Engineering Physics and Data Science an der Hochschule München verbindet physikalische Grundlagen mit ingenieurwissenschaftlichem Denken und den Werkzeugen der Datenanalyse. Statt sich auf ein klassisches Physikstudium oder ein reines Informatikstudium zu beschränken, verzahnt der Studiengang beide Welten von Beginn an und bereitet auf Tätigkeiten in Forschung, Entwicklung und datengetriebenen Ingenieursdisziplinen vor.
Der Studienort München bietet dabei ein Umfeld mit zahlreichen Technologieunternehmen, Forschungseinrichtungen und Industriepartnern, die den Praxisbezug des Programms zusätzlich stärken. Die Vollzeit-Studienform mit Abschluss B.Sc. richtet sich an Studierende, die eine fundierte naturwissenschaftlich-technische Ausbildung mit direktem Bezug zu Datenmethoden suchen.
Da die Zulassung beschränkt ist, sollten Interessierte sich frühzeitig mit den Bewerbungsmodalitäten der Hochschule München auseinandersetzen und ein starkes Interesse an Mathematik, Physik und quantitativem Arbeiten mitbringen.
24 Module · 180 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Vermittlung grundlegender mathematischer Methoden zur Lösung von Problemen in Physik und Ingenieurwesen, einschließlich Vektoralgebra, Differentiation, Integration, komplexe Zahlen und Vektoranalysis.
Einführung in die grundlegenden physikalischen Prinzipien der Mechanik, einschließlich Kinematik, Dynamik, Erhaltungssätze, Starrkörperdynamik und Wellen.
Vermittlung von Grundlagen der Fertigungstechnik und angewandten Mechanik, einschließlich Herstellungsverfahren und Elastizitätstheorie.
Erwerb von Grundlagen physikalischer Experimente, moderner Messtechnik, Datenerfassung, Auswertung und Präsentation von Messergebnissen.
Sprachkurse nach Vorgaben des Sprachenzentrums zur Förderung von Lese-, Schreib-, Hör- und Sprechfähigkeiten sowie wissenschaftlichem Schreiben.
Vertiefung der mathematischen Methoden mit Fokus auf Matrizen, Vektorräume, lineare Gleichungssysteme und Fourier-Reihen.
Behandlung elektromagnetischer Phänomene, elektromagnetischer Wellen und Lichts sowie Grundlagen von Optik, Bildgebung und optischen Systemen.
Grundlagen der Elektrotechnik und Elektronik, einschließlich elektronischer Komponenten, Operationsverstärker und Filter-Design.
Praktische Erfahrung mit experimenteller Arbeit, Messtechnik sowie Grundlagen des technischen Zeichnens und CAD-Software.
Vertiefung in komplexe Analysis, partielle Differentialgleichungen, spezielle Funktionen und Statistik mit Anwendungen in Physik und Ingenieurwesen.
Grundlagen der Atom- und Molekülphysik, Quantenmechanik, atomare Spektren und Spektroskopie mit experimentellen Methoden.
Wählbare Spezialisierungsmodule aus verschiedenen Bereichen der angewandten Physik und Technologie.
Programmierung in C++ mit Anwendungen in Physik und Ingenieurwesen.
Programmierung in MATLAB für numerische und ingenieurwissenschaftliche Anwendungen.
Grundlagen numerischer Methoden zur Lösung mathematischer und physikalischer Probleme.
Behandlung thermodynamischer Grundlagen und statistischer Methoden in der Physik.
Grundlagen der Messtechnik, Messunsicherheiten und moderne Messmethoden.
Quantenmechanische Beschreibung der Struktur von Materie auf mikroskopischer Ebene.
Grundlagen der Regelungstechnik und Kontrolle von physikalischen Systemen.
Grundlagen der Festkörperphysik und Struktur kristalliner Materialien.
Grundlagen der Materialwissenschaft, Werkstoffkunde und Materialeigenschaften.
Fortgeschrittene praktische Laborarbeit mit eigenständigen Projekten.
Praktisches Modul mit Industrie- oder Forschungspraktikum im Umfang von etwa zwei Monaten.
Abschlussarbeit zur Demonstration der Fähigkeit zur eigenständigen wissenschaftlichen Arbeit im Bereich Engineering Physics.
Keine Module gefunden. Suche anpassen oder Filter zurücksetzen.
Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Engineering Physics and Data Science an der Hochschule München positioniert sich als interdisziplinäres Angebot zwischen Physik, Ingenieurwesen und Datenwissenschaft. Der Studiengang richtet sich an Studierende, die technische Systeme nicht nur konstruieren, sondern auch mithilfe von Daten analysieren und optimieren wollen.
Durch die Verankerung am Standort München profitieren Studierende von der Nähe zu Industrie- und Forschungspartnern, die im Bereich angewandter Physik und Datenanalytik aktiv sind.
Zentrale Bausteine sind mathematisch-physikalische Grundlagen, mechanische Prinzipien sowie ingenieurwissenschaftliche Basiskompetenzen. Module wie Mathematical Methods for Physics and Engineering I, Mechanics und Basic Engineering bilden das Fundament, auf dem im weiteren Studienverlauf Datenanalyse- und Modellierungskompetenzen aufgebaut werden.
Die Kombination aus theoretischer Physik, praktischem Ingenieurwissen und datenwissenschaftlichen Methoden ermöglicht es, komplexe technische Fragestellungen aus mehreren Perspektiven zu betrachten.
Geeignet ist der Studiengang für alle, die ein starkes Interesse an Mathematik und Physik mit analytischem Denken und Neugier auf Datenmethoden verbinden möchten. Wer gerne mathematische Modelle aufstellt und diese anschließend datenbasiert überprüft, findet hier ein passendes Umfeld.
Da die Zulassung beschränkt ist, empfiehlt sich eine belastbare Vorbereitung in den mathematisch-naturwissenschaftlichen Schulfächern sowie Durchhaltevermögen für ein anspruchsvolles, quantitativ geprägtes Studium.
Absolventinnen und Absolventen finden Anknüpfungspunkte in Berufsfeldern der Informatik sowie in datengetriebenen Ingenieursbereichen, etwa in Forschung, Entwicklung oder technischer Analyse. Die Kombination aus physikalischem Verständnis und Datenkompetenz ist in zahlreichen technologieorientierten Branchen gefragt.
Der Standort München mit seiner dichten Technologie- und Forschungslandschaft bietet zusätzliche Möglichkeiten für Praktika, Abschlussarbeiten und den Berufseinstieg.
Als Hochschule für angewandte Wissenschaften legt die Hochschule München Wert auf Praxisnähe und anwendungsorientierte Lehre. Das Vollzeitformat ermöglicht ein strukturiertes, aufeinander aufbauendes Studium mit klarem zeitlichen Rahmen.
Die Nähe zu Unternehmen und Forschungseinrichtungen in München prägt das Lernumfeld und schafft Möglichkeiten für Praxiskooperationen während des Studiums.
Ehrliche Einordnung auf Basis der gebundenen Daten, plus dein persönlicher Match.
Die Studienplätze sind begrenzt und die NC-Grenze schwankt je Semester. Prüfe mit deinem Schnitt, wie deine Chancen aktuell stehen.
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 vom Studienabschluss bis in Führungsverantwortung verläuft in datengetriebenen Ingenieurs- und Informatikberufen typischerweise über mehrere Erfahrungsstufen.
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 Automatisierung und KI auf Berufe rund um Engineering Physics and Data Science auswirken, lässt sich an konkreten Tätigkeiten festmachen.
In datengetriebenen Ingenieurs- und Informatikberufen übernehmen automatisierte Systeme zunehmend repetitive Aufgaben, während komplexe Entscheidungen beim Menschen bleiben.
Kompetenzen aus Modulen wie Mathematical Methods for Physics and Engineering I und Mechanics bilden die Grundlage für spätere Aufgaben in Modellierung und technischer Analyse.
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in München, ideal neben dem Präsenzstudium am Campus.
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Kurzprofil der Hochschule München – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Da die Zulassung beschränkt ist und der Studiengang mathematisch-physikalisch anspruchsvoll ist, solltest du realistisch einschätzen, wie sicher du dich in quantitativen Fächern fühlst, bevor du dich bewirbst.
Ja, der Studiengang ist zulassungsbeschränkt. Details zu den genauen Zulassungsmodalitäten erfährst du direkt bei der Hochschule München.
Solide Kenntnisse in Mathematik und Physik aus der Schulzeit sind hilfreich, da Module wie Mathematical Methods for Physics and Engineering I und Mechanics früh im Studium eine zentrale Rolle spielen.
Absolventinnen und Absolventen finden Anschluss an Berufe in der Informatik sowie an datengetriebene Tätigkeiten in Ingenieurs- und Technologiebereichen, insbesondere im Umfeld von Forschung und Entwicklung.
München bietet eine dichte Landschaft an Technologieunternehmen und Forschungseinrichtungen, die Praktika, Kooperationsprojekte und den späteren Berufseinstieg erleichtern können.
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