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Ludwig-Maximilians-Universität München · Master
Statistik und Data Science Master of Science an der Ludwig-Maximilians-Universität München
Der Master Statistik und Data Science an der LMU München verbindet fundierte mathematische Statistik mit moderner Data-Science-Praxis – für alle, die Daten nicht nur beschreiben, sondern wirklich verstehen wollen.M.Sc.
Master of Science
120
ECTS-Punkte
4 Sem.
Regelstudienzeit
München
Studienort
Über den Studiengang
Der Studiengang Statistik und Data Science an der LMU München richtet sich an Studierende, die nach einem ersten quantitativen Abschluss tiefer in die methodische Statistik sowie in aktuelle Data-Science-Verfahren einsteigen möchten. Im Zentrum stehen Kausalanalyse, Verlaufsdatenmodelle und statistische Inferenz – Themen, die weit über deskriptive Auswertungen hinausgehen und in Forschung wie Industrie zunehmend gefragt sind.
Als Vollzeitprogramm mit dem Abschluss M.Sc. ist der Studiengang zulassungsfrei, verlangt aber ein solides methodisches Fundament, um dem anspruchsvollen Curriculum folgen zu können. Die Nähe zu einer der forschungsstärksten Universitäten Deutschlands prägt die Ausrichtung: Wer hier studiert, bewegt sich nah an aktueller statistischer Forschung und ihren Anwendungen in Data Science.
Curriculum & Module
61 Module · 120 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Weitere Module
Survival Analysis
Weitere Module
Statistical Inference
Weitere Module
Consulting
Weitere Module
Deep Learning
Weitere Module
Advanced Machine Learning
Weitere Module
Applied Machine Learning
Weitere Module
Diagnostic Accuracy Studies
Weitere Module
Selected Topics of Biostatistics
Weitere Module
Analysis of High-dimensional Biological Data
Weitere Module
Introduction to Medical Terminology
Weitere Module
Data Collection and Questionnaire Design
Weitere Module
Official Statistics on Households, Enterprises, Economies and Populations
Weitere Module
Advanced Methods in Social Statistics and Social Data Science
Weitere Module
Econometric Theory
Weitere Module
Time Series
Weitere Module
Machine Learning in Econometrics
Weitere Module
Selected Topics of Econometrics
Weitere Module
Regression for Correlated Data
Weitere Module
Decision Theory
Weitere Module
Methodological Discourses in Statistics and Data Science
Weitere Module
Design of Experiments
Weitere Module
Advanced Mathematical Concepts for Statistics and Data Science
Weitere Module
Stochastic Processes
Weitere Module
Teaching Statistics and Data Science
Weitere Module
Statistical Literacy
Weitere Module
Selected Topics of Applied Statistics
Weitere Module
Selected Software for Applied Statistics
Weitere Module
Advanced Research Methods in Applied Statistics
Weitere Module
Current Research in Machine Learning
Weitere Module
Automated Machine Learning
Weitere Module
Selected Topics of Machine Learning
Weitere Module
Statistical Methods in Epidemiology
Weitere Module
Advanced Methods in Biostatistics
Weitere Module
Selected Biostatistical Applications
Weitere Module
Measurement and Modelling in Social Sciences
Weitere Module
Computational Social Science
Weitere Module
Selected Topics of Social Statistics and Social Data Science
Weitere Module
Nonparametric Econometrics
Weitere Module
Current Research in Econometrics
Weitere Module
Advanced Applied Econometrics
Weitere Module
Advanced Statistical Modelling
Weitere Module
Spatial Statistics
Weitere Module
Selected Topics of Methodology and Modelling
Weitere Module
Advanced Programming
Weitere Module
Recent Advances in Theoretical Statistics
Weitere Module
Selected Topics of Statistical Computing
Weitere Module
Selected Topics of Programming
Weitere Module
Advanced Research Methods in Theoretical Statistics
Weitere Module
Advanced Research Methods in Machine Learning
Weitere Module
Advanced Research Methods in Biostatistics
Weitere Module
Advanced Research Methods in Social Statistics and Social Data Science
Weitere Module
Advanced Research Methods in Econometrics
Weitere Module
Advanced Research Methods in Methodology and Modelling
Weitere Module
Final Module
1. Semester12 ECTS
Statistical Modelling
Fundamental concepts of statistical modelling including regression models, generalized linear and additive models, mixed models, survival models, latent variable models, and causal inference. The lecture series covers current research in statistical modelling.
1. Semester6 ECTS
Supervised Learning
Theoretical foundation of supervised machine learning including risk minimization, information theory, regularization principles, and prominent learning algorithms such as support vector machines, Gaussian processes and boosting.
1. Semester6 ECTS
Optimization
Theoretical foundation of optimization methods including taxonomy of optimization problems, first- and second-order methods, stochastic approaches, constrained optimization, derivative-free methods and multi-criteria optimization.
1. Semester6 ECTS
Preclinical and Clinical Studies
Statistical issues in drug development covering preclinical studies (pharmacokinetics, pharmacodynamics, toxicology) and clinical study design, randomization, sample size calculation, multiple testing, sequential designs, and Bayesian methods.
1. Semester6 ECTS
Complex Samples and Data Structures
Sample survey design and selection methods including simple random sampling, stratified sampling, cluster sampling, multistage sampling, weighting for unequal probabilities, and variance estimation techniques.
1. Semester6 ECTS
Basic Concepts and Structures in Official Statistics, Dissemination and Privacy Protection
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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
Statistik und Data Science an der LMU München ist als forschungsnaher Masterstudiengang konzipiert, der klassische statistische Theorie mit datengetriebenen Methoden verzahnt. Die LMU zählt zu den führenden Standorten für Statistik in Deutschland, was sich in der methodischen Tiefe des Programms widerspiegelt.
Studierende setzen sich intensiv mit Wahrscheinlichkeitstheorie, statistischer Modellierung und computergestützter Datenanalyse auseinander, wobei der Anwendungsbezug zu realen, oft hochdimensionalen Datensätzen durchgehend mitgedacht wird.
Studieninhalte
Zentrale Bausteine sind Module wie Causal Inference, in dem es um die Identifikation ursächlicher Zusammenhänge jenseits reiner Korrelationen geht, sowie Survival Analysis zur Modellierung von Zeit-bis-Ereignis-Daten, etwa in medizinischen oder ökonomischen Kontexten.
Ergänzt wird dies durch Statistical Inference, das die theoretischen Grundlagen für Schätz- und Testverfahren vertieft. Zusammen bilden diese Module ein Curriculum, das sowohl mathematische Strenge als auch praktische Anwendbarkeit auf komplexe Datensätze vermittelt.
Für wen passt das?
Der Studiengang eignet sich für Personen mit ausgeprägtem Interesse an Mathematik und Statistik, die bereit sind, sich in anspruchsvolle theoretische Konzepte einzuarbeiten. Ein gewisses Maß an Abstraktionsfähigkeit und Ausdauer bei formalen Herleitungen ist hilfreich.
Wer bereits erste Erfahrungen mit Programmierung und quantitativen Methoden mitbringt, profitiert besonders vom fortgeschrittenen Niveau der Lehrinhalte.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolventinnen und Absolventen finden Anknüpfungspunkte in Berufen der Informatik sowie in datenintensiven Funktionen in Wirtschaft, Forschung und öffentlichem Sektor, in denen statistische Expertise und Data-Science-Kompetenz gefragt sind.
Die Kombination aus methodischer Tiefe und Anwendungsorientierung öffnet Wege sowohl in forschungsnahe Tätigkeiten als auch in datengetriebene Rollen der Privatwirtschaft.
Hochschule & Format
Die LMU München bietet als traditionsreiche Universität mit starker Statistik-Fakultät ein akademisch geprägtes Lernumfeld in Vollzeit am Studienort München.
Die zulassungsfreie Zugangsregelung erleichtert den formalen Einstieg, ändert aber nichts am hohen inhaltlichen Anspruch des Studiengangs.
Zulassung & Zugangswege
ZulassungsfreiStatistik und Data Science ist an der LMU München in der Regel zulassungsfrei – der Einstieg ist ohne Numerus Clausus möglich.
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.
Gute Nachrichten: zulassungsfrei
Dieser Studiengang hat keinen Numerus Clausus. Deine Abiturnote ist für die Zulassung nicht entscheidend, oft ist sogar ein Einstieg ohne Abitur möglich.
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
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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 Master eröffnet Wege in datenintensive Berufsfelder, die von analytischer Forschung bis zu angewandter Data Science reichen.
- Junior Data Scientist / Statistiker:inEinstieg in datengetriebene Teams, erste eigenständige Analysen und Modellierungen unter Anleitung · 0 bis 2 Jahre
- Data Scientist / Statistical AnalystEigenverantwortliche Projekte zu Kausalanalyse, Verlaufsdaten oder statistischer Modellierung · 2 bis 5 Jahre
- Senior Data Scientist / Lead AnalystVerantwortung für komplexe Analyseprojekte und methodische Weiterentwicklung im Team · 5 bis 8 Jahre
- Head of Data Science / Statistische LeitungStrategische Steuerung von Data-Science-Bereichen und Führung interdisziplinärer Teams · 8 bis 12 Jahre
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 Berufsalltag in Statistik und Data Science durch KI verändert, lässt sich bereits in Grundzügen abschätzen.
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
Automatisierung verändert, welche Aufgaben Menschen in datenanalytischen Rollen übernehmen.
KI nimmt dir ab
- Automatisierte Datenbereinigung und Vorverarbeitung großer Datensätze
- Standardisierte statistische Tests und Modellauswahl per Software
- Erstellung von Routineberichten und Visualisierungen
- Erkennung einfacher Muster in strukturierten Daten
Menschlich gefragter denn je
- Kausale Interpretation komplexer Zusammenhänge jenseits reiner Korrelation
- Entwicklung neuer statistischer Modelle für spezifische Fragestellungen
- Kritische Bewertung von Modellannahmen und Datenqualität
- Kommunikation statistischer Ergebnisse an fachfremde Zielgruppen
Fähigkeiten wie kausales Denken und der Umgang mit Zeit-bis-Ereignis-Daten werden gezielt in Modulen wie Causal Inference und Survival Analysis aufgebaut.
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 – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
LM
Ludwig-Maximilians-Universität München
Staatliche HochschulePräsenzstudiumMünchen
StudySmarter-Score
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Enge Verzahnung von statistischer Theorie und Data-Science-Praxis
- Forschungsstarke Umgebung an einer der führenden Statistik-Fakultäten
- Spezialisierte Module wie Causal Inference und Survival Analysis mit klarem Anwendungsbezug
Worauf du achten solltest
Wer wenig Freude an mathematischer Formalisierung hat, sollte den hohen theoretischen Anspruch des Studiengangs realistisch einschätzen, bevor er sich einschreibt.
Passt Statistik und Data Science zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du interessierst dich für mathematisch fundierte Statistik ebenso wie für moderne Data-Science-Methoden.
- Du bringst Ausdauer für theoretische Inhalte und formale Herleitungen mit.
- Du willst in einem forschungsnahen Umfeld an einer renommierten Universität studieren.
- Du siehst deine berufliche Zukunft in datenintensiven Feldern zwischen Forschung, Wirtschaft und Informatik.
Weitere & ähnliche Studiengänge
Ähnliche Studiengänge an der LMU München
Häufige Fragen
Ist der Master Statistik und Data Science an der LMU München zulassungsbeschränkt?
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei, was jedoch nichts am hohen fachlichen Anspruch der Inhalte ändert.
Welche Vorkenntnisse sollte ich für den Studiengang mitbringen?
Ein solides Fundament in Mathematik und Statistik sowie idealerweise erste Erfahrungen mit Programmierung erleichtern den Einstieg deutlich.
Welche Berufsfelder stehen nach dem Abschluss offen?
Absolventinnen und Absolventen finden Anknüpfungspunkte in Berufen der Informatik sowie in datenintensiven Rollen in Forschung, Wirtschaft und öffentlichem Sektor.
Was unterscheidet diesen Studiengang von klassischen Statistik-Studiengängen?
Die Kombination aus Modulen wie Causal Inference, Survival Analysis und Statistical Inference verbindet klassische statistische Theorie eng mit modernen Data-Science-Ansätzen.
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