Mathematik Master of Science an der Technische Universität Berlin
Der Master Mathematik an der TU Berlin vertieft analytisches Denken und mathematische Modellierung – in Teilzeit studierbar für alle, die Beruf und Studium verbinden wollen.Über den Studiengang
Der Studiengang Mathematik führt an der TU Berlin zum M.Sc. und richtet sich an Studierende, die nach einem ersten mathematischen Abschluss ihre analytischen und methodischen Fähigkeiten vertiefen möchten. Die TU Berlin ist als technische Hochschule bekannt für eine enge Verzahnung von Mathematik mit Ingenieur- und Naturwissenschaften, was sich auch im Masterprogramm widerspiegelt.
Durch das Teilzeitformat lässt sich das Studium mit Berufstätigkeit, Familie oder anderen Verpflichtungen kombinieren. Wer in Berlin bereits beruflich verankert ist oder erste Praxiserfahrung sammeln möchte, kann so parallel eine wissenschaftliche Vertiefung in Mathematik verfolgen, ohne den Anschluss an den Arbeitsmarkt zu verlieren.
Inhaltlich baut der Studiengang auf einem soliden Fundament aus Analysis und computerorientierter Mathematik auf und öffnet den Blick für weiterführende, oft interdisziplinäre Anwendungen – ein Ansatz, der zur technisch-naturwissenschaftlichen Ausrichtung der TU Berlin passt.
Curriculum & Module
126 Module – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Analysis II+III
Computerorientierte Mathematik I+II
Lineare Algebra I+II
Numerische Mathematik I
Wahrscheinlichkeitstheorie I
Differentialgleichungen I
Algebra I
Differentialgeometrie I
Funktionalanalysis I
Geometrie I
Einführung in die Lineare und Kombinatorische Optimierung (ADM I)
Diskrete Geometrie I
Mathematisches Seminar
Wahrscheinlichkeitstheorie II
Maß- und Integrationstheorie
Mathematische Physik I
Komplexe Analysis I
Topologie
Diskrete Strukturen I
Elementare Zahlentheorie
Nichtlineare Optimierung
Modellierung mit Differentialgleichungen
Differentiell-algebraische Gleichungen
Infinite-dimensional control theory
Kontrolltheorie
Matrizentheorie
Matrix Theory
Modellreduktion
Multilevel methods for solving linear systems of equations
Numerische Mathematik II
Numerische Lineare Algebra I
Numerische Lineare Algebra II
Numerische Lineare Algebra I+II
Numerik partieller Differentialgleichungen
Numerische Mathematik für Ingenieurwissenschaften II
Theory of Krylov subspace methods
Wissenschaftliches Rechnen
Fortgeschrittene Themen der Kontrolltheorie (5 LP)
Fortgeschrittene Themen der Kontrolltheorie (10 LP)
Fortgeschrittene Themen der Numerischen Linearen Algebra (5 LP)
Fortgeschrittene Themen der Numerischen Linearen Algebra (10 LP)
Fortgeschrittene Themen der Numerischen Mathematik (5 LP)
Fortgeschrittene Themen der Numerischen Mathematik (10 LP)
Besov-Räume, Interpolation und Approximation
Convex Analysis
Differentialgleichungen II A
Differentialgleichungen II B
Differentialgleichungen III
Funktionalanalysis II
Funktionalanalysis III
Harmonische Analysis I
Inverse Probleme
Optimalsteuerung bei partiellen Differentialgleichungen
Sobolew-Räume
Stochastische Partielle Differentialgleichungen
Variationsrechnung und optimale Steuerung
Fortgeschrittene Themen der Differentialgleichungen (10 LP)
Fortgeschrittene Themen der Differentialgleichungen (5 LP)
Fortgeschrittene Themen der Funktionalanalysis (10 LP)
Fortgeschrittene Themen der Funktionalanalysis (5 LP)
Fortgeschrittene Themen der Modellierung mit Differentialgleichungen (10 LP)
Fortgeschrittene Themen der Modellierung mit Differentialgleichungen (5 LP)
Fortgeschrittene Themen der Nichtlinearen Optimierung (10 LP)
Fortgeschrittene Themen der Nichtlinearen Optimierung (5 LP)
Extremwerttheorie und Punktprozesse
Finanzmathematik I
Finanzmathematik II
Models of biological neural networks
Statistik
Stochastic Processes in Evolution
Stochastik in den Neurowissenschaften
Stochastik in den Neurowissenschaften I
Stochastik in den Neurowissenschaften II
Stochastische Modelle
Versicherungsmathematik
Wahrscheinlichkeitstheorie III
Wahrscheinlichkeitstheorie IV
Fortgeschrittene Themen der Finanzmathematik (10 LP)
Fortgeschrittene Themen der Finanzmathematik (5 LP)
Fortgeschrittene Themen der Stochastik (10 LP)
Fortgeschrittene Themen der Stochastik (5 LP)
Differentialgeometrie II
Differentialgeometrie III
Diskrete Geometrie II
Diskrete Geometrie III
Geometrie II
Geometrie III
Komplexe Analysis II
Mathematische Physik II
Mathematische Physik III
Mathematische Visualisierung I
Mathematische Visualisierung II
Optimization and tropical geometry
Fortgeschrittene Themen der Differentialgeometrie (10 LP)
Fortgeschrittene Themen der Differentialgeometrie (5 LP)
Fortgeschrittene Themen der Diskreten Geometrie (10 LP)
Fortgeschrittene Themen der Diskreten Geometrie (5 LP)
Fortgeschrittene Themen der Geometrie (10 LP)
Fortgeschrittene Themen der Geometrie (5 LP)
Fortgeschrittene Themen der Mathematischen Physik (10 LP)
Fortgeschrittene Themen der Mathematischen Physik (5 LP)
Fortgeschrittene Themen der Mathematischen Visualisierung (10 LP)
Fortgeschrittene Themen der Mathematischen Visualisierung (5 LP)
Algebra II
Algebra III: Reelle Algebra
Algebra IV: Darstellungstheorie
Algebraische Geometrie
Algebraische Geometrie II
Algebraische Geometrie III
Algorithmische Algebra
Approximationsalgorithmen (ADM III)
Computational Mixed Integer Programming (ADM III)
Condition: Geometry of Numerical Algorithms
Diskrete Optimierung (ADM II)
Diskrete Strukturen II
Diskrete Strukturen III
High-dimensional Convex Geometry
Konvexgeometrie I
Konvexgeometrie II
Fortgeschrittene Themen der Algebra (10 LP)
Fortgeschrittene Themen der Algebra (5 LP)
Fortgeschrittene Themen der Algorithmischen Diskreten Mathematik (10 LP)
Fortgeschrittene Themen der Algorithmischen Diskreten Mathematik (5 LP)
Fortgeschrittene Themen der Diskreten Strukturen (10 LP)
Fortgeschrittene Themen der Diskreten Strukturen (5 LP)
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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 Mathematik-Master an der TU Berlin setzt auf ein forschungsnahes, analytisch geprägtes Studium, das klassische mathematische Kernthemen mit computerorientierten Methoden verbindet. Die Teilzeitoption erlaubt es, das Tempo individuell zu gestalten und Studieninhalte über einen längeren Zeitraum zu verteilen.
Im Zentrum steht die Fähigkeit, komplexe mathematische Strukturen zu verstehen, zu beweisen und auf reale Fragestellungen anzuwenden – eine Kompetenz, die an einer technischen Universität wie der TU Berlin besonders praxisnah vermittelt wird.
Studieninhalte
Module wie Analysis I sowie die vertiefenden Kurse Analysis II+III bilden das theoretische Rückgrat des Studiums und schulen exaktes mathematisches Denken auf hohem Niveau. Ergänzend vermitteln Computerorientierte Mathematik I+II den souveränen Umgang mit numerischen Verfahren und algorithmischem Denken.
Diese Kombination aus reiner Theorie und computergestützter Anwendung spiegelt den Anspruch der TU Berlin wider, Mathematik nicht isoliert, sondern im Zusammenspiel mit Technik und Datenverarbeitung zu lehren.
Für wen passt das?
Der Studiengang eignet sich für Personen mit einem ersten mathematischen oder eng verwandten Abschluss, die ihre Kenntnisse vertiefen und gleichzeitig berufliche oder private Verpflichtungen in Berlin nicht aufgeben möchten. Wer Freude an abstraktem Denken und strukturierter Problemlösung hat, findet hier ein passendes Umfeld.
Auch für Berufstätige aus technischen oder datengetriebenen Feldern kann das Teilzeitstudium eine sinnvolle Möglichkeit sein, mathematisches Fachwissen gezielt auszubauen.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolvent:innen der Mathematik bewegen sich in einem breiten Berufsfeld, das von Forschung und Lehre über Datenanalyse bis zu technischen und wirtschaftsnahen Bereichen reicht. Die Zuordnung zu Berufen in der Mathematik zeigt, wie vielseitig die Einsatzmöglichkeiten mit einem fundierten mathematischen Master sind.
Gerade die Kombination aus theoretischer Tiefe und computerorientierten Fähigkeiten, wie sie an der TU Berlin vermittelt wird, wird in vielen technologienahen Branchen geschätzt.
Hochschule & Format
Die TU Berlin bietet als technische Universität ein Umfeld, in dem Mathematik eng mit Ingenieur- und Informatikdisziplinen verzahnt ist. Das Teilzeitformat unterstreicht den Anspruch, auch berufsbegleitend ein anspruchsvolles mathematisches Studium zu ermöglichen.
Der Standort Berlin bietet zudem Zugang zu einem lebendigen akademischen und wirtschaftlichen Umfeld, das Vernetzung während des Studiums erleichtert.
Zulassung & Zugangswege
Deine Zulassungschancen
Ehrliche Einordnung auf Basis der gebundenen Daten, plus dein persönlicher Match.
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.
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.- Finde & wähle deinen Studiengang über StudySmarter und das StudyKit
- Schreib dich darüber an deiner Uni ein und schließe erfolgreich ab
- Bewirb dich über die StudySmarter Jobbörse und CareerKit für deinen ersten Job nach dem Studium
Es gelten die Teilnahmebedingungen. Details und Bedingungen erhältst du mit dem Infomaterial.
Karriere & Gehalt
Ein Mathematik-Master eröffnet Wege in analytisch geprägte Berufsfelder, die sich stetig weiterentwickeln.
- Einstieg als mathematische:r Analyst:inErste Anwendung mathematischer Methoden in Projekten oder Forschungsteams · 0 bis 3 Jahre
- Fachliche VertiefungÜbernahme komplexerer Modellierungs- oder Datenprojekte mit wachsender Eigenverantwortung · 2 bis 5 Jahre
- Senior-Rolle mit ProjektverantwortungLeitung von Teilprojekten und Beratung zu mathematisch-technischen Fragestellungen · 5 bis 8 Jahre
- LeitungspositionVerantwortung für Teams, strategische Ausrichtung mathematischer oder datengetriebener Bereiche · ab 8 Jahren
Gehaltsspanne nach Karrierephase
Branchenweite Marktorientierung für Berufe in der Mathematik (o.S.) (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Arbeitsmarkt & Zukunft
Wie sich der Beruf rund um mathematische Tätigkeiten durch KI verändert, lässt sich in groben Tendenzen skizzieren.
Wie KI den Beruf verändert
KI-Systeme verändern, welche Aufgaben Mathematiker:innen selbst übernehmen und welche zunehmend automatisiert ablaufen.
KI nimmt dir ab
- Numerische Standardberechnungen und Simulationen
- Automatisiertes Testen und Validieren von Modellen
- Erste Datenaufbereitung und -bereinigung
- Routinemäßige Auswertung großer Datenmengen
Menschlich gefragter denn je
- Entwicklung neuer mathematischer Modelle und Theorien
- Kritische Interpretation komplexer Ergebnisse
- Kommunikation mathematischer Erkenntnisse an Fachfremde
- Kreative Problemlösung bei neuartigen Fragestellungen
Fähigkeiten wie exaktes Beweisen und algorithmisches Denken werden gezielt in Analysis I, Analysis II+III und Computerorientierte Mathematik I+II aufgebaut.
Arbeiten neben dem Studium
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Berlin, ideal neben dem Präsenzstudium am Campus.
Stellen live aus der StudySmarter Jobbörse · laufend aktualisiert.
Tools & Rechner
Kostenlose StudySmarter-Tools für Finanzierung, Karriere und Bewerbung – direkt einsatzbereit.
Die Hochschule im Profil
Kurzprofil der Technische Universität Berlin – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
Technische Universität Berlin
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Enge Verzahnung von Theorie und computerorientierten Methoden
- Teilzeitformat für Studierende mit beruflichen Verpflichtungen
- Technisch geprägtes Umfeld an der TU Berlin
Worauf du achten solltest
Wer sich für diesen Studiengang entscheidet, sollte einschätzen, dass ein Teilzeitstudium in Mathematik hohe Selbstorganisation erfordert, da anspruchsvolle theoretische Inhalte über einen längeren Zeitraum kontinuierlich vertieft werden müssen.
Passt Mathematik zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du hast bereits mathematische Vorkenntnisse und möchtest sie vertiefen.
- Du suchst ein Teilzeitformat, das sich mit Beruf oder anderen Verpflichtungen vereinbaren lässt.
- Du interessierst dich für die Verbindung von Theorie und computerorientierten Methoden.
- Dir gefällt das technisch geprägte Umfeld der TU Berlin.
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Häufige Fragen
Ist der Mathematik-Master an der TU Berlin auch neben dem Beruf machbar?
Das Teilzeitformat ist genau dafür ausgelegt, sodass sich das Studium über einen längeren Zeitraum mit einer Berufstätigkeit kombinieren lässt.
Welche Vorkenntnisse werden für den Master erwartet?
Ein solides Fundament in Bereichen wie Analysis und computerorientierter Mathematik ist hilfreich, da die Module Analysis I, Analysis II+III sowie Computerorientierte Mathematik I+II direkt darauf aufbauen.
Welche Berufsfelder stehen nach dem Abschluss offen?
Die Nähe zu Berufen in der Mathematik zeigt, dass Absolvent:innen in Forschung, Datenanalyse und technisch-mathematischen Bereichen tätig werden können.
Warum ist die TU Berlin für diesen Studiengang besonders geeignet?
Als technische Universität verbindet die TU Berlin mathematische Theorie eng mit ingenieurwissenschaftlichen und informationstechnischen Anwendungen, was dem Studiengang eine praxisnahe Ausrichtung gibt.
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