1. Semester
Technische Universität Chemnitz · Master
Data Science Master of Science an der Technische Universität Chemnitz
Der Masterstudiengang Data Science an der Technischen Universität Chemnitz verbindet wissenschaftliches Rechnen mit fundierter Algorithmik – zulassungsfrei und in Vollzeit.M.Sc.
Master of Science
120
ECTS-Punkte
4 Sem.
Regelstudienzeit
Chemnitz
Studienort
Über den Studiengang
Der Studiengang Data Science an der TU Chemnitz richtet sich an alle, die datengetriebene Methoden nicht nur anwenden, sondern auch mathematisch und algorithmisch durchdringen wollen. Die Nähe zur Informatik und zur Theoretischen Physik prägt das Profil: Statt reiner Tool-Anwendung stehen wissenschaftliches Rechnen, effiziente Algorithmen und solide Datenstrukturen im Zentrum.
Als zulassungsfreier Master in Chemnitz können Studierende mit einem passenden Bachelorabschluss direkt einsteigen und sich in einem forschungsnahen Umfeld auf komplexe Modellierungs- und Analyseaufgaben vorbereiten. Die TU Chemnitz ist bekannt für ihre Stärke in Hochleistungsrechnen und angewandter Mathematik, was dem Studiengang eine technisch anspruchsvolle Ausrichtung verleiht.
Curriculum & Module
33 Module – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
1. Semester
Algorithmen, Datenstrukturen, Programmierung
1. Semester
Methoden in der Theoretischen Physik
1. Semester
Einführung in Data Science
1. Semester
Praxismodul
1. Semester
Fachmethodik
2. Semester
Physik der 2D-Materialien
2. Semester
Physik der Solarzellen
2. Semester
Simulation stochastischer Prozesse
2. Semester
Physik der Halbleiterlaser
2. Semester
Computersimulationen in der statistischen Physik
2. Semester
Kognitive Psychophysiologie
2. Semester
Grundlagen der Psychophysik
2. Semester
Aufmerksamkeit und Augenbewegungen
2. Semester
Sensorik und computergestütztes Messen
2. Semester
Nanophysik und mesoskopische Systeme
2. Semester
Mathematische Grundlagen der Lerntheorie
2. Semester
Integrated Circuit Design – Transistor Level
2. Semester
Image Processing and Pattern Recognition
2. Semester
Neurophysik
2. Semester
Grundlagen der Robotik
2. Semester
Einführung in die Künstliche Intelligenz
2. Semester
Bildverstehen
2. Semester
Neurocomputing
2. Semester
Numerische Optimierung
2. Semester
Numerische Lineare Algebra
2. Semester
Numerik Partieller Differentialgleichungen
2. Semester
Inverse Probleme
2. Semester
Mathematische Statistik
2. Semester
Angewandte Statistik
2. Semester
Paralleles Wissenschaftliches Rechnen
2. Semester
Elektronenstruktur und -transporttheorie
4. Semester
Master-Arbeit
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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
Data Science an der TU Chemnitz ist als forschungsorientierter Masterstudiengang konzipiert, der Studierende befähigt, große und komplexe Datenmengen mit fundierten mathematisch-informatischen Methoden zu analysieren. Die Verbindung von Informatik, wissenschaftlichem Rechnen und Physik ist an dieser Hochschule besonders ausgeprägt.
Im Zentrum steht nicht das reine Erlernen von Analyse-Software, sondern das Verständnis der zugrunde liegenden Algorithmen und Rechenverfahren, die Data-Science-Anwendungen erst leistungsfähig machen.
Studieninhalte
Module wie Wissenschaftliches Rechnen, Algorithmen und Datenstrukturen sowie Programmierung bilden das methodische Rückgrat des Studiums. Ergänzt werden diese durch Methoden in der Theoretischen Physik, die einen ungewöhnlichen, aber wertvollen Blickwinkel auf mathematische Modellierung und Simulation eröffnen.
Diese Kombination unterscheidet den Chemnitzer Studiengang von vielen klassischen Data-Science-Programmen, die stärker auf Statistik und Business-Anwendungen ausgerichtet sind: Hier lernst du, wie man rechenintensive Probleme effizient löst und Modelle aus den Naturwissenschaften auf Daten überträgt.
Für wen passt das?
Besonders geeignet ist der Studiengang für Personen mit einem Faible für Mathematik, Informatik oder Physik, die algorithmische Tiefe einem rein anwendungsorientierten Umgang mit Analysetools vorziehen. Auch wer bereits einen technisch-naturwissenschaftlichen Bachelor mitbringt, findet hier eine passende Vertiefung.
Wer dagegen einen stärker wirtschaftlich oder sozialwissenschaftlich geprägten Zugang zu Data Science sucht, sollte die Modulstruktur genau prüfen, da der Fokus hier klar auf rechnergestützten und algorithmischen Methoden liegt.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolventinnen und Absolventen finden Anschluss an Berufe in der Informatik, etwa in der Softwareentwicklung, im Bereich High Performance Computing oder in datenintensiven Forschungs- und Industrieprojekten. Die technische Tiefe des Studiengangs qualifiziert auch für Positionen, die über klassische Data-Analyst-Rollen hinausgehen.
Gerade die Kombination aus Programmierung, Algorithmik und wissenschaftlichem Rechnen öffnet Türen in Branchen, in denen Simulation, Optimierung und große Datenmengen zusammenkommen, etwa Ingenieurwesen, Forschungseinrichtungen oder Technologieunternehmen.
Hochschule & Format
Die TU Chemnitz bietet den Studiengang zulassungsfrei an, sodass Interessierte mit passendem Vorwissen ohne Auswahlverfahren einsteigen können. Das Vollzeitstudium findet in Präsenz statt und profitiert von der technischen Infrastruktur einer Universität mit Schwerpunkt auf Höchstleistungsrechnen.
Die überschaubare Größe des Hochschulstandorts Chemnitz ermöglicht in der Regel einen engeren Kontakt zu Lehrenden als an sehr großen Universitäten.
Zulassung & Zugangswege
ZulassungsfreiData Science ist an der TU Chemnitz 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
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Karriere & Gehalt
Der Weg vom Berufseinstieg bis in Führungspositionen zeigt, wie sich algorithmisches und mathematisches Know-how aus dem Studium im Berufsleben weiterentwickeln lässt.
- Junior Data Scientist / Entwickler:inEinstieg in Teams, die Daten aufbereiten, Modelle implementieren und erste eigene Analysepipelines entwickeln · 0 bis 2 Jahre
- Data Scientist / Research EngineerEigenständige Entwicklung und Optimierung von Algorithmen sowie Modellen für komplexe, rechenintensive Fragestellungen · 2 bis 5 Jahre
- Senior Data Scientist / Lead DeveloperVerantwortung für technische Architektur, Methodenauswahl und Anleitung jüngerer Teammitglieder · 5 bis 8 Jahre
- Team- oder FachbereichsleitungStrategische Steuerung von Data-Science-Projekten und Teams sowie Schnittstelle zu Forschung und Geschäftsleitung · 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 von Data Scientists durch KI verändert, lässt sich am ehesten an konkreten Aufgabenfeldern zeigen.
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 bereits heute, welche Aufgaben Data Scientists selbst übernehmen und welche Werkzeuge diese Arbeit unterstützen.
KI nimmt dir ab
- Automatisiertes Feature Engineering und Vorverarbeitung großer Datensätze
- Generierung von Standardcode für Datenpipelines und Modelltraining
- Erste Modellvergleiche und Hyperparameter-Suche durch AutoML-Tools
- Routinemäßige Report- und Visualisierungserstellung
Menschlich gefragter denn je
- Auswahl und mathematische Herleitung geeigneter Algorithmen für komplexe Probleme
- Kritische Bewertung von Modellannahmen und Simulationsergebnissen
- Interdisziplinäre Übersetzung zwischen Fachdisziplin, Informatik und Anwendungsfeld
- Verantwortung für Reproduzierbarkeit und wissenschaftliche Sorgfalt
Die Fähigkeit, komplexe numerische Probleme selbstständig zu strukturieren, wird direkt durch Module wie Wissenschaftliches Rechnen und Algorithmen und Datenstrukturen aufgebaut.
Arbeiten neben dem Studium
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Chemnitz, 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 ChemnitzLive Praktikain ChemnitzLive 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 Technische Universität Chemnitz – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
TC
Technische Universität Chemnitz
Staatliche HochschulePräsenzstudiumChemnitz
StudySmarter-Score
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Starke algorithmische und mathematische Fundierung statt reiner Tool-Anwendung
- Zulassungsfreier Zugang erleichtert den Einstieg in den Master
- Enge Verzahnung mit Informatik und Theoretischer Physik schafft ein ungewöhnliches, tiefgehendes Profil
Worauf du achten solltest
Wer vor allem statistische oder wirtschaftswissenschaftliche Data-Science-Anwendungen erwartet, sollte beachten, dass der Chemnitzer Studiengang stark auf wissenschaftliches Rechnen und Algorithmik setzt – ein solides Fundament in Mathematik und Programmierung ist daher hilfreich, um von Beginn an gut mitzukommen.
Passt Data Science zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du interessierst dich für Mathematik, Algorithmik und wissenschaftliches Rechnen mehr als für reine Analyse-Tools.
- Du bringst bereits Grundlagen aus Informatik, Mathematik oder Physik mit oder bist bereit, dich intensiv einzuarbeiten.
- Du möchtest verstehen, wie Data-Science-Methoden technisch und rechnerisch funktionieren, nicht nur, wie man sie anwendet.
- Du schätzt ein forschungsnahes Umfeld an einer Technischen Universität mit überschaubarer Größe.
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Häufige Fragen
Ist der Data-Science-Master an der TU Chemnitz zulassungsbeschränkt?
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei, sodass Bewerberinnen und Bewerber mit passendem Vorwissen ohne Auswahlverfahren einen Studienplatz erhalten können.
Wie unterscheidet sich dieser Studiengang von anderen Data-Science-Masterprogrammen?
Der Chemnitzer Studiengang legt einen deutlichen Schwerpunkt auf wissenschaftliches Rechnen, Algorithmen und Datenstrukturen sowie Methoden aus der Theoretischen Physik – ein technisch-mathematischer Zugang, der stärker algorithmisch geprägt ist als viele anwendungsorientierte Programme.
Welche Vorkenntnisse sind für das Studium sinnvoll?
Da Module wie Programmierung, Algorithmen und wissenschaftliches Rechnen zentral sind, sind Grundlagen in Mathematik und Informatik hilfreich, um gut in den Studiengang einzusteigen.
Welche beruflichen Perspektiven eröffnet der Abschluss?
Der Master qualifiziert unter anderem für Berufe in der Informatik mit Fokus auf datenintensive und rechnerisch anspruchsvolle Aufgabenfelder, etwa in Softwareentwicklung, Forschung oder Hochleistungsrechnen.
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