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Technische Universität Dortmund · Master
Industrial Mathematics Master of Science an der Technische Universität Dortmund
Der Masterstudiengang Industrial Mathematics an der TU Dortmund verbindet angewandte Mathematik mit industrieller Praxis – von Robotik über maschinelles Lernen bis zu intelligenten Energienetzen.M.Sc.
Master of Science
120
ECTS-Punkte
4 Sem.
Regelstudienzeit
Dortmund
Studienort
Über den Studiengang
Der Studiengang Industrial Mathematics an der TU Dortmund richtet sich an Studierende, die mathematische Methoden nicht nur theoretisch durchdringen, sondern konkret auf industrielle Fragestellungen anwenden möchten. Der Master (M.Sc.) baut auf einem mathematischen oder verwandten Bachelor auf und vertieft das Fach in Richtung Modellierung, Simulation und datengetriebener Verfahren.
Typisch für die Ausrichtung an der TU Dortmund sind Module wie Mobile Robots, Machine Learning in Robotics und Smart Grids, die zeigen, wie eng Mathematik hier mit Ingenieur- und Informatikthemen verzahnt ist. Das Studium findet in Vollzeit statt und ist zulassungsfrei, was den Einstieg unkompliziert macht.
Dortmund als traditionsreicher Industrie- und Technologiestandort bietet dabei ein Umfeld, in dem Theorie und Anwendung eng zusammengedacht werden – ein Pluspunkt für alle, die Mathematik als Werkzeug für reale technische Probleme verstehen wollen.
Curriculum & Module
49 Module – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Weitere Module
Machine Learning in Robotics
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Smart Grids
Weitere Module
Distributed and Networked Control
Weitere Module
Single-Loop and Multi-Loop Controller Design
Weitere Module
Remote Sensing
Weitere Module
Machine Learning Methods for Engineers
Weitere Module
Mobile Radio Networks 1: Fundamentals and Design Aspects
Weitere Module
Mobile Radio Networks 2: Advanced Network Concepts
Weitere Module
Automotive Systems
Weitere Module
Methods of Information Technology: Statistical Signal Processing and Machine Learning
Weitere Module
Principles of Sustainability
Weitere Module
Components and Systems for Electric Mobility
Weitere Module
Advanced Process Control
Weitere Module
Computational Intelligence
Weitere Module
Mathematical Simulation Techniques
Weitere Module
Batch Process Operation
Weitere Module
Process Performance Optimization
Weitere Module
Real-Time Operating Systems Design and Implementation
Weitere Module
Automated Driving
Weitere Module
Linear Matrix Inequalities for Systems and Control
Weitere Module
Spectroscopic Methods
Weitere Module
Advanced Imaging Systems
Weitere Module
Smart Grid System Engineering: Safety, Security and Resilience
Weitere Module
LAB 1: Electromagnetic Field Theory Simulation
Weitere Module
LAB 2: Simulative Performance Evaluation of Communication Networks
Weitere Module
LAB 3: Simulation and Control of Robot Systems
Weitere Module
LAB 4: Programming Reconfigurable Hardware
Weitere Module
LAB 5: Control System Operation for Electrical Power Grids
Weitere Module
LAB 6: High Performance Computing in Python
Weitere Module
LAB 7: Process Control Lab
Weitere Module
General Education I
Weitere Module
General Education II
Weitere Module
Project Work
Weitere Module
Seminar Scientific Work
Weitere Module
Master Thesis
1. Semester6 ECTS
Advanced Engineering Mathematics
Einführung in fundamentale mathematische Techniken wie Lineare Algebra, Differentialgleichungen, Laplace-Transformation, Fourier-Reihen, Differentialrechnung mit mehreren Variablen, Stabilität von Differentialgleichungen und Variationsrechnung.
1. Semester6 ECTS
Control Theory and Applications
Vermittlung von Grundlagen in Regelungstheorie einschließlich Modellierung dynamischer Systeme, lineare Zustandsraum-Theorie, Laplace-Transformation und Transfermatrizen, sowie Design von Single-Loop-Reglern und Discrete-Time-Systemen.
1. Semester6 ECTS
Modeling and Control of Robotic Manipulators
Vermittlung von Kenntnissen in Modellierung, Planung und Kontrolle von Robotermanipulatoren einschließlich räumlicher Darstellungen, Kinematik, Dynamik, Aktoren und Sensoren sowie Bewegungs- und Interaktionskontrolle.
1. Semester3 ECTS
Scientific Programming with Matlab in Engineering
Qualifizierung zur Lösung von wissenschaftlichen Programmier- und Ingenieurproblemen mit Matlab, einschließlich Grundlagen, symbolisches Rechnen, Statistik, numerische Optimierung, Regelungssystemdesign und Robotik.
2. Semester6 ECTS
Datascience for Engineers
Inhalt und Kompetenzen werden noch angekündigt.
2. Semester5 ECTS
Application of Robots
Systematische Betrachtung von Anforderungen verschiedener Produktionsprozesse und deren Umsetzung in hochleistungsfähige Lösungen, einschließlich Robot-basierter Produktionsprozesse, Sensoren, Effektoren und Offline-Programmierung.
2. Semester3 ECTS
Data-Based Dynamic Modeling
Vermittlung von modernen Methoden zur Identifikation von Prozessmodellen aus Messdaten, einschließlich Parameteridentifikation, Subspace-Identification und nichtlinearer Black-Box-Modelle mit neuronalen Netzen.
2. Semester6 ECTS
Computer Vision
Fortgeschrittene Techniken der Bildverarbeitung und maschinellen Sehens, einschließlich Bildgebungsprozesse, Farbwahrnehmung, lokale Feature-Darstellungen, Extraktionen von Bildprimitiven und Objekterkennung mit Deep Learning.
2. Semester5 ECTS
3D Computer Vision
Vermittlung von Methoden zur 3D-Rekonstruktion und 3D-Posen-Schätzung, einschließlich projektiver Geometrie, Kalibrierung von Kamerasystemen, photogrammetrischen Methoden und oberflächenbasierten Rekonstruktionsverfahren.
2. Semester5 ECTS
Aspects of Mathematical Modeling
Einführung in verschiedene mathematische Modellierungstechniken wie Optimierung, partielle Differentialgleichungen, Kontinuumsmechanik und stochastische Modellierung mit Anwendungen auf dynamische Systeme.
2. Semester3 ECTS
Logistics of Chemical Production Processes
Überblick über Supply-Chain-Management und Planungs-/Scheduling-Probleme in der Chemieindustrie sowie Techniken und Werkzeuge für Modellierung, Simulation und Optimierung.
2. Semester5 ECTS
Statistics for Researchers in Engineering Sciences
Einführung in statistische Konzepte einschließlich empirischer Verteilungen, Wahrscheinlichkeitstheorie, Zufallsvariablen, Schätzung, Hypothesentests, Regression und Zeitreihenanalyse mit Anwendungen auf Ingenieurprobleme.
3. Semester6 ECTS
Cyber-Physical System Fundamentals
Vermittlung von Grundlagen für die Gestaltung von Cyber-Physischen Systemen, einschließlich Spezifikation, Modellierung, Hardware, Software, Validierung und Optimierungstechniken für eingebettete Systeme.
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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
Industrial Mathematics an der TU Dortmund positioniert sich an der Schnittstelle von reiner Mathematik und industrieller Anwendung. Anders als klassische Mathematik-Master liegt der Fokus stärker auf Modellierung, numerischen Verfahren und deren praktischer Umsetzung in technischen Systemen.
Die zulassungsfreie Aufnahme senkt die Einstiegshürde, setzt aber voraus, dass Studierende bereits solide mathematische Grundlagen aus dem Bachelor mitbringen, um im Masterprogramm mithalten zu können.
Studieninhalte
Module wie Mobile Robots und Machine Learning in Robotics verdeutlichen, dass Robotik und intelligente Systeme einen zentralen Platz im Curriculum einnehmen. Hier lernen Studierende, wie mathematische Optimierung und Lernverfahren in autonomen Systemen zum Einsatz kommen.
Ergänzt wird dies durch das Modul Smart Grids, das die Anwendung mathematischer Methoden auf intelligente Energienetze behandelt – ein Bereich mit wachsender Relevanz angesichts der Energiewende. Insgesamt entsteht ein Curriculum, das mathematische Tiefe mit konkreten Industrieanwendungen verbindet.
Für wen passt das?
Der Studiengang eignet sich für alle, die nach einem mathematiknahen Bachelor gezielt in Richtung industrielle Anwendung, Robotik oder Datenanalyse weiterdenken möchten, statt sich rein theoretisch zu vertiefen.
Wer Freude an der Verbindung von abstrakten Modellen mit realen technischen Systemen hat und keine Scheu vor Programmierung und interdisziplinärem Arbeiten mitbringt, findet hier ein passendes Profil.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolventinnen und Absolventen von Industrial Mathematics finden Einsatzfelder überall dort, wo mathematische Modellierung industrielle Prozesse optimiert – etwa in der Automatisierungstechnik, Energiewirtschaft oder Softwareentwicklung für intelligente Systeme.
Die Kombination aus Mathematik, Robotik-Know-how und Datenanalyse macht Absolvent:innen für Unternehmen interessant, die an der Schnittstelle von Ingenieurwesen und Informatik arbeiten.
Hochschule & Format
Die TU Dortmund ist als technische Universität bekannt für ihre enge Verzahnung von Mathematik, Ingenieurwissenschaften und Informatik, was sich auch im Modulangebot dieses Studiengangs widerspiegelt.
Das Vollzeitformat in Dortmund ermöglicht eine intensive fachliche Auseinandersetzung, unterstützt durch die Nähe zu regionalen Industriepartnern im Ruhrgebiet.
Zulassung & Zugangswege
ZulassungsfreiIndustrial Mathematics ist an der TU Dortmund 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
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Ohne Zusatzkosten
Automatisch dabei.
Mit deiner Einschreibung über StudySmarter ist die Jobgarantie inklusive – du musst nichts extra buchen.
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Es gelten die Teilnahmebedingungen. Details und Bedingungen erhältst du mit dem Infomaterial.
Karriere & Gehalt
Der Weg von Industrial Mathematics-Fachkräften führt typischerweise über technische Fachrollen hin zu verantwortungsvollen Positionen in Entwicklung und Projektleitung.
- Einstieg als Mathematiker:in / Data ScientistErste Praxiserfahrung in Modellierung, Simulation oder Datenanalyse in technischen Teams · 0 bis 2 Jahre
- Fachliche VertiefungÜbernahme komplexerer Modellierungs- und Optimierungsprojekte, oft mit Robotik- oder Energiebezug · 2 bis 5 Jahre
- ProjektverantwortungLeitung von Teilprojekten, Schnittstelle zwischen Mathematik, Ingenieurwesen und IT · 5 bis 8 Jahre
- LeitungspositionVerantwortung für Entwicklungsabteilungen oder strategische Innovationsprojekte · 8 bis 12 Jahre
Gehaltsspanne nach Karrierephase
Branchenweite Marktorientierung für Industrial Mathematics-Profile (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Arbeitsmarkt & Zukunft
Die Berufsaussichten für Industrial Mathematics-Fachkräfte hängen eng damit zusammen, wie stark Künstliche Intelligenz mathematische Routinearbeiten übernimmt und wo menschliche Modellierungskompetenz weiterhin gefragt bleibt.
Wie KI den Beruf verändert
In der industriellen Mathematik verändert KI bereits heute, welche Aufgaben automatisiert werden können und welche menschliches Urteilsvermögen erfordern.
KI nimmt dir ab
- Automatisierte Optimierungsläufe und Parametertuning in Simulationsmodellen
- Standardisierte Datenaufbereitung für maschinelle Lernverfahren
- Wiederkehrende Berechnungen in Robotik-Steuerungssystemen
- Erste Mustererkennung in großen Sensordatenmengen
Menschlich gefragter denn je
- Entwicklung neuer mathematischer Modelle für unbekannte Problemstellungen
- Bewertung und Validierung von KI-Ergebnissen im industriellen Kontext
- Interdisziplinäre Kommunikation zwischen Mathematik, Technik und Management
- Kreative Lösungsfindung bei komplexen, mehrdeutigen Optimierungsproblemen
Kompetenzen in autonomer Systemsteuerung werden direkt im Modul Mobile Robots aufgebaut, während Machine Learning in Robotics die datengetriebene Perspektive ergänzt.
Arbeiten neben dem Studium
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Dortmund, 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 DortmundLive Praktikain DortmundLive 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 Dortmund – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
TD
Technische Universität Dortmund
Staatliche HochschulePräsenzstudiumDortmund
StudySmarter-Score
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Enge Verzahnung von Mathematik mit Robotik- und Energiethemen
- Zulassungsfreier Zugang erleichtert den Einstieg
- Praxisnahe Module mit klarem Industriebezug
Worauf du achten solltest
Wer sich für Industrial Mathematics an der TU Dortmund entscheidet, sollte solide mathematische Vorkenntnisse mitbringen und bereit sein, sich intensiv mit Programmierung und interdisziplinären Inhalten auseinanderzusetzen – reine Theorieliebe allein reicht hier nicht aus.
Passt Industrial Mathematics zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du hast einen mathematischen oder technisch-mathematischen Bachelor und willst praxisnah weiterdenken.
- Du interessierst dich für Robotik, maschinelles Lernen und intelligente Energiesysteme.
- Du bringst Programmierkenntnisse mit oder bist bereit, sie auszubauen.
- Du möchtest an der Schnittstelle von Mathematik und Industrie arbeiten, nicht in rein theoretischer Forschung.
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Häufige Fragen
Ist der Studiengang Industrial Mathematics an der TU Dortmund zulassungsbeschränkt?
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei, dennoch solltest du die fachlichen Voraussetzungen aus deinem Bachelorstudium sorgfältig prüfen.
Welche Vorkenntnisse sollte ich für Module wie Mobile Robots mitbringen?
Grundkenntnisse in Mathematik, Modellierung und idealerweise erste Programmiererfahrung erleichtern den Einstieg in anwendungsorientierte Module wie Mobile Robots und Machine Learning in Robotics.
Wie praxisnah ist der Studiengang in Dortmund gestaltet?
Durch Module mit klarem Industriebezug, etwa zu Smart Grids und Robotik, ist der Studiengang stark anwendungsorientiert ausgerichtet.
Welche Berufsfelder stehen mir nach dem Abschluss offen?
Absolvent:innen arbeiten häufig in der Automatisierungstechnik, Energiewirtschaft oder Softwareentwicklung für intelligente Systeme, wo mathematische Modellierung gefragt ist.
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