1. Semester5 ECTS
Soft Skills
Modul zur Vermittlung wissenschaftlicher Arbeitsmethoden, guter wissenschaftlicher Praxis und Sprachkompetenz (Deutsch und Englisch auf mind. C1-Niveau) sowie wissenschaftliche Ethik.
Technische Universität Dresden · Master
Mathematics Master of Science an der Technische Universität Dresden
Der Mathematics-Master an der TU Dresden verbindet fortgeschrittene mathematische Theorie mit Anwendungen in Datenwissenschaft und Forschung – in Teilzeit studierbar.M.Sc.
Master of Science
120
ECTS-Punkte
4 Sem.
Regelstudienzeit
Dresden
Studienort
Über den Studiengang
Der Studiengang Mathematics führt an der TU Dresden zum Abschluss Master of Science und richtet sich an Studierende, die mathematische Methoden vertiefen und auf komplexe Anwendungsfelder übertragen möchten. Die Teilzeitform ermöglicht es, das Studium mit beruflichen oder familiären Verpflichtungen zu verbinden, ohne auf ein forschungsnahes Curriculum zu verzichten.
Die Zulassung ist zulassungsfrei, sodass der Zugang zum Studiengang unkompliziert möglich ist, sofern die fachlichen Voraussetzungen aus einem mathematischen oder verwandten Bachelorstudium erfüllt sind. Inhaltlich reicht das Spektrum von klassischen mathematischen Disziplinen bis zu datengetriebenen Methoden, die in Wirtschaft und Forschung zunehmend gefragt sind.
Dresden als Hochschulstandort bietet mit seiner technisch-naturwissenschaftlichen Ausrichtung ein Umfeld, in dem Mathematik eng mit Informatik, Ingenieurwissenschaften und Naturwissenschaften verzahnt ist – ein Vorteil für alle, die interdisziplinär arbeiten wollen.
Curriculum & Module
13 Module – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
1. Semester15 ECTS
Research Project
Eigenständiges computergestütztes Modellierungs- oder Simulationsprojekt zu einem selbstgewählten Thema mit schriftlichem Projektbericht und mündlicher Präsentation.
1. Semester5 ECTS
Machine Learning and Data Mining
Behandlung von Vorwärts- und Inversproblemen in der computergestützten Wissenschaft, Grundlagen des Machine Learning, Overfitting, Cross Validation und neuronale Netze.
1. Semester5 ECTS
Parallel Programming and High-Performance Computing
Grundlagen paralleler Programmierung und High-Performance Computing mit praktischer Implementierung auf HPC-Architekturen mit verschiedenen Parallelisierungsmodellen wie MPI, Multi-Threading oder CUDA.
1. Semester5 ECTS
Basic Numerical Methods
Grundlagen numerischer Mathematik und numerischer Simulationsmethoden einschließlich Gleitpunktarithmetik, Interpolation, numerische Integration und Lösung von Differentialgleichungen.
1. Semester5 ECTS
Stochastics and Probability
Grundlagen stochastischer Modellierung und Simulation mit Markov-Ketten, Monte-Carlo-Methoden, Stochastischen Differentialgleichungen und deren numerischen Simulation.
1. Semester5 ECTS
Data Visualisation
Grundlagen und Praxis der wissenschaftlichen Visualisierung von Mess- und Simulationsdaten mit visuellen Wahrnehmungsprinzipien und Techniken für verschiedene Datentypen.
1. Semester5 ECTS
Statistical Principles and Experimental Design
Methodische und praktische Grundlagen statistischer Datenanalyse, statistischer Modellierung und Versuchsplanung mit statistischen Tests und Designs.
1. Semester5 ECTS
Foundations of Artificial Intelligence
Überblick über Teilgebiete der künstlichen Intelligenz mit fundamentalen Methoden zur Lösung von Such- und Optimierungsproblemen sowie Constraint-Satisfaction-Problemen.
1. Semester5 ECTS
Knowledge Models
Grundlagen formaler Wissensmodelle mit Methoden für deren Erstellung, Verarbeitung und Analyse, einschließlich Ontologien und logisches Schlussfolgern.
1. Semester5 ECTS
Database Management
Grundlagen von Datenbanksystemen, SQL, ER-Modellierung, Datenbankdesign, Normalisierung und Datenbankarchitektur einschließlich Abfrageoptimierung.
1. Semester5 ECTS
Scientific Software Engineering
Grundlagen zur systematischen Modellierung, Entwurf und Entwicklung großer objektorientierter Softwaresysteme mit Design Patterns und Frameworks.
2. Semester5 ECTS
Literature Studies in Computational Modelling
Analyse und Diskussion wissenschaftlicher Publikationen aus mindestens zwei verschiedenen Bereichen der Computational Modelling and Simulation mit kritischer Bewertung.
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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 Mathematics-Master an der TU Dresden setzt auf ein Studium, das sowohl theoretische Tiefe als auch praktische Anwendungsorientierung vermittelt. Die Teilzeitoption macht den Studiengang besonders für Berufstätige oder Studierende mit familiären Verpflichtungen zugänglich.
Da die Zulassung zulassungsfrei erfolgt, steht der Fokus klar auf der inhaltlichen Auseinandersetzung mit mathematischen Fragestellungen statt auf einem restriktiven Auswahlverfahren.
Studieninhalte
Zu den typischen Modulen zählen Soft Skills, ein Research Project sowie Machine Learning and Data Mining. Diese Kombination zeigt, dass der Studiengang neben klassischer mathematischer Ausbildung gezielt auf Forschungskompetenz und den Umgang mit großen Datenmengen setzt.
Das Research Project bietet die Möglichkeit, eigenständig an einer mathematischen oder anwendungsbezogenen Fragestellung zu arbeiten, während die Soft-Skills-Module kommunikative und organisatorische Fähigkeiten für den späteren Berufsalltag stärken.
Für wen passt das?
Der Studiengang eignet sich für Personen mit soliden mathematischen Grundlagen, die ihr Wissen vertiefen und gezielt in Richtung Datenanalyse oder Forschung erweitern möchten. Die Teilzeitform kommt besonders jenen entgegen, die parallel arbeiten oder andere Verpflichtungen haben.
Wer Freude an analytischem Denken, Modellbildung und dem Umgang mit komplexen Problemstellungen hat, findet hier ein passendes Studienumfeld.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolvent:innen des Studiengangs Mathematics finden Anschluss an Tätigkeiten im Berufsfeld der Mathematics-Fachkräfte, das breit gefächert ist und von datengetriebenen Positionen bis zu forschungsnahen Rollen reicht.
Die im Studium erworbenen Kompetenzen in Datenanalyse und Modellierung sind in vielen Branchen gefragt, die zunehmend auf quantitative Methoden setzen.
Hochschule & Format
Die TU Dresden bietet als technisch orientierte Universität ein Umfeld, in dem Mathematik eng mit angewandten Disziplinen verknüpft ist. Der Studienort Dresden ergänzt dies durch eine lebendige Wissenschaftslandschaft mit zahlreichen Kooperationsmöglichkeiten.
Das Teilzeitformat erlaubt eine flexible Gestaltung des Studienverlaufs, sodass individuelle Lebensumstände berücksichtigt werden können.
Zulassung & Zugangswege
ZulassungsfreiMathematics ist an der TU Dresden 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
- Finde & wähle deinen Studiengang über StudySmarter und das StudyKit
- Schreib dich darüber an deiner Uni ein und schließe erfolgreich ab
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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 Weg von den ersten mathematischen Analyseaufgaben bis zur Leitung komplexer Projekte verläuft über mehrere typische Karrierestufen.
- Einstieg als Mathematik-FachkraftBearbeitung analytischer Aufgaben und Unterstützung bei Modellierungsprojekten · 0 bis 2 Jahre
- Fachliche VertiefungEigenständige Übernahme von Datenanalyse- oder Forschungsprojekten · 2 bis 5 Jahre
- ProjektverantwortungSteuerung von Teilprojekten und fachliche Beratung interner Teams · 5 bis 8 Jahre
- LeitungsfunktionVerantwortung für Teams, strategische Ausrichtung und Methodenentwicklung · ab 8 Jahren
Gehaltsspanne nach Karrierephase
Branchenweite Marktorientierung für Mathematics-Profile (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Arbeitsmarkt & Zukunft
Wie sich der Beruf der Mathematics-Fachkräfte durch KI-Technologien verändert, lässt sich anhand konkreter Aufgabenbereiche einordnen.
Wie KI den Beruf verändert
Automatisierung verändert bereits heute, welche Aufgaben Mathematik-Fachkräfte selbst übernehmen und welche zunehmend von Systemen unterstützt werden.
KI nimmt dir ab
- Automatisierte Berechnungen und Standardauswertungen großer Datensätze
- Vorverarbeitung und Bereinigung von Daten mithilfe von Machine-Learning-Tools
- Erstellung erster Modellentwürfe auf Basis bestehender Algorithmen
- Routinemäßige Erstellung von Berichten und Visualisierungen
Menschlich gefragter denn je
- Entwicklung neuer mathematischer Modelle und theoretischer Ansätze
- Kritische Bewertung und Interpretation von Analyseergebnissen
- Kommunikation komplexer Zusammenhänge an fachfremde Zielgruppen
- Verantwortung für ethische und methodische Entscheidungen im Projekt
Kompetenzen im Umgang mit großen Datenmengen werden im Modul Machine Learning and Data Mining aufgebaut, während das Research Project eigenständiges wissenschaftliches Arbeiten fördert.
Arbeiten neben dem Studium
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Dresden, 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 DresdenLive Praktikain DresdenLive 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 Dresden – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
TD
Technische Universität Dresden
Staatliche HochschulePräsenzstudiumDresden
StudySmarter-Score
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Fundierte mathematische Ausbildung mit klarem Anwendungsbezug
- Flexibles Teilzeitmodell für individuelle Lebenssituationen
- Verzahnung von Theorie und praxisnaher Datenanalyse
Worauf du achten solltest
Wer sich für den Studiengang interessiert, sollte bedenken, dass ein Teilzeitstudium mehr Selbstorganisation erfordert und sich die Studiendauer entsprechend verlängert – eine realistische Zeitplanung ist daher wichtig.
Passt Mathematics zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du hast Freude an mathematischer Modellierung und analytischem Denken.
- Du möchtest dein Studium flexibel in Teilzeit gestalten.
- Du interessierst dich für den Einsatz von Machine Learning in mathematischen Fragestellungen.
- Du bringst bereits ein mathematisches Grundlagenwissen aus einem Bachelorstudium mit.
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Häufige Fragen
Ist der Studiengang Mathematics an der TU Dresden zulassungsbeschränkt?
Nein, die Zulassung erfolgt zulassungsfrei, sodass kein Auswahlverfahren über einen NC notwendig ist.
Kann ich den Studiengang neben einem Job studieren?
Ja, der Studiengang wird in Teilzeit angeboten, was eine Vereinbarkeit mit Beruf oder familiären Verpflichtungen erleichtert.
Welche Module sind für den Studiengang typisch?
Zu den typischen Modulen zählen Soft Skills, ein Research Project sowie Machine Learning and Data Mining, die Theorie und Praxisbezug verbinden.
Welche Berufsfelder stehen nach dem Abschluss offen?
Absolvent:innen finden Anschluss an Tätigkeiten im Berufsfeld der Mathematics-Fachkräfte, das von Datenanalyse bis zu forschungsnahen Positionen reicht.
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