8 ECTS
Ringvorlesung
Overview of machine learning and data science with brief introduction into relevant mathematical methods from each area of specialization, enabling students to recognize subfields and their interrelations.
Universität Heidelberg · Master
Mathematics of Machine Learning and Data Science an der Universität Heidelberg
Der Master Mathematics of Machine Learning and Data Science an der Universität Heidelberg verbindet mathematische Tiefe mit den algorithmischen Grundlagen moderner KI-Systeme.
Master
Master
120
ECTS-Punkte
4 Sem.
Regelstudienzeit 2 Jahre
Heidelberg
Studienort
Über den Studiengang
Der Studiengang Mathematics of Machine Learning and Data Science richtet sich an mathematisch versierte Studierende, die verstehen wollen, warum Lernalgorithmen funktionieren, und nicht nur, wie man sie anwendet. An der Universität Heidelberg wird dabei bewusst der Weg über Theorie, Beweise und geometrische Strukturen gewählt, statt Machine Learning rein als Werkzeugkasten zu vermitteln.
Heidelberg bringt für diesen Zuschnitt eine lange Tradition in reiner und angewandter Mathematik mit, die hier konsequent mit Data Science und statistischem Lernen verknüpft wird. Das Ergebnis ist ein Master, der Absolvent:innen befähigt, neue Methoden zu entwickeln und kritisch zu bewerten, anstatt bestehende Bibliotheken nur zu bedienen.
Der Vollzeit-Master schließt mit dem M.Sc. ab und ist damit konsequent forschungsorientiert angelegt, mit Anschlussfähigkeit sowohl in die Wissenschaft als auch in datengetriebene Industriebereiche.
Studiengang im Detail
Studieninhalte
Zentrale Bausteine sind unter anderem das Seminar Machine Learning and Data Science, in dem aktuelle Forschungsarbeiten diskutiert und präsentiert werden, sowie Geometric Methods for Machine Learning, das geometrische und topologische Perspektiven auf Lernalgorithmen eröffnet.
Ergänzt wird das fachliche Profil durch Cross-disciplinary Competencies, die überfachliche Fähigkeiten wie wissenschaftliches Arbeiten, Kommunikation und interdisziplinäre Zusammenarbeit stärken und so auf Tätigkeiten an der Schnittstelle von Forschung und Praxis vorbereiten.
Für wen passt das?
Der Studiengang eignet sich für Studierende mit einem soliden mathematischen Erststudium, die Freude an Beweisen, Abstraktion und formaler Strenge haben und dieses Denken auf datengetriebene Fragestellungen anwenden möchten.
Wer vor allem schnelle, praxisnahe Programmierprojekte sucht, findet in diesem Programm möglicherweise nicht das passende Tempo, da der Fokus klar auf mathematischer Durchdringung statt auf reiner Tool-Anwendung liegt.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolvent:innen sind sowohl für eine wissenschaftliche Laufbahn, etwa über eine Promotion, als auch für Positionen in datenintensiven Branchen wie Technologie, Finanzwesen oder Forschungsabteilungen der Industrie qualifiziert.
Die Nähe des Studiengangs zu Berufen in der Informatik zeigt, dass die erworbenen mathematischen und algorithmischen Kompetenzen breit einsetzbar sind, von der Entwicklung neuer Modelle bis zur kritischen Bewertung bestehender KI-Systeme.
Hochschule & Format
Die Universität Heidelberg bietet als traditionsreiche Forschungsuniversität ein Umfeld, in dem mathematische Grundlagenforschung und angewandte Data-Science-Themen eng zusammengeführt werden.
Das Vollzeitformat in Heidelberg ermöglicht eine intensive Auseinandersetzung mit anspruchsvollen mathematischen Inhalten und bindet Studierende eng in Seminare und Forschungsdiskussionen ein.
Curriculum & Module
11 Module · 124 ECTS im Modulhandbuch – aus dem Modulhandbuch dieses Studiengangs. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
8 ECTS
Data Science Lab
Practical problem-solving in machine learning and data science using Python and common frameworks like scikit-learn, pandas, PyTorch, and JAX, enabling students to prototype algorithms and transfer mathematical methods into software solutions.
30 ECTS
Master's Thesis
Independent scientific work on a demanding problem from data science, machine learning and applications, completed with a written thesis following international standards.
6 ECTS
Master's Thesis Presentation
Presentation and defense of the master's thesis research including discussion of methods, results, advantages and limitations in comparison to the current state of the art.
8 ECTS
Cross-disciplinary Competencies
Study of cross-disciplinary competencies including courses such as LaTeX, IT Project Management, Software Economics, study abroad, or summer schools, conveying personality and job-related competencies beyond subject-specific knowledge.
8 ECTS
Geometric Methods for Machine Learning
Introduction to geometric methods for machine learning including differential geometry, Riemannian manifolds, information geometry, Lie groups, and graphs with synthetic notions of curvature.
8 ECTS
High-dimensional Numerics
Methods for uncertainty quantification, high-dimensional integration, and approximation including Monte Carlo methods, sparse grids, multilevel methods, stochastic collocation, and tensor approximation.
8 ECTS
Partial Differential Equations and Measures
Mathematics of PDEs and pattern formation including calculus of variations, optimal transport, and measure-theoretical methods for PDEs with applications to machine learning.
8 ECTS
Statistical Learning and Empirical Process Theory
Statistical learning theory and empirical process theory covering linear and high-dimensional models, kernel methods, uniform laws of large numbers, and concentration inequalities.
8 ECTS
Variational Methods and Numerical Optimization
Variational and optimization methods for data science tasks including supervised and unsupervised learning, classification, regression, and deep learning with applications to numerical optimization.
24 ECTS
Specialization Area
Deepening knowledge of a core area through specialization courses related to current research topics, allowing students to develop expertise in their chosen field of machine learning and data science.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Universität Heidelberg. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Zulassung & Zugangswege
BewerbungsfristInformation about deadlines can be obtained after you have put together a degree program
UnterrichtsspracheEnglisch
Studienbeginnnur Wintersemester
Was du zum Bewerben brauchst
- →Bewerbung innerhalb der oben genannten Frist einreichen
- →Hochschulzugangsberechtigung (Abitur, Fachhochschulreife oder gleichwertig)
- →Sprachnachweis für Englisch
Wie die Plätze vergeben werden
Das Auswahlverfahren
Aus allen form- und fristgerecht eingegangenen Bewerbungen wird anhand vorgegebener Kriterien eine Rangliste erstellt. Die besten Bewerbungen werden ausgewählt und die Bewerber zu einem Gespräch eingeladen. Anschließend entscheidet die Zulassungs- und Auswahlkommission über den Erfolg der Bewerbungen.
Was du mitbringen musst
Bachelor of Science in Mathematik oder einem ähnlichen Fach mit umfassender mathematischer Ausbildung und einer Abschlussnote von 2.3 oder besser, mit Kenntnissen in ausgewählten Kerngebieten der Mathematik und ausreichenden englischen Sprachkenntnissen.
Das Eignungsverfahren im Detail
Gespräch mit ausgewählten Bewerbern; weitere Details nicht angegeben.
Dein Schnitt im Vergleich
Match starten →Studiengang-Match und NC-Check
Gib deine Abiturnote ein und sieh mit echten NC-Daten, wie gut dieser und ähnliche Studiengänge zu dir passen.
Bewerbungsguide
So bewirbst du dich auf Mathematics of Machine Learning and Data Science
Frist und Unterlagen zuerst – alles Weitere folgt Schritt für Schritt.
Deine Fristen
Studienbeginnnur Wintersemester
Frist: Information about deadlines can be obtained after you have put together a degree program
Die Termine gelten für das laufende Bewerbungsverfahren.
Das brauchst du
- Zeugnis der Allgemeinen oder einer fachgebundenen Hochschulreife bzw. eine gleichwertig anerkannte Hochschulzugangsberechtigung in amtlich beglaubigter Kopie
- Bachelorzeugnis (oder vergleichbarer Abschluss), alternativ ein vorläufiges Zeugnis der Hochschule für die ersten 5 Semester
- (Formlose) Erklärung, dass der Prüfungsanspruch nicht verloren wurde und kein Prüfungsverfahren in einem dieser Fächer läuft
- Nachweis über erbrachte Studien- und Prüfungsleistungen (Transcript of Records)
- Angaben zu Kenntnissen in Kerngebieten der Mathematik, mitzuteilen im Rahmen des Online-Zulassungsverfahrens
- Falls Englisch nicht Ihre erste Muttersprache ist, ein Nachweis über ausreichende Englischkenntnisse
- Motivationsschreiben nach den Vorgaben auf der Seite MMLDS-Application
Sprachnachweis anerkannt: Bescheinigung über einen englischsprachigen Universitätsabschluss, z.B. B.Sc. Mathematics, TOEFL-Test mit einem Ergebnis von mind. 532 bzw. 72, International Englisch Language Test System mit einem Ergebnis von mind. 5,5, Cambridge English Scale mit einem Ergebnis von mind. 160, Nachweis eines Bachelor-Studiums mit überwiegend englischsprachigem Lehrangebot
Liste laut Hochschule für diesen Studiengang.
Die Zulassung richtet sich nach den Voraussetzungen und Kriterien der Hochschule. Die Bewerbung läuft stets über das zentrale Bewerbungsportal heiCO der Universität Heidelberg.
Semesterbeitrag bei der Einschreibung: 189,80 €
Schritt für Schritt
- 1Studiengang und Frist fixieren
Abschluss, Studienform und die Frist oben festhalten.
- 2Unterlagen sammeln
Die vollständige Liste der Hochschule steht rechts, jedes Stück einzeln abhaken, bevor du einreichst.
- 3Bewerbung einreichen
Über heiCO, vor der Frist.
- 4Bescheid abwarten
Bei zulassungsfreien Studiengängen folgt die Zusage nach Formalprüfung; bei NC-Verfahren nach dem Vergabelauf.
- 5Einschreiben und Beitrag zahlen
Mit der Einschreibung wird der Semesterbeitrag 189,80 € fällig; danach kommt der Studierendenausweis.
Kosten & Finanzierung
Was ein Jahr kostetDetails bei Uni Heidelberg →
Hochschule · 2 × Semesterbeitrag · 380 €Leben · Bund-Ansatz · 11.904 €
Studiengebührenkeine für das Erststudium
Nicht-EU-Studierende1.500,00 € Studiengebühren pro Semester
Semesterbeitrag189,80 € pro Semester
Lebenshaltungrund 992 € im Monat
Die Hochschule ist der kleinere Posten. Miete, Essen und Mobilität entscheiden über dein Budget; die 11.904 € im Jahr sind der Ansatz des Bundes für ein Studienjahr.
Die vier Säulen
Günstigstes zuerst ↓So kannst du dein Studium finanzieren
Vier Quellen, eine Reihenfolge: erst Geld, das du nicht zurückzahlst, dann selbst verdientes, der Kredit zuletzt.
BAföG zuerst
Zur Hälfte Zuschuss, zur Hälfte zinsloses Darlehen – günstiger wird Studienfinanzierung nicht. Anspruch hängt vom Einkommen der Familie ab.
BAföG berechnen →Stipendien suchen
Deutschlandstipendium, Begabtenförderungswerke und Stiftungen – Geld, das du nicht zurückzahlst, und oft weniger Konkurrenz als gedacht.
→Werkstudentenjob
Ein Werkstudentenjob im Feld bringt Geld und Praxis – in Heidelberg und bundesweit. Die Stellen aus der StudySmarter Jobbörse stehen weiter unten auf dieser Seite.
Stellen ansehen →Studienkredit nur für die Lücke
Wenn Förderung, Stipendium und Job nicht reichen: Zinssatz, Auszahlungsplan und Rückzahlungsbeginn vergleichen, bevor du unterschreibst.
Lohnt sich das Studium gegenüber einer Ausbildung?
So liest du die Kurve: In den ersten Berufsjahren liegt die Ausbildung vorn, denn sie zahlt ab dem ersten Tag ein volles Gehalt, während das Studium zunächst Zeit und Geld kostet (roter Bereich). Sobald das höhere akademische Einkommen diesen Vorsprung aufgeholt hat, kippt die Gesamtbilanz ins Plus (grüner Bereich), und der Abstand wächst danach mit jedem weiteren Berufsjahr.
Zahlt sich langfristig aus: nach rund 10 Jahren im Plus
Mit StudiumMit AusbildungStudium im RückstandStudium im Plus
Die wichtigsten Zahlen
- 80.000 € zu 62.000 € Median-Jahresgehalt mit Studium gegen Ausbildung im selben Berufsfeld, rund 18.000 € mehr pro Jahr nach dem Abschluss.
- −149k € größter Rückstand direkt nach dem Abschluss, aus Studienkosten und dem zunächst fehlenden Gehalt.
- rund 10 Jahre bis zum Break-even; ab dann liegt das Studium in der kumulierten Bilanz vorn.
- +541k € Gesamtvorsprung des Studiums bis Jahr 40, danach wächst der Abstand weiter.
Kumulierte Netto-Bilanz: akademischer Master-Median (80.000 €/Jahr) gegen den Fachkraft-Median (62.000 €/Jahr) im selben Berufsfeld, abzüglich Semesterbeitrag und rund 992 € Lebenshaltung im Monat während der 2 Studienjahre. Reale Gehälter hängen von Betrieb, Region und Verlauf ab.
Studiengang-Details
Zeitmodelle, Studienorte und Praxisbezug, wie die Hochschule sie angibt.
Studienorte
Heidelberg
Flexibilität & Praxis
- Part-time option: Yes
- Can be completed entirely in English: Yes
- International degree program: Yes
Deine StudySmarter Jobgarantie
StudySmarter garantiert dir einen Job innerhalb von 6 Monaten nach dem Abschluss oder zahlt dein Coaching, wenn du dich über StudySmarter einschreibst.
StudySmarter 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 StudySmarter Jobgarantie inklusive.
Infomaterial anfordern
Es gelten die Teilnahmebedingungen. Details und Bedingungen erhältst du mit dem Infomaterial.
Karriere & Gehalt
Der Studiengang öffnet Wege sowohl in die akademische Forschung als auch in datengetriebene Berufsfelder der Wirtschaft.
- Einstieg als Data Scientist oder ML-EngineerErste Berufserfahrung in der Entwicklung und Evaluation von Modellen des maschinellen Lernens · 0 bis 3 Jahre
- Fachlich vertiefte Rolle als Research EngineerEigenverantwortliche Entwicklung neuer Methoden und enge Zusammenarbeit mit Forschungsteams · 2 bis 5 Jahre
- Senior Data Scientist oder Applied ScientistVerantwortung für komplexe Projekte und methodische Weiterentwicklung im Team · 5 bis 8 Jahre
- Leitungsfunktion, z. B. Head of Data Science oder ForschungsleitungStrategische Steuerung von Teams und Ausrichtung datenwissenschaftlicher Projekte · ab 8 Jahren
80.424 €Median im BerufsfeldBruttojahresgehalt, bundesweit
64.956 € · Berufseinstieg95.628 € · obere Spanne
Was dir dieser Abschluss bringt
Median-Bruttojahresgehalt im Berufsfeld über die Karriere, nach Qualifikation.
Median brutto/Jahr, BA Entgeltatlas nach Anforderungsniveau und Alter; gemessene Werte, keine Prognose. die Ohne-Ausbildung-Linie ist eine bundesweite Orientierung.
Baden-Württemberg: 73.356 € · dein StudienortSpitze: Bayern 94.296 €Verlauf: 79.524 → 91.656 €
Wie gefragt ist das Berufsfeld?
Die Bundesagentur für Arbeit stuft das Berufsfeld als Engpassberuf ein. Stellen bleiben im Schnitt 46 Tage unbesetzt, auf Fachkraftniveau 86 Tage.
46 Tagedieses Berufsfeld
Fachkraftniveau: 86 Tage
unter 100 Tage100 bis 175 Tagemehr als 175 Tage
7 offene Stellen auf der Vaia Jobbörse, täglich aktualisiert4,6 % Arbeitslosenquote in Baden-Württemberg
Was bleibt dir netto? Rechne dein realistisches Netto mit Steuer, Sozialabgaben und Stadtvergleich.
Gehalts-Check öffnenCV-Check startenNach dem Abschluss
Dein Gehaltspfad, der Arbeitsmarkt und Berufsrichtungen für Mathematics of Machine Learning and Data Science.
So entwickelt sich das Gehalt
+12.132 € bis zur Karrieremitte+18.156 € Median-Abstand zur Fachkraft mit Ausbildung, pro Jahrunter Beobachtung: BA-Einstufung des Berufsfelds
Beschäftigte nach Altersgruppe im Berufsfeld, Median brutto/Jahr, bundesweit. Gemessene Werte, keine Prognose.
Berufsrichtungen nach dem Abschluss
Forschung & Lehre
Promotion, wissenschaftliche Mitarbeit und Lehre an Universitäten und Instituten.
Typische Rollen: Doktorand:in, wiss. Mitarbeiter:in, Lehrbeauftragte:r
Öffentlicher Dienst & Planung
Ministerien, Behörden, Planung, Statistik und Verwaltung.
Typische Rollen: Referent:in, Fachplaner:in, Sachverständige:r
Wirtschaft & Unternehmen
Unternehmen, Beratung und datengetriebene Analyse in der Privatwirtschaft.
Typische Rollen: Berater:in, Projektmanager:in, Fachexpert:in
Arbeitsmarkt & Zukunft
Wie sich der Berufsalltag in der Mathematik des maschinellen Lernens verändert, hängt stark davon ab, welche Aufgaben zunehmend automatisiert werden.
KI nimmt dir ab
Routinearbeit, die Software heute schon übernimmt
- Automatisiertes Trainieren und Testen von Standardmodellen
- Vorverarbeitung und Bereinigung großer Datensätze
- Hyperparameter-Suche und Modellvergleich mit automatisierten Tools
- Erstellung erster Visualisierungen und Reports
Menschlich gefragter denn je
Wofür der Abschluss dich ausbildet
- Mathematische Herleitung und Beweis neuer Lernverfahren
- Kritische Bewertung von Modellannahmen und Verzerrungen
- Übertragung theoretischer Konzepte auf neuartige, ungesehene Probleme
- Kommunikation komplexer mathematischer Ergebnisse an Fachfremde
Die Fähigkeit, geometrische Strukturen in Daten zu erkennen und für Lernalgorithmen nutzbar zu machen, wird gezielt im Modul Geometric Methods for Machine Learning aufgebaut.
Sehen, was der Markt konkret sucht: aktuelle Jobs und Werkstudentenstellen im Berufsfeld.
Passende Jobs ansehenArbeiten neben dem Studium
Vom Werkstudentenjob bis zur ersten Stelle: diese Ausschreibungen passen zu deinem Fach.
CDMachine Learning and Data Science Operations Manager (m/f/d)›BGWerkstudent E-Learning (m/w/d)›FGPraktikum E-Learning (SoSe 25)›IIData Scientist mit Schwerpunkt Machine Learning / Machine Learning Engineer (m/w/d)›JHWerkstudent IT Corporate Learning (m/w/d)›LSPraktikum Aktionsmanagement Onlineshop›
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
Universität Heidelberg
Die Universität Heidelberg wurde 1386 gegründet. Mit rund 30.000 Studierenden gehört sie zu den großen Hochschulen des Landes – der Frauenanteil liegt bei 55 %, 18 % kommen aus dem Ausland.
Studium
100 %bestandene Prüfungen
Menschen
29.534Studierende
55 %Frauenanteil
18 %Internationale
Chancen
4.393Erstsemester pro Jahr
300Erasmus-Partner
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Starke mathematische Fundierung statt reiner Tool-Anwendung
- Forschungsnahe Seminare mit direktem Bezug zu aktuellen Themen
- Gute Anschlussfähigkeit an Promotion und Industrieforschung
Worauf du achten solltest
Wer eine überwiegend anwendungsorientierte, programmierlastige Ausbildung sucht, sollte bedenken, dass hier mathematische Theorie und Beweisführung im Zentrum stehen und ein hohes Abstraktionsniveau vorausgesetzt wird.
Passt Mathematics of Machine Learning and Data Science zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du hast Freude an mathematischer Beweisführung und abstraktem Denken.
- Du willst verstehen, warum Machine-Learning-Methoden funktionieren, nicht nur, wie man sie anwendet.
- Du interessierst dich für geometrische und statistische Perspektiven auf Daten.
- Du kannst dir vorstellen, später zu promovieren oder in der Forschung zu arbeiten.
Wer schnelle, rein praxisorientierte Programmierprojekte ohne tiefere theoretische Fundierung sucht, wird mit dem starken Fokus auf Mathematik hier möglicherweise weniger glücklich.
For international students
Studying Mathematics of Machine Learning and Data Science at Uni Heidelberg from abroad
What the university publishes decides your application. Residence and financing rules come from the federal portal, in English.
Admission
EnglishLanguage of instruction
TOEFL · IELTSRecognised language certificates
Cost
1.500 € / semesterTuition, published by the university
11.904 €Blocked-account proof of funds (2026), if you need a visa
Work & stay
140 / 280Full / half working days per year alongside study
18 monthsResidence permit to find a job after graduating
Every figure is published data for this program, this university, or a federal value that applies nationwide.
Five steps in the right order
- 1Check the programCompare degree, language of instruction, deadlines and entry requirements, all published on this page.
- 2Clarify admissionRecognised German-language certificates: TOEFL-Test mit einem Ergebnis von mind. 532 (Papierversion) bzw. 72 (Internetversion). Also check that your school-leaving certificate is recognised.
- 3Submit your applicationApplications run through heiCO. Keep the deadline for your intake in view early.
- 4Prepare your financingKeep study costs and living costs separate. If you need a visa, a blocked account is usually part of the proof.
- 5Plan entry and arrivalVisa, health insurance, housing and enrollment, organised well before the semester starts.
Federal values: Make it in Germany (federal government portal), as of 2026. Whether you need a visa and which proofs apply depends on your nationality and situation. After graduation you can stay for 18 months to look for a qualified job.
Your first-year budget
Semester fee189,80 € per semester
Tuitionnone for a first degree
Proof of funds11.904 € for the first yearrequired for the visa – roughly 992 € per month
The proof of funds is not a price. It shows you can cover your living costs – the money pays for your life in Germany, not the university.
Language of instructionEnglishAccepted: Bescheinigung über einen englischsprachigen Universitätsabschluss, z.B. B.Sc. Mathematics, TOEFL-Test mit einem Ergebnis von mind. 532 bzw. 72, International Englisch Language Test System mit einem Ergebnis von mind. 5,5 and more
Working while studying140 daysfull days per year, or 280 half days
Staying after graduation18 monthsresidence permit to look for a job in Germany
Plan your first yearRent, semester fee and everyday costs for your city – turn 992 € a month into a real plan.
Budget planner →Bewerbung & Fristen
Fristen und Zulassung direkt von den offiziellen Seiten der Hochschule.
Bewerbungsfristen
Zulassung & Voraussetzungen
| Frist | Information about deadlines can be obtained after you have put together a degree program |
- Zulassung
- Consecutive master's programmes with admission restriction
- Voraussetzung
- Kenntnisse der Mathematik im Umfang einer entsprechenden Grundlagenvorlesung in drei der folgenden Bereiche: Funktionalanalysis, Differentialgeometrie, Optimierung, Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie, Numerik
- Studienstart
- Winter semester only
Quelle: offizielle Seiten der Hochschule.
Weitere & ähnliche Studiengänge
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Vergleiche Mathematics of Machine Learning and Data Science an anderen Hochschulen, Orten und ohne NC.
Häufige Fragen
Brauche ich für Mathematics of Machine Learning and Data Science in Heidelberg einen mathematischen Bachelor?
Ein solides mathematisches Fundament aus dem Erststudium ist sinnvoll, da der Studiengang stark theoriebasiert ist und Beweisführung sowie Abstraktion voraussetzt.
Ist der Studiengang eher theoretisch oder praktisch ausgerichtet?
Der Schwerpunkt liegt klar auf der mathematischen Theorie hinter Machine-Learning-Verfahren, ergänzt durch Seminare und Module wie Geometric Methods for Machine Learning, die praktische Anwendungen einordnen.
Welche Berufe stehen mir nach dem Abschluss offen?
Typische Wege führen in datengetriebene Berufe der Informatik, etwa als Data Scientist oder Research Engineer, sowie in die wissenschaftliche Laufbahn über eine Promotion.
Wie ist der Studiengang in Heidelberg organisiert?
Es handelt sich um ein Vollzeitstudium an der Universität Heidelberg, das mathematische Kernmodule mit forschungsnahen Seminaren und überfachlichen Kompetenzen wie im Modul Cross-disciplinary Competencies verbindet.
Kostenlos & unverbindlich
Infomaterial zu Mathematics of Machine Learning and Data Science bekommen
Studienführer, Termine, Zulassung & Finanzierung – kostenlos direkt in dein Postfach.
Redaktionell moderiert
Noch eine Frage zu Mathematics of Machine Learning and Data Science?
Schick sie an die Redaktion. Jede Frage wird geprüft und niemals automatisch veröffentlicht.
StudyKit · kostenlos
Noch unsicher bei der Studienwahl?
Mit StudyKit gehst du Studienwahl, Bewerbung und Finanzierung an einem Ort an, begleitet von einem persönlichen KI-Assistenten. Finde heraus, was wirklich zu dir passt, und starte deine Bewerbung Schritt für Schritt.
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