Computational Modeling and Simulation an der TU Dresden richtet sich an alle, die verstehen wollen, wie sich technische, physikalische oder biologische Prozesse mathematisch modellieren und simulieren lassen. Der Studiengang verbindet numerische Methoden, Programmierkenntnisse und Domänenwissen, sodass Absolvent:innen komplexe Fragestellungen aus Naturwissenschaft und Technik in rechnergestützte Modelle übersetzen können.
Als forschungsstarke Technische Universität mit ausgeprägter Hoch- und Höchstleistungsrechner-Infrastruktur bietet Dresden ein Umfeld, in dem Simulation nicht nur theoretisch behandelt, sondern praktisch an realen Forschungsfragen erprobt wird. Der Master ist zulassungsfrei und in Vollzeit organisiert, sodass sich das Studium klar auf ein konzentriertes, forschungsnahes Curriculum stützen kann.
Wer Freude an Mathematik, Algorithmik und interdisziplinärem Arbeiten hat, findet hier ein Umfeld, das Theorie und Rechenpraxis eng miteinander verzahnt.
13 Module – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Modul zur Vermittlung wissenschaftlicher Arbeitsmethoden, guter wissenschaftlicher Praxis und Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch. Umfasst Vorlesungen und Sprachkurse sowie Training in wissenschaftlicher Ethik.
Eigenständiges wissenschaftliches Projekt in Computational Modelling, bei dem Studierende praktisch erworbenes Wissen anwenden und komplexe Modellierungs- oder Simulationsprobleme lösen. Abgeschlossen mit schriftlichem Bericht und mündlicher Präsentation.
Vermittlung von Grundlagen der Modellierung direkter und inverser Probleme in der computergestützten Wissenschaft, einschließlich Bayes-Theorem, Maschinelles Lernen, Overfitting und Cross-Validation.
Grundlagen paralleler Programmierung und wissenschaftliches High-Performance Computing. Umfasst Design und Architektur numerischer Simulationscodes sowie praktische Implementierung auf HPC-Architekturen mit verschiedenen Parallelisierungsmodellen.
Grundlagen numerischer Mathematik und Simulationsmethoden, einschließlich Floating-Point-Arithmetik, Interpolation, numerische Lösung von Differentialgleichungen und Stabilität numerischer Verfahren.
Grundlagen stochastischer Modellierung und Simulation. Behandlung von Markov-Ketten, Monte-Carlo-Methoden, stochastischen Differentialgleichungen und numerischen Simulationsverfahren für stochastische Systeme.
Grundlagen und praktische Anwendung wissenschaftlicher Visualisierung von Mess-, Experimental- und Simulationsdaten. Umfasst visuelle Wahrnehmung, Datenabbildung und Auswahlgeeigneter Visualisierungstechniken.
Methodische und praktische Grundlagen statistischer Datenanalyse, Modellierung und Experimentplanung. Vermittlung statistischer Tests, Schätzverfahren und Versuchsdesignprinzipien wie Randomisierung und Blockbildung.
Überblick über wichtige Teilbereiche der künstlichen Intelligenz und Methoden zur Lösung typischer Probleme. Umfasst Such- und Optimierungsprobleme, Constraint-Satisfaction und Effizienzsteigerungstechniken.
Grundlagen formaler Wissensmodelle und Methoden zu deren Erstellung, Verarbeitung und Analyse. Behandlung von Austauschformaten, Ontologien, logischen Reasoning und Datenabbau in Wissensmodellen.
Grundlegende Techniken zum Aufbau transaktionaler Informationssysteme, einschließlich ER-Modellierung, relationales Datenbankmodell, SQL und Datenbankarchitektur wie Query-Optimierung und Recovery.
Methoden, Entwurfsmuster und Notationen für systematische Modellierung, Design und Entwicklung großer objektorientierter Softwaresysteme des wissenschaftlichen Rechnens mit Fokus auf Wiederverwendbarkeit von Klassen und Frameworks.
Analyse und kritische Diskussion wissenschaftlicher Publikationen aus mindestens zwei verschiedenen Bereichen des Computational Modelling. Studierende entwickeln eigenständig Inhalte und präsentieren sie sowie erkunden anwendungsübergreifende Ansätze.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Computational Modeling and Simulation ist an der TU Dresden als interdisziplinärer Masterstudiengang angelegt, der mathematische Modellbildung, numerische Simulation und Software-Engineering miteinander verbindet. Die Nähe zu naturwissenschaftlichen und technischen Fakultäten sorgt dafür, dass Simulationsmethoden nicht abstrakt bleiben, sondern an konkreten Anwendungsfeldern erprobt werden.
Der zulassungsfreie Zugang senkt die formale Hürde, verlangt aber inhaltlich solide Vorkenntnisse in Mathematik und Programmierung, um dem anspruchsvollen Tempo folgen zu können.
Neben mathematischen Grundlagen der Modellbildung und numerischen Verfahren bildet Machine Learning and Data Mining einen zentralen Baustein, der klassische Simulation um datengetriebene Methoden erweitert. Im Research Project wenden Studierende die erlernten Methoden auf eine eigene Forschungsfrage an und lernen dabei wissenschaftliches Arbeiten von der Problemdefinition bis zur Ergebnisdarstellung.
Soft Skills ergänzen das fachliche Profil um Kommunikations- und Präsentationskompetenzen, die für die spätere Zusammenarbeit in interdisziplinären Forschungs- und Entwicklungsteams wichtig sind.
Der Studiengang eignet sich für Personen mit einem ersten Abschluss in Mathematik, Informatik, Physik oder einer Ingenieurwissenschaft, die ihre Kenntnisse in Richtung Simulation und wissenschaftliches Rechnen vertiefen möchten. Wichtig ist eine echte Begeisterung für abstraktes, mathematisches Denken kombiniert mit Programmierpraxis.
Wer lieber rein anwendungsorientiert arbeitet und Theorie meiden möchte, wird mit der Methodentiefe dieses Studiengangs eher weniger warm.
Absolvent:innen von Computational Modeling and Simulation finden Einsatzfelder überall dort, wo komplexe Systeme simuliert werden müssen – etwa in der Industrieforschung, im wissenschaftlichen Rechnen oder in datengetriebenen Entwicklungsabteilungen. Die Kombination aus Modellierung und Machine Learning macht das Profil vielseitig einsetzbar.
Der Übergang in Forschungseinrichtungen oder eine Promotion ist ebenfalls ein naheliegender Weg, da der Studiengang forschungsorientiert aufgebaut ist.
Die TU Dresden bietet als Exzellenzuniversität mit technischem Schwerpunkt eine Infrastruktur, die Simulationsrechnungen in realistischem Maßstab ermöglicht. Das Vollzeitformat in Dresden erlaubt eine enge Einbindung in Lehrstühle und Forschungsprojekte.
Die internationale Ausrichtung des Studiengangs spiegelt sich auch in der überwiegend englischsprachigen Lehre wider, was den Anschluss an internationale Forschungscommunities erleichtert.
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.
Die Berufswege nach diesem Studium führen von ersten Simulationsprojekten bis zur Leitung komplexer Modellierungsvorhaben.
Branchenweite Marktorientierung für Computational Modeling and Simulation-Profile (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Simulation und maschinelles Lernen wachsen zunehmend zusammen, was neue Aufgabenfelder für Absolvent:innen dieses Studiengangs schafft.
In der Simulationspraxis übernimmt KI zunehmend repetitive Rechenschritte, während konzeptionelle Modellierung Menschensache bleibt.
Kompetenzen in Modellbildung und Datenanalyse werden gezielt im Modul Machine Learning and Data Mining sowie im eigenständigen Research Project aufgebaut.
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Dresden, ideal neben dem Präsenzstudium am Campus.
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Kurzprofil der Technische Universität Dresden – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Wer mit den mathematischen Grundlagen der Modellbildung noch unsicher ist, sollte vor Studienbeginn gezielt nacharbeiten, da das Tempo im Studiengang hoch angesetzt ist.
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei, verlangt aber solide fachliche Vorkenntnisse in Mathematik und Programmierung.
Die Lehre findet überwiegend auf Englisch statt, ergänzt durch einzelne deutschsprachige Anteile.
Ein erster Abschluss in Mathematik, Informatik, Physik oder einer Ingenieurwissenschaft sowie Grundkenntnisse in Programmierung und numerischer Mathematik sind hilfreich.
Machine Learning and Data Mining ist ein eigenes Modul und ergänzt klassische Simulationsmethoden um datengetriebene Ansätze.
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