Weitere Module9 ECTS
Computergestützte Statistik
Praktische Anwendung statistischer Methoden mit Computern und Software für Datenanalyse.
Technische Universität Dortmund · Master
Statistik Master of Science an der Technische Universität Dortmund
Der Master Statistik an der TU Dortmund vertieft mathematisch-statistische Methoden und verbindet sie mit Datenverarbeitung, um für anspruchsvolle Analyseaufgaben in Wissenschaft und Wirtschaft zu qualifizieren.M.Sc.
Master of Science
120
ECTS-Punkte
4 Sem.
Regelstudienzeit
Dortmund
Studienort
Über den Studiengang
Die TU Dortmund zählt zu den traditionsreichen Standorten der Statistik in Deutschland, und der konsekutive Master baut auf diesem Ruf auf. Wer sich für das Fach entscheidet, vertieft im Studium die theoretischen Grundlagen der Statistik und lernt gleichzeitig, wie sich diese Methoden mit Rechnerunterstützung praktisch umsetzen lassen.
Der Studiengang ist als Vollzeitprogramm angelegt und schließt mit dem M.Sc. ab. Die Zulassung erfolgt zulassungsfrei, sodass der fachliche Einstieg über ein passendes Bachelorstudium im Vordergrund steht statt über eine Auswahlgrenze.
Charakteristisch für Dortmund ist die enge Verzahnung von Statistik mit Informatik und Numerik, wodurch Studierende nicht nur Verfahren verstehen, sondern auch deren rechnergestützte Umsetzung beherrschen.
Curriculum & Module
49 Module · 180 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Weitere Module9 ECTS
Numerik I
Grundlagen numerischer Verfahren zur Lösung mathematischer Probleme mit Computern.
Weitere Module9 ECTS
Rechnerstrukturen
Aufbau und Funktionsweise von Rechnersystemen und deren Bedeutung für Programmierung und Datenverarbeitung.
Weitere Module9 ECTS
Effiziente Algorithmen
Entwurf und Analyse effizienter Algorithmen zur Lösung komplexer Probleme mit Fokus auf Rechenzeit und Speicher.
Weitere Module9 ECTS
Modellgestützte Analyse und Optimierung
Mathematische Modellierung realer Probleme und Optimierungsverfahren zur Findung optimaler Lösungen.
Weitere Module4.5 ECTS
Deskriptive multivariate Statistik
Methoden zur Beschreibung und Analyse von Daten mit mehreren Variablen wie Hauptkomponentenanalyse und Clusteranalyse.
Weitere Module4.5 ECTS
Optimalität bei Schätzern und Tests
Theoretische Grundlagen optimaler statistischer Schätzer und Tests mit Fokus auf Effizienz und Optimalitätskriterien.
Weitere Module9 ECTS
Bayes-Statistik
Bayesianische Ansätze in der Statistik mit Prior- und Posterior-Verteilungen sowie Bayes-Inferenz.
Weitere Module9 ECTS
Fortgeschrittene Lineare Modelle
Verallgemeinerungen linearer Regressionsmodelle einschließlich Generalized Linear Models und Mixed Models.
Weitere Module4.5 ECTS
Grundlagen der Versuchsplanung
Design von Experimenten und Versuchsplanung zur effizienten Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten.
Weitere Module4.5 ECTS
Erhebungstechniken
Methoden zur Erhebung und Sammlung von Daten einschließlich Stichprobenverfahren und Befragungstechniken.
Weitere Module9 ECTS
Numerik II
Fortgeschrittene numerische Verfahren für Differentialgleichungen, Integralgleichungen und andere mathematische Probleme.
Weitere Module9 ECTS
Optimierung
Allgemeine Optimierungsverfahren für kontinuierliche Probleme mit verschiedenen Algorithmen und Konvergenzeigenschaften.
Weitere Module9 ECTS
Diskrete Optimierung
Optimierungsverfahren für diskrete und kombinatorische Probleme wie Integer Programming und Graphenprobleme.
Weitere Module9 ECTS
Nichtlineare Optimierung
Verfahren zur Optimierung nichtlinearer Funktionen mit lokalen und globalen Optimierungstechniken.
Weitere Module5 ECTS
Logik für Informatik
Grundlagen der mathematischen Logik und deren Anwendungen in der Informatik einschließlich Prädikatenlogik.
Weitere Module9 ECTS
Darstellung, Verarbeitung und Erwerb von Wissen
Methoden der Wissensbasis-Systeme, Wissensrepräsentation und automatisches Lernen für Datenwissenschaft.
Weitere Module4.5 ECTS
Robuste statistische Verfahren
Statistische Methoden die weniger empfindlich auf Abweichungen von Modellannahmen und Ausreißer reagieren.
Weitere Module4.5 ECTS
Bayesianisches Denken und Lernen
Konzepte des Bayesianischen Denkens mit Anwendungen auf Lernprozesse und Entscheidungsfindung.
Weitere Module4.5 ECTS
Analyse kategorieller Daten
Statistische Verfahren für kategorische Variablen einschließlich Log-lineare Modelle und Kontingenzanalyse.
Weitere Module9 ECTS
Probabilistic Reasoning and Machine Learning
Probabilistische Verfahren des maschinellen Lernens einschließlich Graphischer Modelle und Bayesianische Netzwerke.
Weitere Module9 ECTS
Statistik in der Genetik
Anwendung statistischer Methoden in der Genetik und Genomanalysis zur Analyse genetischer Daten.
Weitere Module9 ECTS
Toxicology
Statistische Methoden in der Toxikologie zur Bewertung von Giftwirkungen und Sicherheitsstudien.
Weitere Module9 ECTS
Klinische Studien
Design und Analyse von klinischen Studien mit Fokus auf statistische Planung und Auswertung medizinischer Forschungen.
Weitere Module9 ECTS
Epidemiologie
Statistische Methoden in der Epidemiologie zur Analyse von Krankheitshäufigkeiten und Risikoanalysen.
Weitere Module9 ECTS
Qualitätssicherung
Statistische Methoden der Qualitätskontrolle und Qualitätssicherung in der industriellen Produktion.
Weitere Module4.5 ECTS
Six Sigma
Six-Sigma-Methodologie zur Prozessverbesserung und Varianzreduktion in Unternehmen.
Weitere Module4.5 ECTS
Data Science für Ingenieure
Anwendung von Data-Science-Methoden auf technische und ingenieurtechnische Probleme und Prozesse.
Weitere Module4.5 ECTS
Musikdatenanalyse
Datenanalytische Methoden zur Analyse und Verarbeitung von Musikdaten und Audio-Signalen.
Weitere Module9 ECTS
Datenjournalismus
Anwendung von Datenanalytischen Methoden im Journalismus mit Fokus auf Recherche, Datenquellen und Recht.
Weitere Module9 ECTS
Zuverlässigkeit und Materialermüdung
Statistische Methoden zur Analyse von Zuverlässigkeit und Materialermüdung in technischen Systemen.
Weitere Module7.5 ECTS
Angewandte Ökonometrie
Ökonometrische Methoden zur Analyse wirtschaftlicher Daten und Modellierung wirtschaftlicher Beziehungen.
Weitere Module7.5 ECTS
Einführung in die Spieltheorie
Grundlagen der Spieltheorie mit Anwendungen auf wirtschaftliche und strategische Entscheidungsprobleme.
Weitere Module7.5 ECTS
Kausalanalyse: Economics meets Data Science
Methoden zur Identifikation kausaler Beziehungen in Daten unter Verwendung wirtschaftlicher und datenwissenschaftlicher Techniken.
1. Semester9 ECTS
Mathematik I
Vermittlung grundlegender mathematischer Begriffe der Analysis und Linearen Algebra, einschließlich reeller und komplexer Zahlen, Folgen und Reihen, Stetigkeit, Differenzierbarkeit und Integration sowie Vektorräume und Eigenwerte.
1. Semester9.5 ECTS
Einführung in Statistik und Data Science
Grundlagen der deskriptiven Statistik mit grafischen und algebraischen Methoden sowie Überblick über Berufsfeld und Studium der Data Science mit Aspekten von Big Data und Anwendungen.
1. Semester12 ECTS
Datenstrukturen, Algorithmen und Programmierung I
Einführung in die Programmiersprache JAVA mit objektorientierten Konzepten sowie Algorithmen und Datenstrukturen wie Felder, Listen, Bäume und Graphen.
2. Semester9 ECTS
Mathematik II
Vertiefung und Erweiterung der Mathematik I mit mehrdimensionaler Differentialrechnung, metrischen Räumen und speziellen Themen wie Spektralzerlegung, Eigenvektoren und Moore-Penrose-Inverse.
2. Semester9 ECTS
Wahrscheinlichkeitsrechnung
Wahrscheinlichkeitstheoretisches Modell, Zufallsvariablen, Verteilungen, Zufallsvektoren, Gesetze der großen Zahlen und zentraler Grenzwertsatz.
2. Semester9 ECTS
Datenstrukturen, Algorithmen und Programmierung II
Spezielle statische und dynamische Datenstrukturen sowie Entwurfsmethoden für effiziente Algorithmen wie Greedy-Algorithmen, dynamische Programmierung und randomisierte Suchheuristiken.
2. Semester7 ECTS
Programmierung
Grundlagen der Programmiersprache R für Data Scientists und Einführung in eine weitere Programmiersprache wie C++, Python oder LaTeX.
3. Semester9 ECTS
Statistische Verfahren
Visualisierung komplexer Datenstrukturen sowie nichtparametrische und robuste Statistik einschließlich Vorzeichentests, Rangtests und M-Schätzer.
3. Semester9 ECTS
Schätzen und Testen
Statistische Methoden zum Schätzen von Parametern und zum Durchführen von Hypothesentests mit theoretischem Hintergrund und praktischen Anwendungen.
4. Semester9 ECTS
Einführung in das Statistische Lernen
Grundlagen des statistischen Lernens mit Fokus auf Überwachtes und Unüberwachtes Lernen, Klassifikation und Regression.
4. Semester3 ECTS
Wissenschaftliches Arbeiten
Konzepte guter wissenschaftlicher Praxis und grundsätzliche Denkschulen des Fachs Statistik und Data Science.
4. Semester10.5 ECTS
Softwareanwendung
Softwaretechnik mit praktischer Anwendung von Softwareentwicklungsmethoden und Softwarepraktikum zur Umsetzung größerer Softwareprojekte.
4. Semester9 ECTS
Verwaltung großer Datenmengen
Informationssysteme und Datenbanken mit praktischer Anwendung zur Verwaltung und Abfrage großer Datenmengen.
5. Semester15 ECTS
Projektarbeit
Fallstudien und Seminar/außeruniversitäres Praktikum zur Anwendung erworbener Kenntnisse auf reale Projekte und Problemstellungen.
6. Semester15 ECTS
Bachelorarbeit
Eigenständige wissenschaftliche Arbeit mit Bachelorarbeit und Oberseminar zur Präsentation und Diskussion der Ergebnisse.
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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 Master Statistik an der TU Dortmund richtet sich an Studierende, die ihr methodisches Rüstzeug aus einem ersten statistik- oder mathematiknahen Studium vertiefen möchten. Der Fokus liegt auf einer soliden theoretischen Fundierung, die durch praktische Rechneranwendungen ergänzt wird.
Die Nähe zu Informatik und Numerik ist ein Markenzeichen des Dortmunder Programms und unterscheidet es von stärker anwendungsorientierten Statistik-Studiengängen anderer Standorte.
Studieninhalte
Im Zentrum stehen fortgeschrittene statistische Methoden, die eng mit Modulen wie Computergestützte Statistik verzahnt sind. Hier lernen Studierende, wie sich komplexe Modelle mit Software effizient umsetzen und validieren lassen.
Ergänzt wird das Curriculum durch Numerik I, das mathematische Verfahren zur Approximation und Lösung numerischer Probleme vermittelt, sowie durch Rechnerstrukturen, das grundlegendes Verständnis für die technische Seite der Datenverarbeitung schafft. Diese Kombination bereitet gezielt auf datenintensive Tätigkeiten vor.
Für wen passt das?
Der Studiengang eignet sich für Personen mit einem quantitativen Erststudium, die Freude an mathematischer Präzision und gleichzeitig Interesse an Programmierung und Datenverarbeitung mitbringen.
Wer lieber rein anwendungsorientiert arbeiten möchte, ohne sich mit numerischen und rechnerarchitektonischen Grundlagen zu beschäftigen, sollte die Modulstruktur vorab genau prüfen.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolventinnen und Absolventen sind klassischerweise als Statistik-Fachkräfte in Forschungseinrichtungen, Unternehmen und öffentlichen Institutionen gefragt, wo fundierte Datenanalyse und Modellbildung benötigt werden.
Die Kombination aus statistischem und informatischem Wissen eröffnet zudem Wege in datengetriebene Bereiche, die über klassische Statistikstellen hinausgehen.
Hochschule & Format
Als Technische Universität bietet die TU Dortmund ein Umfeld, in dem Statistik eng mit Ingenieur- und Informatikdisziplinen verzahnt ist. Das Vollzeitformat erlaubt eine kontinuierliche fachliche Vertiefung ohne parallele Studienbelastung.
Die zulassungsfreie Zulassung erleichtert Studieninteressierten mit passendem fachlichen Hintergrund den direkten Einstieg in das Masterprogramm.
Zulassung & Zugangswege
ZulassungsfreiStatistik 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.
Infomaterial anfordern
Es gelten die Teilnahmebedingungen. Details und Bedingungen erhältst du mit dem Infomaterial.
Karriere & Gehalt
Der Master Statistik öffnet Türen in Berufsfelder, in denen Datenanalyse und methodische Präzision gefragt sind.
- Junior Statistiker:inEinstieg in Datenaufbereitung, deskriptive Analysen und erste Modellierungsaufgaben unter Anleitung · 0 bis 2 Jahre
- Statistiker:in / Data AnalystEigenständige Durchführung statistischer Analysen und Modellentwicklung in Projekten · 2 bis 5 Jahre
- Senior Statistiker:inVerantwortung für komplexe Studien, Methodenwahl und fachliche Beratung interner Stakeholder · 5 bis 8 Jahre
- Leitung Statistik/Data ScienceFührung eines Statistik- oder Analyseteams sowie strategische Ausrichtung datenbasierter Projekte · ab 8 Jahren
Gehaltsspanne nach Karrierephase
Branchenweite Marktorientierung für Statistik-Profile (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Arbeitsmarkt & Zukunft
Wie sich der Berufsalltag von Statistik-Fachkräften durch KI verändert, lässt sich in Automatisierungs- und menschliche Kernkompetenzen unterteilen.
Wie KI den Beruf verändert
Statistische Arbeit wird zunehmend von automatisierten Tools unterstützt, verlangt aber weiterhin fundiertes methodisches Urteilsvermögen.
KI nimmt dir ab
- Automatisierte Datenbereinigung und -aufbereitung großer Datensätze
- Standardisierte statistische Tests und Berichtserstellung per Software
- Erste Modellvorschläge durch algorithmische Verfahren
- Visualisierung von Ergebnissen mittels automatisierter Reporting-Tools
Menschlich gefragter denn je
- Kritische Bewertung von Modellannahmen und Datenqualität
- Kontextbezogene Interpretation statistischer Ergebnisse
- Kommunikation komplexer Befunde an Fachfremde
- Methodische Entscheidungen bei neuartigen, unstrukturierten Fragestellungen
Kompetenzen in Datenaufbereitung und Modellumsetzung werden gezielt im Modul Computergestützte Statistik aufgebaut, während Numerik I und Rechnerstrukturen das technische Fundament liefern.
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 Statistik mit Numerik und Informatik
- Zulassungsfreier Zugang erleichtert den Einstieg
- Solide technische Ausbildung an einer Technischen Universität
Worauf du achten solltest
Wer wenig Vorerfahrung mit Numerik oder Rechnerstrukturen mitbringt, sollte einplanen, dass diese informatiknahen Module zusätzlichen Einarbeitungsaufwand bedeuten können.
Passt Statistik zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du hast bereits ein quantitatives Erststudium abgeschlossen und möchtest dich in Statistik vertiefen.
- Programmierung und rechnergestützte Verfahren interessieren dich mindestens genauso wie reine Theorie.
- Du bringst Geduld für numerische und informatiknahe Grundlagenmodule mit.
- Du strebst eine Tätigkeit als Statistik-Fachkraft in Wissenschaft, Wirtschaft oder Verwaltung an.
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Häufige Fragen
Ist der Master Statistik an der TU Dortmund zulassungsbeschränkt?
Nein, die Zulassung erfolgt zulassungsfrei, sodass ein passender fachlicher Hintergrund im Vordergrund steht.
Wie stark ist der Studiengang mit Informatik verbunden?
Module wie Rechnerstrukturen und Computergestützte Statistik zeigen, dass informatische Grundlagen ein fester Bestandteil des Curriculums sind.
Für welche Berufe qualifiziert der Abschluss?
Der Master bereitet insbesondere auf Tätigkeiten als Statistik-Fachkraft in Forschung, Wirtschaft und öffentlichen Institutionen vor.
Brauche ich Vorkenntnisse in Numerik?
Da Numerik I fester Bestandteil des Studiums ist, sind mathematische Grundkenntnisse aus dem Erststudium hilfreich, um gut einzusteigen.
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