Weitere Module5 ECTS
Approximationstheorie
Wahlpflichtmodul zur Theorie und Anwendung von Approximationsmethoden.
Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg · Bachelor
Scientific Computing Bachelor of Science an der Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg
Der Bachelorstudiengang Scientific Computing an der Ostbayerischen Technischen Hochschule Regensburg verbindet Mathematik, Numerik und Programmierung zu einer praxisnahen Ausbildung für die Simulation komplexer Systeme.B.Sc.
Bachelor of Science
210
ECTS-Punkte
6 Sem.
Regelstudienzeit
Regensburg
Studienort
Über den Studiengang
Scientific Computing an der OTH Regensburg richtet sich an alle, die technische und naturwissenschaftliche Fragestellungen mit mathematischen Methoden und Rechnerleistung angehen wollen. Statt reiner Theorie steht die Umsetzung im Vordergrund: Modelle entwickeln, Algorithmen implementieren und Ergebnisse auswerten, wie sie in Industrie und Forschung tagtäglich gebraucht werden.
Der Studiengang ist als klassisches Vollzeitstudium mit Abschluss B.Sc. angelegt und zulassungsfrei, sodass der Einstieg unkompliziert möglich ist. Am Studienort Regensburg profitieren Studierende von der Nähe zu regionalen Technologieunternehmen und Forschungseinrichtungen, die Simulationskompetenz nachfragen.
Im Zentrum stehen mathematische Grundlagenfächer, die direkt mit Anwendungen aus Technik und Naturwissenschaft verknüpft werden. So entsteht ein Profil, das sowohl analytisches Denken als auch praktische Programmier- und Modellierungsfähigkeiten schärft.
Curriculum & Module
55 Module · 210 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Weitere Module5 ECTS
Differentialgeometrie
Wahlpflichtmodul zu geometrischen Aspekten von Differentialgleichungen.
Weitere Module5 ECTS
Diskrete Mathematik
Wahlpflichtmodul zu diskreten mathematischen Strukturen und Algorithmen.
Weitere Module5 ECTS
Elementare Geometrie
Wahlpflichtmodul zu Grundlagen der Geometrie.
Weitere Module5 ECTS
Fourier-Analysis
Wahlpflichtmodul zur Fourier-Analysis und ihren Anwendungen.
Weitere Module5 ECTS
Funktionentheorie 1
Wahlpflichtmodul zu komplexer Analysis.
Weitere Module5 ECTS
Funktionentheorie 2
Wahlpflichtmodul zu fortgeschrittener komplexer Analysis.
Weitere Module5 ECTS
Topologie
Wahlpflichtmodul zu topologischen Strukturen und deren Eigenschaften.
Weitere Module5 ECTS
Variationsrechnung
Wahlpflichtmodul zur Variationsrechnung und Extremalprinzipien.
Weitere Module5 ECTS
Advanced Machine Learning
Wahlpflichtmodul zu fortgeschrittenen Machine Learning Methoden.
Weitere Module5 ECTS
Algorithmen und Datenstrukturen
Wahlpflichtmodul zu fundamentalen Algorithmen und deren Datenstrukturen.
Weitere Module5 ECTS
Elektrotechnik
Wahlpflichtmodul zu physikalischen und technischen Grundlagen der Elektrotechnik.
Weitere Module5 ECTS
Grundlagen der Bildverarbeitung
Wahlpflichtmodul zu Methoden und Algorithmen der digitalen Bildverarbeitung.
Weitere Module5 ECTS
Grundlagen der Kryptographie
Wahlpflichtmodul zu mathematischen Grundlagen der Kryptographie.
Weitere Module5 ECTS
Modellierung und Simulation
Wahlpflichtmodul zu Techniken der mathematischen Modellierung und Simulation.
Weitere Module5 ECTS
Robotik
Wahlpflichtmodul zu Mathematik und Informatik in der Robotik.
Weitere Module5 ECTS
Softwaregestützte Finite Elemente
Wahlpflichtmodul zur Finite Elemente Methode mit Softwareanwendungen.
Weitere Module5 ECTS
Stochastic Algorithms
Wahlpflichtmodul zu stochastischen Algorithmen und probabilistischen Methoden.
Weitere Module5 ECTS
Technische Physik
Wahlpflichtmodul zu physikalischen Grundlagen wissenschaftlicher Anwendungen.
Weitere Module5 ECTS
Time Series Modelling and Prediction
Wahlpflichtmodul zu Modellierung und Vorhersage von Zeitreihen.
Weitere Module5 ECTS
Einführung in die Maß- und Integrationstheorie
Wahlpflichtmodul zu fortgeschrittener Integrationstheorie.
Weitere Module5 ECTS
Kombinatorische Optimierung
Wahlpflichtmodul zu Optimierungsproblemen auf endlichen Strukturen.
Weitere Module5 ECTS
Lineare Optimierung
Wahlpflichtmodul zu Theorie und Methoden der linearen Optimierung.
Weitere Module5 ECTS
Markow-Ketten und -Prozesse
Wahlpflichtmodul zu stochastischen Prozessen und Markov-Modellen.
Weitere Module5 ECTS
Multivariate Statistik
Wahlpflichtmodul zu statistischen Verfahren für mehrdimensionale Daten.
Weitere Module5 ECTS
Neuronale Netze
Wahlpflichtmodul zu Theorie und Anwendungen künstlicher neuronaler Netze.
Weitere Module5 ECTS
Numerische Mathematik 2
Wahlpflichtmodul zu fortgeschrittenen numerischen Methoden.
Weitere Module5 ECTS
Regression und Klassifikation
Wahlpflichtmodul zu statistischen Lernmethoden für Regression und Klassifikation.
1. Semester10 ECTS
Analysis 1
Grundlagen der reellen Analysis einschließlich Zahlenfolgen, Zahlenreihen, Potenzreihen, elementare Funktionen, Stetigkeit und eindimensionale Differentialrechnung mit Anwendungen.
1. Semester8 ECTS
Lineare Algebra 1
Elementare Logik, algebraische Strukturen, Vektorrechnung im IR2 und IR3, reelle Vektorräume, Matrizen und lineare Abbildungen.
1. Semester4 ECTS
Mathematik Lernen lernen
Modul zur Vermittlung von Lernmethoden und Strategien für das Mathematikstudium.
1. Semester2 ECTS
Modellierungsprojekt 1
Anwendungsorientiertes Projekt zur Modellierung mathematischer Probleme.
1. Semester5 ECTS
Programmieren 1
Einführung in die Programmierung mit grundlegenden Konzepten und Techniken.
2. Semester8 ECTS
Analysis 2
Riemann-Integral, Funktionen mehrerer Variablen, mehrdimensionale Differentialrechnung, partielle und totale Ableitungen sowie Extremwertaufgaben mit und ohne Nebenbedingungen.
2. Semester8 ECTS
Lineare Algebra 2
Fortgeschrittene Themen der linearen Algebra, aufbauend auf Lineare Algebra 1.
2. Semester2 ECTS
Modellierungsprojekt 2
Fortgeschrittenes Modellierungsprojekt zur Vertiefung mathematischer Anwendungen.
2. Semester5 ECTS
Programmieren 2
Fortgeschrittene Programmierkonzepte und Techniken, aufbauend auf Programmieren 1.
2. Semester8 ECTS
Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik 1
Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik mit Anwendungen.
3. Semester5 ECTS
Analysis 3
Vertiefung der Analysis mit mehrdimensionalen Integralen und weiteren Themen.
3. Semester8 ECTS
Numerische Mathematik 1
Grundlagen der numerischen Mathematik einschließlich numerischer Lösungsmethoden für mathematische Probleme.
3. Semester8 ECTS
Optimierung und Simulation
Verfahren und Methoden der Optimierung und Simulation für wissenschaftliche Anwendungen.
3. Semester5 ECTS
Data Science
Einführung in Data Science mit Methoden der Datenanalyse und -verarbeitung.
3. Semester5 ECTS
Softwareprojekt
Projektarbeit zur Entwicklung wissenschaftlicher Software.
3. Semester4 ECTS
Datenbanken
Grundlagen von Datenbanksystemen und deren Anwendung in wissenschaftlichen Kontexten.
3. Semester2 ECTS
Allgemeinwissenschaftliches Wahlpflichtmodul 1
Wahlpflichtmodul mit Fokus auf Kommunikation und Sozialkompetenz.
4. Semester8 ECTS
Gewöhnliche Differentialgleichungen
Theorie und Methoden zur Lösung gewöhnlicher Differentialgleichungen mit Anwendungen.
4. Semester8 ECTS
Machine Learning
Grundlagen und Methoden des Machine Learning für wissenschaftliche Anwendungen.
4. Semester3 ECTS
Mathematisches Seminar
Seminar zu vertieften mathematischen Themen mit Präsentationen der Studierenden.
4. Semester2 ECTS
Allgemeinwissenschaftliches Wahlpflichtmodul 2
Wahlpflichtmodul mit Fokus auf Kommunikation und Sozialkompetenz.
4. Semester4 ECTS
Grundlagen der Informatik
Grundkonzepte und Methoden der Informatik relevant für Scientific Computing.
5. Semester24 ECTS
Praktikum
Betriebliches Praktikum zur Vertiefung praktischer Fertigkeiten und Anwendungen.
6. Semester4 ECTS
Projekt 1
Erstes größeres Projekt zur Anwendung erlernter Konzepte in Scientific Computing.
7. Semester4 ECTS
Projekt 2
Zweites Projekt mit vertieften Anforderungen und eigenständiger Problemlösung.
7. Semester3 ECTS
Praxisseminar
Seminar zur Reflexion und Vertiefung der Praktikumserfahrungen.
7. Semester12 ECTS
Bachelorarbeit
Abschlussarbeit mit mündlicher Präsentation zur Demonstration wissenschaftlicher Kompetenz.
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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
Scientific Computing an der OTH Regensburg positioniert sich als anwendungsorientierte Schnittstelle zwischen Mathematik und Informatik. Ziel ist es, Studierende zu befähigen, reale Probleme aus Technik, Physik oder Wirtschaft in numerisch lösbare Modelle zu übersetzen.
Die zulassungsfreie Aufnahme macht den Studiengang für mathematisch interessierte Studieninteressierte zugänglich, die noch keine feste Fachrichtung wie reine Mathematik oder klassische Informatik gewählt haben, sondern die Kombination suchen.
Studieninhalte
Module wie Approximationstheorie vermitteln, wie sich komplizierte Funktionen durch einfachere, rechnerisch handhabbare Ausdrücke annähern lassen – eine Kernkompetenz für numerische Simulationen. Differentialgeometrie öffnet den Blick für die mathematische Beschreibung gekrümmter Räume und Flächen, wie sie etwa in physikalischen Modellen vorkommen.
Diskrete Mathematik ergänzt das Profil um algorithmische und kombinatorische Denkweisen, die für Programmierung und Datenstrukturen unverzichtbar sind. Zusammen bilden diese Bereiche das mathematische Rückgrat, auf dem praktische Simulationsprojekte aufbauen.
Für wen passt das?
Der Studiengang eignet sich für Studieninteressierte mit Freude an Mathematik, die diese jedoch nicht abstrakt, sondern anwendungsbezogen einsetzen möchten. Wer gerne programmiert und an technischen oder naturwissenschaftlichen Fragestellungen tüftelt, findet hier ein passendes Umfeld.
Auch wer zwischen Ingenieurwissenschaften und reiner Mathematik unentschlossen ist, kann in Scientific Computing eine Brücke finden, die beide Interessen verbindet.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolventinnen und Absolventen von Scientific Computing werden von Unternehmen gesucht, die Simulationen, Datenmodellierung oder numerische Verfahren einsetzen – von der Automobilindustrie bis zu Forschungseinrichtungen. Die Nachfrage nach Fachkräften mit dieser Kombination aus Mathematik und Programmierkenntnissen gilt als stabil.
Der Berufseinstieg erfolgt häufig in Entwicklungs- oder Simulationsabteilungen, mit Entwicklungsperspektiven hin zu spezialisierten oder leitenden Positionen im Bereich Scientific Computing.
Hochschule & Format
Die OTH Regensburg steht als Hochschule für angewandte Wissenschaften für einen praxisnahen Lehransatz, der theoretische Inhalte eng mit Übungen und Projektarbeit verzahnt. Das Vollzeitformat ermöglicht ein strukturiertes Studium mit klarem zeitlichem Rahmen.
Der Standort Regensburg bietet zudem Kontakte zu ansässigen Technologie- und Industrieunternehmen, die für Praktika und den späteren Berufseinstieg relevant sein können.
Zulassung & Zugangswege
ZulassungsfreiScientific Computing ist an der OTH Regensburg 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
Scientific Computing eröffnet Wege in Branchen, die numerische Simulation und mathematische Modellierung für ihre Innovationen nutzen.
- Einstieg als SimulationsassistenzUnterstützung bei der Umsetzung numerischer Modelle und ersten eigenen Programmieraufgaben · 0 bis 2 Jahre
- Scientific-Computing-Entwickler:inEigenständige Entwicklung und Optimierung von Simulations- und Berechnungssoftware · 2 bis 5 Jahre
- Senior Simulation EngineerVerantwortung für komplexe Modellierungsprojekte und fachliche Anleitung von Teammitgliedern · 5 bis 8 Jahre
- Leitung Scientific Computing / Forschung & EntwicklungStrategische Steuerung von Projekten und Teams im Bereich numerischer Simulation · ab 8 Jahren
Gehaltsspanne nach Karrierephase
Branchenweite Marktorientierung für Scientific Computing-Profile (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Arbeitsmarkt & Zukunft
Wie sich der Beruf der Scientific Computing-Fachkraft durch KI-gestützte Werkzeuge verändert, lässt sich bereits heute grob abschätzen.
Wie KI den Beruf verändert
Automatisierung verändert auch in der numerischen Simulation, welche Aufgaben Menschen und welche Maschinen übernehmen.
KI nimmt dir ab
- Automatisiertes Testen und Validieren numerischer Modelle
- Generierung von Code-Grundgerüsten für Standardalgorithmen
- Vorverarbeitung und Bereinigung großer Datensätze
- Optimierung von Rechenparametern durch KI-gestützte Suchverfahren
Menschlich gefragter denn je
- Konzeption und mathematische Herleitung neuer Modellansätze
- Bewertung der Plausibilität und Aussagekraft von Simulationsergebnissen
- Interdisziplinäre Abstimmung mit Fachabteilungen und Auftraggebenden
- Kreative Problemlösung bei neuartigen, schlecht definierten Fragestellungen
Fähigkeiten wie die Modellierung komplexer Zusammenhänge werden gezielt in Modulen wie Approximationstheorie und Differentialgeometrie aufgebaut.
Arbeiten neben dem Studium
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Regensburg, 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 RegensburgLive Praktikain RegensburgLive 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 Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
OR
Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg
Staatliche HochschulePräsenzstudiumRegensburg
StudySmarter-Score
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Enge Verzahnung von Mathematik und praktischer Programmierarbeit
- Zulassungsfreier Zugang erleichtert den Studienstart
- Praxisnähe durch den Standort Regensburg mit regionaler Wirtschaft
Worauf du achten solltest
Wer vor allem an abstrakter Mathematik ohne technischen Anwendungsbezug interessiert ist, sollte prüfen, ob der stark anwendungsorientierte Zuschnitt von Scientific Computing an der OTH Regensburg den eigenen Erwartungen entspricht.
Passt Scientific Computing zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du hast Freude an Mathematik und möchtest sie praktisch anwenden statt rein theoretisch betreiben.
- Programmieren und das Lösen numerischer Probleme reizen dich mehr als reine Softwareentwicklung ohne mathematischen Kern.
- Du suchst ein zulassungsfreies Bachelorstudium mit klarem Anwendungsbezug am Studienort Regensburg.
- Du kannst dir vorstellen, später in Simulations- oder Entwicklungsabteilungen von Technologieunternehmen zu arbeiten.
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Scientific Computing an anderen Hochschulen
Häufige Fragen
Ist Scientific Computing an der OTH Regensburg zulassungsbeschränkt?
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei, sodass eine Einschreibung ohne Numerus-clausus-Verfahren möglich ist.
Welche mathematischen Vorkenntnisse sollte ich mitbringen?
Solide Grundlagen aus der Schulmathematik sind hilfreich, da Module wie Approximationstheorie und Diskrete Mathematik schnell in vertiefte mathematische Konzepte einsteigen.
Welche Berufsfelder stehen nach dem Abschluss offen?
Absolventinnen und Absolventen arbeiten häufig als Scientific Computing-Fachkräfte in Entwicklungs- und Simulationsabteilungen von Industrie- und Forschungseinrichtungen.
Warum Scientific Computing gerade an der OTH Regensburg studieren?
Die OTH Regensburg verbindet als Hochschule für angewandte Wissenschaften praxisnahe Lehre mit der Nähe zu regionalen Technologieunternehmen am Standort Regensburg.
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