Der Studiengang Econometrics an der TU Dortmund richtet sich an Studierende, die wirtschaftliche Zusammenhänge mit quantitativen Methoden analysieren möchten. Statt reiner Theorie liegt der Schwerpunkt auf der praktischen Anwendung statistischer und ökonometrischer Modelle auf reale Datensätze – von Finanzmärkten bis zu makroökonomischen Zeitreihen.
Die TU Dortmund ist bekannt für ihre starke Statistik- und Wirtschaftswissenschaften-Fakultät, was dem Studiengang eine solide methodische Basis verleiht. Der Master schließt mit dem M.Sc. ab und ist als Vollzeitstudium konzipiert, das sowohl Absolvent:innen wirtschaftswissenschaftlicher als auch mathematisch-statistischer Bachelorstudiengänge offensteht.
Da die Zulassung zulassungsfrei erfolgt, steht der Weg in den Studiengang grundsätzlich allen Interessierten mit passendem fachlichem Hintergrund offen, sofern die formalen Voraussetzungen erfüllt sind.
64 Module · 120 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Studierende erwerben spezialisiertes Wissen in einer Programmiersprache oder Software (z.B. SAS, Julia, Python, R) und lernen praktische Aspekte der Datenwissenschaft wie Datenmanagement, Datenschutz und internationale Datenbanksysteme.
Studierende bearbeiten in Teams umfangreiche Projekte mit echten Daten oder absolvieren ein externes Praktikum in Unternehmen und präsentieren ihre Ergebnisse. Ein Seminar vermittelt wissenschaftliches Arbeiten durch Präsentation und Diskussion von Fachliteratur.
Spezialisierte Methoden der Zeitreihenanalyse werden mit Vorlesungen und Übungen vermittelt.
Spezialisierte Methoden der Überlebensanalyse werden mit Vorlesungen und Übungen vermittelt.
Bootstrapping-Methoden werden mit Vorlesungen und Übungen als spezialisierter Kurs vermittelt.
Stichprobenverfahren werden mit Vorlesungen und Übungen behandelt.
Auffrischung von fortgeschrittenen mathematischen Grundlagen.
Vermittlung von Kenntnissen in Datenstrukturen und grundlegenden Programmierkonzepten.
Vermittlung von Grundkenntnissen in Informationssystemen.
Auffrischung von Grundkenntnissen in Wahrscheinlichkeitstheorie.
Vermittlung von Grundkenntnissen in statistischer Inferenz.
Vermittlung von Grundkenntnissen in linearen Modellen.
Einführende Fallstudien zur Anwendung von statistischen Methoden auf praktische Probleme.
Einführung in grundlegende Konzepte des statistischen Lernens und maschinellen Lernens.
Erweiterte Klassen von Modellen wie neuronale Netze, Boosting und baumbasierte Methoden sowie generalisierte additive Modelle werden eingeführt. Die Relevanz und Limitationen von Methoden insbesondere für große Datenmengen werden demonstriert.
Wahrscheinlichkeitstheorie und Entscheidungstheorie bilden die Grundlagen für das Verständnis anspruchsvoller statistischer Methoden und werden mit formaler Sprache und mathematischen Grundlagen behandelt.
Methoden für Handhabung und Analyse großer Datenmengen werden vorgestellt, einschließlich Datenimport, Visualisierung und spezialisierte Techniken wie Online-Learning auf Datenströmen sowie Parallelcomputing-Verfahren.
Studierende wenden wissenschaftliche Methoden eigenständig auf ein Datenwissenschaftsproblem an und präsentieren ihre Ergebnisse in einer schriftlichen Arbeit und einem Seminarvortrag innerhalb von sechs Monaten.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Econometrics an der TU Dortmund ist ein forschungsorientierter Masterstudiengang, der ökonomische Fragestellungen mit den Werkzeugen der Statistik und Datenanalyse verknüpft. Er positioniert sich an der Schnittstelle zwischen Volkswirtschaftslehre, Statistik und angewandter Informatik.
Die Nähe zur renommierten Statistik-Fakultät der TU Dortmund prägt das Profil: Studierende lernen nicht nur klassische ökonometrische Modelle, sondern auch moderne Ansätze der Datenanalyse kennen, die in Wirtschaft und Forschung zunehmend gefragt sind.
Zentrale Bausteine sind Module wie Time Series Analysis, in dem Studierende lernen, wirtschaftliche und finanzielle Zeitreihen zu modellieren und Prognosen abzuleiten. Ergänzt wird dies durch Data Science in Practice, das den praktischen Umgang mit großen Datensätzen und modernen Analysetools vermittelt.
Im Modul Project Work wenden Studierende die erlernten Methoden auf eigenständige Fragestellungen an – häufig in Zusammenarbeit mit Unternehmen oder Forschungseinrichtungen, was einen direkten Praxisbezug schafft.
Der Studiengang eignet sich für Personen mit ausgeprägtem Interesse an Zahlen, Statistik und wirtschaftlichen Zusammenhängen. Ein solides mathematisches Grundverständnis ist hilfreich, da die Modelle und Methoden anspruchsvoll sind.
Wer bereits im Bachelor Berührung mit Statistik, VWL oder quantitativen Methoden hatte, findet hier eine logische Fortsetzung. Auch Quereinsteiger:innen aus mathematischen oder informatiknahen Studiengängen können von diesem Profil profitieren.
Absolvent:innen von Econometrics finden vielfältige Einsatzmöglichkeiten als Econometrics-Fachkräfte, etwa in Banken, Versicherungen, Unternehmensberatungen, bei Wirtschaftsforschungsinstituten oder in Data-Science-Teams großer Unternehmen.
Die Kombination aus ökonomischem Verständnis und methodischer Tiefe macht Absolvent:innen besonders für Positionen interessant, in denen komplexe Datenanalysen in wirtschaftliche Entscheidungen übersetzt werden müssen.
Die TU Dortmund bietet als technische Universität eine Infrastruktur, die quantitative Studiengänge wie Econometrics besonders unterstützt – etwa durch enge Verzahnung mit der Statistik-Fakultät und moderne Rechenressourcen.
Das Vollzeitformat ermöglicht eine fokussierte Auseinandersetzung mit den anspruchsvollen Inhalten und erlaubt es, Projekt- und Abschlussarbeiten intensiv zu bearbeiten.
Ehrliche Einordnung auf Basis der gebundenen Daten, plus dein persönlicher Match.
Dieser Studiengang hat keinen Numerus Clausus. Deine Abiturnote ist für die Zulassung nicht entscheidend, oft ist sogar ein Einstieg ohne Abitur möglich.
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.
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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.Es gelten die Teilnahmebedingungen. Details und Bedingungen erhältst du mit dem Infomaterial.
Der Studiengang öffnet Türen zu analytisch geprägten Berufsfeldern, in denen ökonomisches Denken und statistisches Handwerk zusammenkommen.
Branchenweite Marktorientierung für Econometrics-Profile (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Wie sich der Berufsalltag von Econometrics-Fachkräften durch KI verändert, lässt sich bereits heute in Grundzügen abschätzen.
Künstliche Intelligenz verändert die Arbeit mit ökonometrischen Modellen spürbar, ersetzt aber nicht die fachliche Einordnung.
Die Fähigkeit, Zeitreihen zu modellieren und Prognosen abzuleiten, wird im Modul Time Series Analysis gezielt aufgebaut, während Data Science in Practice den praktischen Umgang mit modernen Analysewerkzeugen vermittelt.
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Kurzprofil der Technische Universität Dortmund – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Wer mit Statistik und Mathematik auf Kriegsfuß steht, sollte sich der methodischen Tiefe des Studiengangs bewusst sein – ohne solides quantitatives Grundverständnis wird das Studium schnell zur Herausforderung.
Wer mit Statistik und Mathematik auf Kriegsfuß steht, sollte sich der methodischen Tiefe des Studiengangs bewusst sein – ohne solides quantitatives Grundverständnis wird das Studium schnell zur Herausforderung.
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei, sodass keine spezifische Zugangsbeschränkung wie ein NC besteht. Formale Zugangsvoraussetzungen sollten dennoch geprüft werden.
Gute Kenntnisse in Statistik, Mathematik und idealerweise Grundlagen der Volkswirtschaftslehre erleichtern den Einstieg erheblich, da die Module wie Time Series Analysis methodisch anspruchsvoll sind.
Durch Module wie Project Work erhalten Studierende die Möglichkeit, ökonometrische Methoden auf reale Fragestellungen anzuwenden, oft in Zusammenarbeit mit externen Partnern.
Absolvent:innen arbeiten häufig als Econometrics-Fachkräfte in Banken, Beratungen, Forschungseinrichtungen oder Data-Science-Teams, wo ökonomisches und statistisches Wissen gefragt ist.
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