Die TU Dortmund gehört zu den wenigen deutschen Hochschulen mit einer eigenständigen Fakultät Statistik, was dem B.Sc. Statistik eine ungewöhnlich breite fachliche Tiefe verschafft. Statt Statistik als Nebenfach der Mathematik oder Wirtschaftswissenschaften zu behandeln, steht sie hier im Zentrum des Curriculums – von den methodischen Grundlagen bis zu modernen Data-Science-Ansätzen.
Studierende beschäftigen sich mit der Analyse von Daten, dem Entwickeln statistischer Modelle und der Umsetzung in Programmiersprachen. Der Studiengang ist zulassungsfrei, richtet sich aber an alle, die Freude an quantitativem, analytischem Denken mitbringen und sich nicht vor mathematischer Präzision scheuen.
Durch die enge Verzahnung mit der Informatik und dem Maschinenbau am Standort Dortmund ergeben sich zudem Berührungspunkte zu angewandten Fragestellungen aus Industrie und Wirtschaft, die den Studiengang von rein theoretisch ausgerichteten Angeboten abhebt.
46 Module · 180 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Grundlagen der deskriptiven Statistik mit grafischen und algebraischen Methoden zur Beschreibung von Merkmalen; Überblick über das Data-Science-Gebiet mit Fokus auf Berufsfeld, Studium und Big Data sowie Interaktion mit Anwendern.
Verfahren zur Visualisierung komplexer Datenstrukturen sowie Methoden der nichtparametrischen und robusten Statistik einschließlich Rangtests, Permutationstests und robuster Schätzer.
Vermittlung der Statistik-Sprache R mit Grundlagen wie Operatoren, Datentypen, Datenstrukturen, Funktionen und paralleles Rechnen; Einführung in weitere Programmiersprachen wie C++, Python oder LaTeX.
Einführung in Methoden des statistischen Lernens mit Anwendung auf Datenanalyse.
Vermittlung von Konzepten guter wissenschaftlicher Praxis und grundlegenden Denkschulen des Fachs.
Grundlagen der Softwaretechnik sowie praktische Anwendung durch Softwarepraktikum.
Behandlung von Informationssystemen und Datenbanken mit Fokus auf praktische Anwendungen für große Datenmengen.
Fallstudien und Seminar sowie außeruniversitäres Praktikum zur praktischen Anwendung von Methoden.
Anfertigung einer wissenschaftlichen Bachelorarbeit mit begleitendem Oberseminar.
Wahlmodul zur computergestützten statistischen Analyse.
Wahlmodul zur Einführung in numerische Verfahren.
Wahlmodul zu Grundlagen der Rechnerarchitektur und -organisation.
Wahlmodul zur Analyse und Entwurf effizienter Algorithmen für verschiedene Problemklassen.
Wahlmodul zur Anwendung von Modellen und Optimierungsmethoden in der Datenanalyse.
Wahlmodul zu Verfahren der deskriptiven Analyse multivariater Daten.
Wahlmodul zur Theorie optimaler Schätzer und Tests.
Wahlmodul zu bayesischen Methoden und Inferenz.
Wahlmodul zu erweiterten Methoden der linearen Regression und Varianzanalyse.
Wahlmodul zu Prinzipien und Methoden der statistischen Versuchsplanung.
Wahlmodul zu Methoden der Datenerhebung und Stichprobenverfahren.
Wahlmodul zu fortgeschrittenen numerischen Verfahren.
Wahlmodul zu Grundlagen und Methoden der mathematischen Optimierung.
Wahlmodul zu Optimierungsmethoden für diskrete Probleme.
Wahlmodul zu Methoden der nichtlinearen Optimierung.
Wahlmodul zu formaler Logik und deren Anwendungen in der Informatik.
Wahlmodul zu Methoden der Wissensrepräsentation und des Wissenserwerbs.
Wahlmodul zu robusten statistischen Methoden.
Wahlmodul zu statistischen Anwendungen in der Genetik.
Wahlmodul zu statistischen Methoden in der Toxikologie.
Wahlmodul zur statistischen Planung und Auswertung klinischer Studien.
Wahlmodul zu statistischen Methoden in der Epidemiologie.
Wahlmodul zu statistischen Verfahren der Qualitätskontrolle.
Wahlmodul zu Six-Sigma-Methoden für Prozessoptimierung.
Wahlmodul zu Anwendungen von Data-Science-Methoden in der Ingenieurpraxis.
Wahlmodul zur statistischen Analyse von Musikdaten.
Wahlmodul zu Datenjournalismus mit Schwerpunkten auf Einführung, Recherche und Datenquellen sowie rechtliche Aspekte.
Wahlmodul zu statistischen Methoden in der Zuverlässigkeits- und Materialanalyse.
Wahlmodul zu ökonometrischen Methoden und Anwendungen.
Wahlmodul zu Grundlagen und Anwendungen der Spieltheorie.
Wahlmodul zu Methoden der Kausalanalyse mit Fokus auf ökonomische und Data-Science-Perspektiven.
Vermittlung grundlegender mathematischer Begriffe der Analysis und Linearen Algebra, einschließlich reeller und komplexer Zahlen, Folgen, Reihen, Stetigkeit, Differenzierbarkeit, Integration, Vektorräume, lineare Abbildungen, Determinanten und Eigenwerte.
Einführung in die Programmiersprache Java mit objekt-orientierter Programmierung; Behandlung von Algorithmen (Sortieren, Listen, Bäume, Graphen), Datenstrukturen und deren praktische Umsetzung.
Fortsetzung der Analysis und Linearen Algebra mit Fokus auf eindimensionale Integralrechnung, mehrdimensionale Differentialrechnung, mehrdimensionale Integralrechnung und gewöhnliche Differentialgleichungen.
Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie einschließlich bedingter Wahrscheinlichkeiten, Zufallsvariablen, wichtiger Verteilungen, Zufallsvektoren sowie Gesetze der großen Zahlen und zentralem Grenzwertsatz.
Vertiefung spezieller statischer und dynamischer Datenstrukturen; Behandlung von Entwurfsmethoden für effiziente Algorithmen wie Greedy, dynamische Programmierung, Branch and Bound und Divide and Conquer.
Überblick über wichtige Methoden des statistischen Schätzens und Testens einschließlich Momentenmethode, Maximum-Likelihood, Konfidenzintervalle, Hypothesentests und allgemeines lineares Modell.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Der B.Sc. Statistik an der TU Dortmund nutzt die Ressourcen einer eigenständigen Statistik-Fakultät, die es in dieser Form nur an wenigen deutschen Hochschulen gibt. Das Studium ist konsequent methodisch aufgebaut und führt von grundlegenden Konzepten der Wahrscheinlichkeitstheorie zu komplexeren statistischen Verfahren.
Der zulassungsfreie Zugang macht den Studiengang für alle offen, die mathematisches Interesse mitbringen, unabhängig von der Abiturnote. Entscheidend ist die Bereitschaft, sich intensiv mit formalen und quantitativen Methoden auseinanderzusetzen.
Zentrale Bausteine sind die Module Einführung in Statistik und Data Science, Statistische Verfahren sowie Programmierung. Diese Kombination sorgt dafür, dass Studierende nicht nur statistische Theorie verstehen, sondern sie auch praktisch in Software umsetzen können.
Im weiteren Studienverlauf vertiefen sich die Inhalte in Richtung komplexerer Modellierungsansätze und Datenanalyseverfahren, sodass ein fließender Übergang von klassischer Statistik zu modernen Data-Science-Methoden entsteht.
Gut aufgehoben sind Studieninteressierte, die Spaß an Mathematik haben, gerne mit Zahlen und Daten arbeiten und eine strukturierte, analytische Denkweise mitbringen. Programmierkenntnisse sind kein Muss zu Studienbeginn, werden aber im Studienverlauf systematisch aufgebaut.
Weniger geeignet ist der Studiengang für alle, die vor allem praxisorientiert und ohne intensive mathematische Auseinandersetzung arbeiten möchten – dafür bieten andere, stärker anwendungsorientierte Studiengänge oft einen leichteren Einstieg.
Statistik-Fachkräfte sind in vielen Branchen gefragt, von der Marktforschung über Versicherungen bis zur Datenanalyse in Technologieunternehmen. Die methodische Tiefe des Dortmunder Studiengangs wird von Arbeitgebenden häufig als besonderer Vorteil gegenüber stärker anwendungsorientierten Data-Science-Abschlüssen wahrgenommen.
Der Bachelorabschluss bildet dabei häufig die Basis für einen weiterführenden Master, kann aber je nach Spezialisierung auch direkt in analytische Einstiegspositionen führen.
Die TU Dortmund bietet mit ihrer Statistik-Fakultät ein Umfeld, das Forschung und Lehre eng miteinander verzahnt. Das Vollzeitstudium in Dortmund ist campusbasiert organisiert und ermöglicht direkten Austausch mit Lehrenden aus einem forschungsstarken Institut.
Die Nähe zu Informatik und Ingenieurwissenschaften am Standort eröffnet zusätzliche interdisziplinäre Anknüpfungspunkte, etwa im Bereich der Datenanalyse für technische Anwendungen.
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.
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.Es gelten die Teilnahmebedingungen. Details und Bedingungen erhältst du mit dem Infomaterial.
Der Weg von Statistik-Fachkräften führt häufig von analytischen Einstiegsrollen zu Positionen mit wachsender methodischer und personeller Verantwortung.
Branchenweite Marktorientierung für Statistik-Profile (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Automatisierung verändert die tägliche Arbeit von Statistik-Fachkräften spürbar, ohne die methodische Kernkompetenz zu ersetzen.
Statistische Software und KI-Tools übernehmen heute viele Routineaufgaben, verlangen aber weiterhin fundiertes methodisches Urteilsvermögen.
Kompetenzen aus Statistische Verfahren und Programmierung bilden die Grundlage für den späteren Umgang mit komplexen Datenanalysen im Berufsalltag.
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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 mathematische Grundlagen scheut oder ausschließlich praxisnahe Projektarbeit sucht, sollte den hohen theoretischen Anteil des Studiums realistisch einschätzen, bevor er sich einschreibt.
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei, sodass keine Abiturnote über die Einschreibung entscheidet.
Nein, Programmierung wird im Studienverlauf systematisch aufgebaut, etwa im Modul Programmierung, Vorkenntnisse sind keine Voraussetzung.
Die eigenständige Statistik-Fakultät sorgt für eine besonders ausgeprägte methodische Tiefe, die über eine reine Nebenfach-Behandlung der Statistik hinausgeht.
Absolventinnen und Absolventen arbeiten häufig als Statistik-Fachkräfte in Analyse, Marktforschung oder Data Science, oft auch nach einem vertiefenden Master.
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