6 ECTS
Advanced Statistical Learning for Data Science
Weitere Module6 ECTS
Probabilistic Machine Learning
Weitere Module5 ECTS
Current Topics in Machine Learning
Weitere Module5 ECTS
Journal Club Machine Learning and Computational Neuroscience
Weitere Module3 ECTS
Challenges and Perspectives in Neural Data Science
Weitere Module5 ECTS
Current Topics in Computational Neuroscience
Weitere Module12 ECTS
Research Lab Rotation
Weitere Module12 ECTS
Industry internship
Weitere Module30 ECTS
Master's Thesis
Weitere Module3 ECTS
Personalized Medicine
Weitere Module9 ECTS
Linear Models and their mathematical Foundations
Weitere Module6 ECTS
Event Data Analysis
Weitere Module6 ECTS
Clinical Trials
Weitere Module6 ECTS
Genetic Epidemiology
Weitere Module6 ECTS
Nonparametric procedures
Weitere Module6 ECTS
Analysis of Longitudinal and Time-to-Event Data
Weitere Module6 ECTS
Experimental Design and Causal Inference
Weitere Module10 ECTS
Advanced practical course in scientific computing
Weitere Module10 ECTS
Advanced practical course in stochastics
Weitere Module4 ECTS
Seminar Computational Neuroscience/Neuro-informatics
Weitere Module6 ECTS
Affective Neurosciences
Weitere Module6 ECTS
From Vision to Action
Weitere Module6 ECTS
Generalized Regression
Weitere Module6 ECTS
Advanced Statistical Inference (Likelihood & Bayes)
Weitere Module6 ECTS
Introduction to Time Series Analysis
Weitere Module6 ECTS
Multivariate Statistics
Weitere Module6 ECTS
Multivariate Time Series Analysis
Weitere Module6 ECTS
Spatial Statistics
Weitere Module6 ECTS
Current Topics in Applied Statistics
Weitere Module6 ECTS
Statistical and Deep Learning
Weitere Module3 ECTS
Neurobiology
Weitere Module3 ECTS
Biological psychology III
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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
Der Studiengang Computational Biology and Bioinformatics an der Uni Göttingen positioniert sich bewusst zwischen klassischer Biologie und angewandter Informatik. Er richtet sich an Studierende, die biologische Fragestellungen mit computergestützten Werkzeugen bearbeiten wollen, statt sich allein auf experimentelle Laborarbeit zu beschränken.
Die Anbindung an die Göttinger Forschungslandschaft ermöglicht Einblicke in aktuelle Fragestellungen der Systembiologie, Genomik und Datenwissenschaft, wodurch der Studiengang stark forschungsnah ausgerichtet ist.
Studieninhalte
Inhaltlich verbindet das Programm biologische Grundlagenfächer mit Methoden der Datenanalyse. Module wie Applied Bioinformatics vermitteln praxisnahe Kompetenzen im Umgang mit biologischen Sequenz- und Strukturdaten.
Ergänzt wird dies durch zukunftsweisende Inhalte wie Quantum Computing, die neue Rechenparadigmen für komplexe biologische Modellierungen erschließen, sowie durch Infrastructures of Data Science, das den technischen Unterbau für reproduzierbare, großskalige Datenanalysen liefert.
Für wen passt das?
Der Studiengang passt zu Personen mit einem naturwissenschaftlichen oder informatiknahen Erststudium, die Freude an analytischem, quantitativem Denken haben und bereit sind, sich in Programmierung und statistische Modellierung einzuarbeiten.
Wer lieber ausschließlich im Nasslabor arbeitet und Distanz zu Programmierung und Datenverarbeitung hat, wird mit dem stark computational ausgerichteten Profil weniger warm werden.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolvent:innen können in Forschungseinrichtungen, in der biomedizinischen Industrie oder in datengetriebenen Bereichen der Biotechnologie tätig werden. Der Bezug zum Berufsfeld Berufe in der Biologie zeigt, dass klassische biologische Kompetenzen weiterhin gefragt sind, nun ergänzt um digitale Zusatzqualifikationen.
Die Kombination aus biologischem Fachwissen und Rechenkompetenz eröffnet Wege sowohl in die akademische Forschung als auch in datenintensive Industriezweige.
Hochschule & Format
Die Georg-August-Universität Göttingen bietet als forschungsstarke Universität ein Umfeld, in dem interdisziplinäre Studiengänge wie dieser von der Nähe zu verschiedenen Fachbereichen profitieren.
Das Vollzeitformat mit Präsenzlehre in Göttingen ermöglicht einen engen Austausch mit Lehrenden und Forschungsgruppen, was besonders für ein forschungsorientiertes Masterprogramm von Vorteil ist.
Zulassung & Zugangswege
Zulassungsbeschränkt (NC)Die Zulassung erfolgt nach Kapazität; die aktuelle NC-Grenze bitte aktuell bei der Uni Göttingen prüfen.
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.
Zulassungsbeschränkt (NC)
Die Studienplätze sind begrenzt und die NC-Grenze schwankt je Semester. Prüfe mit deinem Schnitt, wie deine Chancen aktuell stehen.
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
- Schreib dich darüber an deiner Uni ein und schließe erfolgreich ab
- Bewirb dich über die StudySmarter Jobbörse und CareerKit für deinen ersten Job nach dem Studium
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 Weg vom Studienabschluss in die Berufspraxis führt bei diesem Studiengang typischerweise über forschungsnahe oder datenanalytische Einstiegspositionen.
- Einstieg als Bioinformatik-Analyst:inErste Aufgaben liegen in der Auswertung biologischer Datensätze und der Anwendung etablierter Analysepipelines · 0 bis 2 Jahre
- Fachliche Vertiefung als Computational BiologistÜbernahme komplexerer Modellierungsaufgaben und eigenständiger Projektarbeit in Forschung oder Industrie · 2 bis 5 Jahre
- Projektleitung in Forschung oder EntwicklungVerantwortung für Teilprojekte, Methodenentwicklung und Betreuung jüngerer Kolleg:innen · 5 bis 8 Jahre
- Leitung von Forschungsgruppen oder FachabteilungenStrategische Ausrichtung von Forschungsthemen oder Abteilungen an der Schnittstelle Biologie und Datenwissenschaft · 8 bis 12 Jahre
Gehaltsspanne nach Karrierephase
Branchenweite Marktorientierung für Berufe in der Biologie (o.S.) (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Arbeitsmarkt & Zukunft
Wie sich der Beruf durch KI-gestützte Werkzeuge verändert, lässt sich bereits an heutigen Entwicklungen ablesen.
37–37 Tage
Vakanzzeit – so lange bleibt eine gemeldete Stelle im Schnitt offen.
BA Engpassanalysekein Engpassberuf
Arbeitsmarkt-Einstufung für Berufe in der Biologie (o.S.).
Arbeitsmarkt54.000 €
Orientierungswert Bruttojahresgehalt (Median).
GehaltWie KI den Beruf verändert
In der Computational Biology übernehmen KI-Systeme zunehmend repetitive Analyseschritte, während konzeptionelle und interpretative Aufgaben beim Menschen bleiben.
KI nimmt dir ab
- Automatisierte Vorverarbeitung und Qualitätskontrolle großer Sequenzierdaten
- Mustererkennung in genomischen oder proteomischen Datensätzen durch trainierte Modelle
- Standardisierte statistische Auswertungen und Visualisierungen
- Erstellung erster Modellentwürfe auf Basis vorhandener Trainingsdaten
Menschlich gefragter denn je
- Formulierung biologisch sinnvoller Forschungsfragen und Hypothesen
- Kritische Bewertung und Interpretation von Modellergebnissen im biologischen Kontext
- Entwicklung neuer methodischer Ansätze jenseits bestehender Trainingsdaten
- Kommunikation komplexer Ergebnisse an Fachkolleg:innen und fachfremde Stakeholder
Kompetenzen wie der Umgang mit biologischen Datenpipelines werden im Modul Applied Bioinformatics gezielt aufgebaut.
Arbeiten neben dem Studium
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Göttingen, 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 GöttingenLive Praktikain GöttingenLive 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 Georg-August-Universität Göttingen – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
UG
Georg-August-Universität Göttingen
Staatliche HochschulePräsenzstudiumGöttingen
StudySmarter-Score
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Enge Verzahnung von Biologie und modernen Rechenmethoden
- Forschungsnahes Umfeld durch die Anbindung an die Uni Göttingen
- Zukunftsorientierte Inhalte wie Quantum Computing im Curriculum
Worauf du achten solltest
Wer wenig Vorerfahrung in Programmierung oder Statistik mitbringt, sollte sich auf eine steile Lernkurve einstellen, da der Studiengang stark methodisch-analytisch ausgerichtet ist und wenig Raum für rein experimentelle Laborarbeit lässt.
Passt Computational Biology and Bioinformatics zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du interessierst dich für Biologie, willst aber vor allem am Computer statt im Nasslabor arbeiten.
- Du bringst Grundkenntnisse in Programmierung oder Statistik mit oder bist bereit, dich intensiv einzuarbeiten.
- Dich reizen zukunftsweisende Themen wie Quantum Computing im Kontext biologischer Fragestellungen.
- Du möchtest in einem forschungsstarken Umfeld wie dem Göttingen Campus studieren.
- Du bist bereit, dich auf ein zulassungsbeschränktes, anspruchsvolles Vollzeitprogramm einzulassen.
Weitere & ähnliche Studiengänge
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Häufige Fragen
Brauche ich Programmiervorkenntnisse für den Studiengang Computational Biology and Bioinformatics?
Grundkenntnisse in Programmierung oder Statistik sind hilfreich, da die Module wie Applied Bioinformatics und Infrastructures of Data Science einen sicheren Umgang mit Datenverarbeitung voraussetzen. Wer noch keine Erfahrung hat, sollte sich auf eine intensive Einarbeitung einstellen.
Ist der Studiengang an der Uni Göttingen zulassungsbeschränkt?
Ja, die Zulassung zum M.Sc. Computational Biology and Bioinformatics an der Georg-August-Universität Göttingen ist beschränkt, was für ein forschungsorientiertes und anspruchsvolles Programm spricht.
Welche Berufsfelder stehen nach dem Abschluss offen?
Absolvent:innen können sowohl in der akademischen Forschung als auch in datengetriebenen Bereichen der Biotechnologie und Biomedizin tätig werden, wobei klassische biologische Kompetenzen mit digitalen Analysefähigkeiten kombiniert werden.
Wird der Studiengang in Vollzeit oder Teilzeit angeboten?
Der Studiengang ist als Vollzeitprogramm mit Präsenzlehre in Göttingen konzipiert, was eine kontinuierliche und intensive Auseinandersetzung mit den interdisziplinären Inhalten ermöglicht.
Kostenlos & unverbindlich
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Noch unsicher bei der Studienwahl?
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