1. Semester
Quantitative Techniques
Foundational module covering advanced mathematical and quantitative techniques essential for financial analysis and computational finance.
Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin · Master
Quantitative Finance and Data Science Master of Science an der Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin
Der Master Quantitative Finance and Data Science an der Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin (HWR Berlin) verbindet quantitative Finanzmethoden mit Data-Science-Kompetenzen für Berlins Finanz- und Techsektor.M.Sc.
Master of Science
180
ECTS-Punkte
4 Sem.
Regelstudienzeit
Berlin
Studienort
Über den Studiengang
Der Studiengang Quantitative Finance and Data Science an der HWR Berlin richtet sich an Studierende, die mathematisch-statistisches Denken mit datengetriebenen Methoden verbinden wollen. Im Zentrum stehen Fragestellungen aus dem Finanzsektor, die zunehmend mit Werkzeugen der Datenanalyse, des maschinellen Lernens und der Programmierung bearbeitet werden.
Als M.Sc.-Programm in Vollzeit setzt der Studiengang auf eine forschungsnahe, methodisch fundierte Ausbildung, die klassische quantitative Finanzthemen mit modernen Data-Science-Ansätzen zusammenführt. Die zulassungsfreie Aufnahme senkt die Einstiegshürde, ersetzt aber nicht die inhaltliche Anspruchshöhe des Programms.
Der Standort Berlin bietet dabei ein Umfeld aus Finanzdienstleistern, Fintechs und einer wachsenden Data-Science-Community, das sich gut mit den Studieninhalten verzahnen lässt.
Curriculum & Module
10 Module – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
1. Semester
Financial Modelling and Data Science
Comprehensive course integrating financial modelling with data science methodologies, combining mathematical finance with advanced analytical techniques.
1. Semester
Statistical Analysis
Advanced statistical methods and tools commonly used in the finance industry, including forecasting, hypothesis testing, and financial time series analysis.
1. Semester
Econometrics of Financial Markets
Application of econometric techniques to analyse financial market data and model financial phenomena using statistical methods.
1. Semester
Market Risk Management
Comprehensive study of approaches and techniques for modelling and managing market risk in financial institutions.
1. Semester
Financial Data Science with Python
Programming course focused on implementing financial solutions using Python, covering data manipulation, analysis, and financial problem-solving.
2. Semester
Credit Risk Management
Detailed examination of credit risk assessment, measurement, and management strategies across different financial instruments and portfolios.
2. Semester
Derivative Across Asset Classes
Study of derivative securities across different asset classes, including pricing models, valuation techniques, and risk management applications.
2. Semester
Statistical Learning
Mathematical and statistical fundamentals of machine learning with applications to financial data analysis and predictive modelling.
3. Semester
Dissertation Quantitative Finance with Data Science
Independent research project where students conduct advanced applied research on a topic within quantitative finance or data science, culminating in a dissertation.
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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
Quantitative Finance and Data Science an der HWR Berlin positioniert sich an der Schnittstelle von Finanzmathematik, Statistik und angewandter Informatik. Das Programm zielt darauf ab, Absolventinnen und Absolventen zu befähigen, komplexe finanzwirtschaftliche Fragestellungen mit quantitativen und datenbasierten Methoden zu analysieren.
Die Ausrichtung des Master-Programms unterscheidet sich von klassischen BWL-Mastern dadurch, dass Programmierung, statistische Modellierung und Datenanalyse einen zentralen Platz im Curriculum einnehmen, statt nur ergänzend behandelt zu werden.
Studieninhalte
Im Kernmodul Quantitative Finance and Data Science werden Methoden der quantitativen Finanzanalyse mit Techniken der Datenwissenschaft verknüpft. Dazu zählen typischerweise statistische Modellierung, Risikoanalyse, Zeitreihenanalyse sowie der Einsatz von Programmiersprachen und Analysetools zur Verarbeitung großer Finanzdatensätze.
Studierende lernen, Finanzmarktdaten systematisch auszuwerten, Modelle zu validieren und datengetriebene Entscheidungsgrundlagen für Finanzinstitutionen oder Unternehmen zu entwickeln.
Für wen passt das?
Der Studiengang eignet sich für Personen mit einem quantitativ ausgerichteten Erststudium, etwa aus Wirtschaftswissenschaften, Mathematik, Informatik oder verwandten Bereichen, die Interesse an Finanzthemen mit einer starken analytischen und daten-orientierten Komponente verbinden möchten.
Wer lieber rein qualitativ oder strategisch-beratend arbeiten möchte, findet in anderen Finance- oder Management-Mastern möglicherweise ein passenderes Profil, da hier der methodisch-technische Anteil deutlich höher ausfällt.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolventinnen und Absolventen finden Anknüpfungspunkte in Bereichen wie Risikomanagement, quantitativer Analyse, Datenanalyse im Finanzsektor oder in datengetriebenen Rollen bei Banken, Fintechs und Beratungen. Der Bezug zu Berufen der Informatik unterstreicht die technische Komponente des Profils.
Der Berliner Arbeitsmarkt mit seiner Dichte an Finanzdienstleistern und Technologieunternehmen bietet ein relevantes Umfeld für den Berufseinstieg in diesem Profil.
Hochschule & Format
Die HWR Berlin ist als anwendungsorientierte Hochschule für Wirtschaft und Recht bekannt, die praxisnahe Programme mit Bezug zum Berliner Wirtschafts- und Finanzumfeld anbietet. Das Vollzeitformat ermöglicht eine fokussierte, kontinuierliche Auseinandersetzung mit den quantitativen und datenwissenschaftlichen Inhalten.
Die zulassungsfreie Aufnahme erleichtert den formalen Einstieg, setzt aber ein hohes Maß an Eigenmotivation voraus, um dem methodisch anspruchsvollen Tempo des Studiums zu folgen.
Zulassung & Zugangswege
Zulassung nach KapazitätBitte die aktuellen Zulassungsbedingungen direkt bei der HWR Berlin 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.
NC-Status nicht hinterlegt
Für diesen Studiengang liegt uns keine NC-Grenze vor. Im Studiengang-Match siehst du anhand deiner Note, wie gut du passt, alternativ direkt beim Anbieter prüfen.
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
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Es gelten die Teilnahmebedingungen. Details und Bedingungen erhältst du mit dem Infomaterial.
Karriere & Gehalt
Der Studiengang öffnet Türen in eine Berufswelt, in der quantitative Finanzkompetenz und Data-Science-Fähigkeiten zunehmend zusammen gefragt sind.
- Junior Data/Quant AnalystEinstieg in Analyse- und Modellierungsaufgaben im Finanz- oder Datenumfeld · 0 bis 3 Jahre
- Quantitative Analyst / Data ScientistEigenständige Entwicklung von Modellen und Datenpipelines für Finanzfragestellungen · 3 bis 6 Jahre
- Senior Quant / Lead Data ScientistVerantwortung für komplexe Modellportfolios und methodische Weiterentwicklung · 6 bis 10 Jahre
- Head of Quantitative AnalyticsFachliche und personelle Leitung von Analyse- oder Data-Science-Teams · 10 Jahre und mehr
Gehaltsspanne nach Karrierephase
Branchenweite Marktorientierung für Berufe in der Informatik (o.S.) (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Arbeitsmarkt & Zukunft
Wie sich der Beruf rund um quantitative Finanzanalyse und Data Science durch KI-Werkzeuge verändert, lässt sich bereits in Grundzügen skizzieren.
46–86 Tage
Vakanzzeit – so lange bleibt eine gemeldete Stelle im Schnitt offen.
BA EngpassanalyseEngpassberuf
Offizielle Einstufung für Berufe in der Informatik (o.S.).
Fachkräftemangel66.000 €
Orientierungswert Bruttojahresgehalt (Median).
GehaltWie KI den Beruf verändert
KI-Systeme verändern schon heute, welche Aufgaben in quantitativen und datenwissenschaftlichen Finanzrollen automatisiert ablaufen und welche menschliches Urteilsvermögen erfordern.
KI nimmt dir ab
- Automatisiertes Sammeln und Vorverarbeiten großer Finanz- und Marktdatensätze
- Standardisierte statistische Auswertungen und Modell-Backtests
- Erstellung erster Entwürfe von Reports und Datenvisualisierungen
- Erkennung einfacher Muster oder Anomalien in Zeitreihendaten
Menschlich gefragter denn je
- Fachliche Interpretation von Modellergebnissen im wirtschaftlichen Kontext
- Kritische Bewertung von Modellannahmen und Risiken bei Fehlinterpretation
- Kommunikation komplexer quantitativer Ergebnisse an Fachfremde
- Verantwortungsvolle Entscheidungsfindung unter regulatorischen Anforderungen
Fähigkeiten wie Risikomodellierung und Datenanalyse werden gezielt im Kernmodul Quantitative Finance and Data Science aufgebaut.
Arbeiten neben dem Studium
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Berlin, 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 BerlinLive Praktikain BerlinLive 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 Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
HB
Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin
Staatliche HochschulePräsenzstudiumBerlin
StudySmarter-Score
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Enge Verzahnung von quantitativer Finanzmethodik und Data-Science-Werkzeugen
- Berliner Finanz- und Techumfeld als praxisnahes Umfeld
- Zulassungsfreier Zugang erleichtert den Studieneinstieg
Worauf du achten solltest
Wer keine solide quantitative Vorbildung mitbringt, sollte einplanen, dass Statistik, Programmierung und Finanzmathematik im Studium einen hohen Stellenwert einnehmen und entsprechend Zeit für Nachbereitung erfordern.
Passt Quantitative Finance and Data Science zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du hast Freude an Mathematik, Statistik und dem Umgang mit großen Datensätzen.
- Finanzmarktthemen wie Risiko, Bewertung und Prognose interessieren dich ebenso wie Programmierung.
- Du möchtest in einem Berliner Umfeld aus Finanzdienstleistern und Fintechs Fuß fassen.
- Du bringst bereits ein quantitativ ausgerichtetes Erststudium mit oder bist bereit, dich intensiv einzuarbeiten.
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Häufige Fragen
Ist der Studiengang Quantitative Finance and Data Science an der HWR Berlin zulassungsbeschränkt?
Nein, der Studiengang ist laut Angabe zulassungsfrei, das heißt, es gibt kein Auswahlverfahren über eine Notengrenze, formale Zulassungsvoraussetzungen sind aber trotzdem zu erfüllen.
Welche Vorkenntnisse sollte ich für diesen Master an der HWR Berlin mitbringen?
Sinnvoll sind Grundkenntnisse in Statistik, Mathematik und idealerweise erste Programmiererfahrung, da das Modul Quantitative Finance and Data Science stark methodisch und technisch ausgerichtet ist.
Wie unterscheidet sich dieser Studiengang von einem klassischen Finance-Master?
Im Unterschied zu klassischen Finance-Mastern legt dieses Programm an der HWR Berlin einen deutlich stärkeren Schwerpunkt auf Data-Science-Methoden wie Programmierung und statistische Modellierung im Finanzkontext.
Welche Berufsfelder passen zu Absolventinnen und Absolventen dieses Studiengangs?
Typische Anknüpfungspunkte liegen in quantitativer Analyse, Risikomanagement und datengetriebenen Rollen im Finanzsektor, orientiert am Berufsfeld der Informatik mit Finanzbezug.
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