Weitere Module5 ECTS
Methoden der Genomanalyse
Wahlmodul zu Methoden der Genomanalyse mit Vorlesung und Übung.
Ludwig-Maximilians-Universität München, TU München · Master
Bioinformatik Master Master of Science an der Ludwig-Maximilians-Universität München, TU München
Der Bioinformatik Master an der LMU München verbindet Informatik, Statistik und Molekularbiologie zu einem interdisziplinären Studium mitten in einem der forschungsstärksten Standorte Deutschlands.M.Sc.
Master of Science
180
ECTS-Punkte
4 Sem.
Regelstudienzeit
München
Studienort
Über den Studiengang
Der Studiengang Bioinformatik Master wird als Kooperation zwischen der Ludwig-Maximilians-Universität München und der TU München angeboten – zwei Hochschulen, die gemeinsam ein breites Spektrum an biomedizinischer und rechnergestützter Forschung abdecken. Studierende profitieren von der Nähe zu Life-Science-Instituten, Max-Planck-Einrichtungen und Universitätskliniken im Großraum München.
Im Zentrum steht die Verknüpfung von algorithmischem Denken mit biologischen Fragestellungen: von der Analyse großer Genomdatensätze bis zur Modellierung molekularer Prozesse. Der Master richtet sich an Personen mit einem ersten Abschluss in Bioinformatik, Informatik, Biologie oder verwandten Fächern, die ihre quantitativen und computergestützten Kompetenzen vertiefen möchten.
Da der Zugang zulassungsfrei ist, steht der Studiengang grundsätzlich allen fachlich passenden Bewerber:innen offen – die inhaltliche Eignung und Vorkenntnisse in Mathematik, Statistik und Programmierung spielen dabei jedoch eine wichtige Rolle für den Studienerfolg.
Curriculum & Module
57 Module · 180 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Weitere Module5 ECTS
Strukturbioinformatik
Wahlmodul zu Strukturbioinformatik mit Fokus auf bioinformatische Analyse von Proteinstrukturen.
Weitere Module8 ECTS
Protein Prediction I for Bioinformaticians
Wahlmodul zu Proteinvorhersagemethoden und -algorithmen für Bioinformatiker.
Weitere Module8 ECTS
Protein Prediction II for Bioinformaticians
Vertiefendes Wahlmodul zu fortgeschrittenen Proteinvorhersagemethoden für Bioinformatiker.
Weitere Module8 ECTS
Computational Methods in Evolutionary Biology
Wahlmodul zu computergestützten Methoden in der Evolutionsbiologie mit Anwendungen in Bioinformatik.
Weitere Module9 ECTS
Algorithmen auf Sequenzen
Wahlmodul zu Algorithmen für die Verarbeitung biologischer Sequenzen.
Weitere Module9 ECTS
Algorithmische Bioinformatik: Bäume und Graphen
Wahlmodul zu Baum- und Graphenalgorithmen mit Anwendungen in Bioinformatik.
Weitere Module9 ECTS
Algorithmische Bioinformatik: Systeme und Netzwerke
Wahlmodul zu Algorithmen für Systembiologie und Netzwerkanalyse.
Weitere Module9 ECTS
Algorithmische Systembiologie
Wahlmodul zu algorithmischen Methoden in der Systembiologie.
Weitere Module9 ECTS
Perlen der Bioinformatik: Algorithmen
Wahlmodul zu ausgewählten Algorithmen und innovativen Ansätzen in der Bioinformatik.
Weitere Module9 ECTS
Perlen der Bioinformatik: ENCODE
Wahlmodul zu ENCODE-Projekt und verwandten Ansätzen in der genomischen Bioinformatik.
Weitere Module6 ECTS
Einführung in die Softwaretechnik
Wahlmodul in Softwaretechnik mit Grundlagen für die Entwicklung von bioinformatischer Software.
Weitere Module8 ECTS
Efficient Algorithms and Data Structures
Wahlmodul zu effizienten Algorithmen und Datenstrukturen für Informatik und Bioinformatik.
Weitere Module8 ECTS
Efficient Algorithms and Data Structures II
Fortsetzungsmodul zu effizienten Algorithmen und Datenstrukturen mit vertiefenden Inhalten.
Weitere Module6 ECTS
Einsatz und Realisierung von Datenbanksystemen
Wahlmodul zur praktischen Anwendung und Implementierung von Datenbanksystemen.
Weitere Module4 ECTS
Grundlagen der Programm- und Systementwicklung
Wahlmodul zu Grundlagen der Programm- und Systementwicklung.
Weitere Module4 ECTS
Modellierung verteilter Systeme
Wahlmodul zur Modellierung von verteilten Systemen mit formalen Methoden.
Weitere Module5 ECTS
Project Organisation and Management in Software Engineering
Wahlmodul zu Projektmanagement und Organisation in Softwareentwicklung.
Weitere Module5 ECTS
Petri Nets
Wahlmodul zu Petri-Netzen als Modellierungsformalismus für komplexe Systeme.
Weitere Module8 ECTS
Advanced Topics of Software Engineering
Wahlmodul zu fortgeschrittenen Themen in Softwareentwicklung und Softwareingenieurwesen.
Weitere Module4 ECTS
Knowledge-based Systems for Industrial Applications
Wahlmodul zu wissensbasierten Systemen mit industriellen Anwendungen.
Weitere Module5 ECTS
Visual Data Analytics
Wahlmodul zu visuellen Methoden der Datenanalyse und Datenvisualisierung.
Weitere Module9 ECTS
Mathematische Modelle in der Biologie
Wahlmodul zu mathematischen Modellierungsmethoden in biologischen Systemen.
Weitere Module6 ECTS
Knowledge Discovery in Datenbanken I
Wahlmodul zu Data Mining und Knowledge Discovery in Datenbanken.
Weitere Module6 ECTS
Knowledge Discovery in Datenbanken II
Fortsetzungsmodul zu Knowledge Discovery in Datenbanken mit vertiefenden Inhalten.
Weitere Module6 ECTS
Parallel and High Performance Computing
Wahlmodul zu parallelem Rechnen und High Performance Computing.
Weitere Module6 ECTS
Statistische Methoden für Genomik und Proteomik
Wahlmodul zu statistischen Methoden für die Analyse genomischer und proteomischer Daten.
Weitere Module6 ECTS
Biochemie 4 - Zelluläre Biochemie
Wahlmodul zu zellulären biochemischen Prozessen und Mechanismen.
Weitere Module6 ECTS
Evolutionary Genetics
Wahlmodul zu Evolutionärer Genetik mit Fokus auf genetische Veränderungen in Populationen.
Weitere Module3 ECTS
Basic Evolutionary Genomics
Wahlmodul zu Grundlagen der Evolutionären Genomik.
Weitere Module3 ECTS
Advanced Evolutionary Genomics
Wahlmodul zu fortgeschrittenen Themen der Evolutionären Genomik.
Weitere Module5 ECTS
Humangenetik für Biologen
Wahlmodul zu Humangenetik mit Fokus auf genetische Erkrankungen und menschliche Vererbung.
Weitere Module5 ECTS
Protein-Engineering
Wahlmodul zu Methoden und Anwendungen des Protein-Engineerings.
1. Semester6 ECTS
Einführung in die Bioinformatik I
Einführungsmodul in die Bioinformatik mit Vorlesungen und Übungen zur grundlegenden Vermittlung von Konzepten und Methoden der Bioinformatik.
1. Semester9 ECTS
Analysis
Grundvorlesung in Analysis mit Übungen, die mathematische Grundlagen für die Bioinformatik vermittelt.
1. Semester9 ECTS
Einführung in die Programmierung
Grundvorlesung in Programmierung mit Übungen zur Vermittlung von Programmierkenntnissen für Bioinformatiker.
1. Semester6 ECTS
Biologie
Grundvorlesung in Biologie mit Fokus auf biologische Grundlagen für Bioinformatiker.
1. Semester3 ECTS
Chemie
Grundvorlesung in Chemie mit Übersicht über chemische Grundlagen relevant für Bioinformatik.
2. Semester6 ECTS
Einführung in die Bioinformatik II
Fortsetzung der Einführung in die Bioinformatik mit vertiefenden Inhalten zu Konzepten und Methoden der Bioinformatik.
2. Semester9 ECTS
Problembasiertes Lernen Bioinformatik
Seminarmodul, das problembasiertes Lernen in der Bioinformatik fördert und über zwei Semester verteilt ist.
2. Semester6 ECTS
Logik und Diskrete Strukturen
Einführung in Logik und Diskrete Strukturen als grundlegende mathematische Konzepte für Informatik und Bioinformatik.
2. Semester6 ECTS
Algorithmen und Datenstrukturen
Vorlesung und Übung zu fundamentalen Algorithmen und Datenstrukturen mit Relevanz für Bioinformatik.
2. Semester6 ECTS
Grundlagen zur Biochemie
Einführung in Biochemie mit Vorlesungen zu biologischen und chemischen Prozessen auf molekularer Ebene.
2. Semester3 ECTS
Tutorium Bioinformatik
Tutorium zur Vertiefung bioinformatischer Konzepte und Vorbereitung auf weitere Module.
3. Semester9 ECTS
Programmierpraktikum Bioinformatik
Praktikum zur Vermittlung von Programmierfertigkeiten mit Anwendungsfokus auf bioinformatische Probleme.
3. Semester6 ECTS
Lineare Algebra
Vorlesung und Übung in Linearer Algebra mit Fokus auf mathematische Grundlagen für Bioinformatik.
3. Semester6 ECTS
Datenbankensysteme
Einführung in Datenbanksysteme mit Vorlesung und Übung für Bioinformatik-Anwendungen.
4. Semester9 ECTS
Algorithmische Bioinformatik I
Vorlesung und Übung zu algorithmischen Methoden und deren Anwendungen in der Bioinformatik.
4. Semester9 ECTS
Stochastik und Statistik
Vorlesung und Übung in Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik mit Anwendungen in der Bioinformatik.
4. Semester6 ECTS
Formale Sprachen und Komplexität
Vorlesung und Übung zu formalen Sprachen, Automatentheorie und Komplexitätstheorie.
4. Semester6 ECTS
Fortgeschrittene Biochemie
Vertiefende Vorlesung in Biochemie zu komplexen biochemischen Prozessen und Systemen.
5. Semester9 ECTS
Algorithmische Bioinformatik II
Fortsetzung der algorithmischen Bioinformatik mit vertiefenden Themen und Anwendungen.
5. Semester12 ECTS
Praktikum Genomorientierte Bioinformatik
Umfassendes Praktikum zur Anwendung bioinformatischer Methoden in der Genomanalyse und Genomannotation.
5. Semester9 ECTS
Praktikum Molekularbiologie und Biochemie
Praktikum zur praktischen Erfahrung in molekularbiologischen und biochemischen Techniken.
6. Semester6 ECTS
Weiterführende Bioinformatik
Seminar zu aktuellen und fortgeschrittenen Themen der Bioinformatik.
6. Semester6 ECTS
Praktische Arbeit Bioinformatik
Praktische Arbeit zu einem bioinformatischen Thema mit wissenschaftlicher Ausarbeitung.
6. Semester12 ECTS
Bachelor's Thesis
Abschlussarbeit in Bioinformatik, die über vier Monate angefertigt wird und aktuelle Forschungsthemen bearbeitet.
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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 Bioinformatik Master an der LMU München ist als forschungsnahes Kooperationsprogramm mit der TU München konzipiert und nutzt die Stärken beider Hochschulen in Informatik, Statistik und Lebenswissenschaften. Damit richtet er sich an Studierende, die nach einem ersten bioinformatischen oder naturwissenschaftlich-technischen Abschluss vertiefte methodische Kompetenzen erwerben möchten.
Die Verzahnung von universitärer Grundlagenforschung mit klinischen und biomedizinischen Anwendungsfeldern im Münchner Raum verschafft dem Studiengang eine besondere fachliche Tiefe, die über rein informatische oder rein biologische Ausbildungswege hinausgeht.
Studieninhalte
Im Studium werden Kenntnisse aus Algorithmik, maschinellem Lernen, Statistik und Molekularbiologie zusammengeführt, um komplexe biologische Fragestellungen computergestützt zu bearbeiten. Themenfelder wie Genom- und Sequenzanalyse, Strukturbiologie, Systembiologie und die Auswertung großer biomedizinischer Datensätze bilden den fachlichen Kern.
Praxisnahe Projekte und Forschungsarbeiten sind fester Bestandteil des Curriculums und ermöglichen es, Methoden direkt an realen biologischen oder klinischen Datensätzen anzuwenden.
Für wen passt das?
Der Studiengang eignet sich für Personen mit einem ersten Studienabschluss in Bioinformatik, Informatik, Biologie, Biochemie oder verwandten Fächern, die ein starkes Interesse an quantitativen Methoden und Programmierung mitbringen. Freude an interdisziplinärem Arbeiten und analytischem Denken ist zentral.
Auch wer bereits erste Erfahrungen mit Programmiersprachen oder statistischer Datenanalyse gesammelt hat und diese in einem biologisch-medizinischen Kontext vertiefen möchte, findet hier ein passendes Umfeld.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolvent:innen des Bioinformatik Masters finden Einstiegsmöglichkeiten in der pharmazeutischen und biotechnologischen Industrie, in Forschungseinrichtungen, Kliniken sowie in Softwareunternehmen mit Fokus auf Life-Science-Daten. Die Nähe zu Berufen der Informatik zeigt, dass viele Tätigkeiten stark IT-getrieben sind, jedoch mit klarem biologisch-medizinischem Anwendungsbezug.
Die Kombination aus technischer und naturwissenschaftlicher Expertise wird in einem zunehmend datengetriebenen Gesundheits- und Forschungssektor als wertvolle Qualifikation wahrgenommen.
Hochschule & Format
Als Vollzeitstudiengang mit universitärem Format bietet der Master an der LMU München in Kooperation mit der TU München Zugang zu Lehrveranstaltungen, Laboren und Forschungsinfrastruktur beider Hochschulen am Standort München.
Die zulassungsfreie Aufnahme erleichtert den formalen Zugang, setzt aber eigenverantwortliches Engagement voraus, um sich in einem anspruchsvollen, forschungsorientierten Umfeld zu behaupten.
Zulassung & Zugangswege
Zulassung nach KapazitätBitte die aktuellen Zulassungsbedingungen direkt bei der LMU München 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
- 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 Bioinformatik Master öffnet Türen in Forschung, Industrie und Gesundheitswesen, die alle auf datengetriebene Problemlösung setzen.
- Einstieg als Bioinformatiker:in oder Data ScientistErste Praxiserfahrung in Analyse-Teams von Forschungseinrichtungen, Kliniken oder Biotech-Unternehmen · 0 bis 3 Jahre
- Fachspezialist:in für Genom- oder DatenanalyseEigenverantwortliche Projekte, Vertiefung in Spezialgebieten wie Sequenzanalyse oder Systembiologie · 2 bis 5 Jahre
- Projektleitung in Forschung oder EntwicklungKoordination interdisziplinärer Teams und Verantwortung für größere Analyse- oder Softwareprojekte · 5 bis 8 Jahre
- Leitende Position, z. B. Head of BioinformaticsStrategische Verantwortung für Abteilungen an der Schnittstelle von IT, Forschung und Life Sciences · ab 8 Jahren
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
Künstliche Intelligenz verändert die Bioinformatik grundlegend, verschiebt aber vor allem die Art der menschlichen Beiträge, statt sie überflüssig zu machen.
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
In der bioinformatischen Praxis übernehmen automatisierte Systeme zunehmend repetitive Analyseschritte, während konzeptionelle und interpretative Aufgaben beim Menschen bleiben.
KI nimmt dir ab
- Automatisierte Vorverarbeitung und Qualitätskontrolle großer Sequenzdaten
- Standardisierte Mustererkennung mittels trainierter Machine-Learning-Modelle
- Routineabgleiche mit biologischen Datenbanken
- Erstellung erster Analyseberichte auf Basis vordefinierter Pipelines
Menschlich gefragter denn je
- Entwicklung neuer Algorithmen und Analysestrategien für unbekannte Fragestellungen
- Fachliche Interpretation biologischer und klinischer Zusammenhänge
- Kritische Bewertung von Modellergebnissen und deren Grenzen
- Interdisziplinäre Kommunikation zwischen Informatik, Biologie und Medizin
Kompetenzen aus Modulen wie Bioinformatik Master bilden die fachliche Grundlage, um sowohl algorithmische als auch biologische Fragestellungen im späteren Berufsalltag zu bearbeiten.
Arbeiten neben dem Studium
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in München, 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 MünchenLive Praktikain MünchenLive 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 Ludwig-Maximilians-Universität München, TU München – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
LM
Ludwig-Maximilians-Universität München, TU München
Staatliche HochschulePräsenzstudiumMünchen
StudySmarter-Score
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Enge Verzahnung von Informatik, Statistik und Biologie
- Forschungsstarkes Umfeld durch Kooperation zweier renommierter Hochschulen
- Breite Karriereperspektiven zwischen IT, Forschung und Life Sciences
Worauf du achten solltest
Wer sich für diesen Studiengang entscheidet, sollte solide Vorkenntnisse in Mathematik und Programmierung mitbringen, da das Tempo und die interdisziplinäre Tiefe des Curriculums anspruchsvoll sein können.
Passt Bioinformatik Master zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du interessierst dich für biologische Fragestellungen, willst sie aber mit Programmierung und Statistik lösen.
- Du hast bereits einen ersten Abschluss in Bioinformatik, Informatik oder einer Lebenswissenschaft.
- Du arbeitest gerne interdisziplinär und wechselst flexibel zwischen technischen und biologischen Denkweisen.
- Du bringst Motivation für eigenständiges, forschungsnahes Arbeiten mit.
Weitere & ähnliche Studiengänge
Ähnliche Studiengänge an der LMU München
Häufige Fragen
Ist der Bioinformatik Master an der LMU München zulassungsbeschränkt?
Nein, der Zugang ist zulassungsfrei, das heißt formale Voraussetzungen wie ein passender Bachelorabschluss stehen im Vordergrund, nicht ein Numerus clausus.
Wird der Studiengang gemeinsam mit der TU München angeboten?
Ja, der Master wird in Kooperation zwischen der LMU München und der TU München durchgeführt, wodurch Studierende von der Infrastruktur und Expertise beider Hochschulen profitieren.
Welche Vorkenntnisse sollte ich für den Bioinformatik Master mitbringen?
Sinnvoll sind Grundlagen in Programmierung, Statistik und Molekularbiologie, da das Studium diese Bereiche eng miteinander verzahnt.
Welche Berufsfelder stehen nach dem Abschluss offen?
Absolvent:innen arbeiten häufig in der Biotech- und Pharmaindustrie, in Forschungseinrichtungen, Kliniken oder in datenintensiven Bereichen der Informatik mit biomedizinischem Bezug.
Kostenlos & unverbindlich
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