Technologie & Management an der TU Dresden richtet sich an Menschen, die technologische Zusammenhänge verstehen und gleichzeitig unternehmerisch handeln wollen. Der Studiengang schließt mit dem M.Sc. ab und ist als Teilzeitprogramm konzipiert, sodass sich das Studium mit Berufstätigkeit oder anderen Verpflichtungen kombinieren lässt.
Die TU Dresden bringt als forschungsstarke technische Universität ein Umfeld mit, in dem Ingenieurwissenschaften, Data Science und Managementfragen eng miteinander verzahnt sind. Der Studiengang ist zulassungsfrei, was den Einstieg erleichtert, ersetzt aber nicht die inhaltliche Auseinandersetzung mit anspruchsvollen quantitativen und methodischen Inhalten.
Wer bereits einen ersten technischen oder naturwissenschaftlichen Abschluss mitbringt und sich Richtung Führung, Projektsteuerung oder Innovationsmanagement weiterentwickeln möchte, findet hier ein Programm, das genau an dieser Schnittstelle ansetzt.
13 Module – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Modul vermittelt wissenschaftliche Arbeitsmethoden, gute wissenschaftliche Praxis nach DFG-Richtlinien und Sprachkompetenzen in Deutsch und Englisch (mind. C1). Inhalte umfassen Epistemologie, Literaturrecherche, Präsentations- und Schreibtechniken sowie Schulungen zu wissenschaftlicher Ethik.
Modul behandelt die praktische Anwendung erworbenen Wissens in einem unabhängigen wissenschaftlichen Projekt aus einem Forschungsbereich wie Computational Life Science, Computational Mathematics oder Visual Computing mit Schwerpunkt auf Modellierung und Simulation.
Vermittlung von Forward und Inverse Problems, Bayes'sches Theorem, Euler-Lagrange Gleichungen, Verifikation und Validierung von Modellen, sowie Grundlagen des Machine Learning inklusive Supervised/Unsupervised Learning und Neural Networks.
Modul behandelt Grundlagen paralleler Programmierung und wissenschaftliches Hochleistungsrechnen mit praktischer Implementierung auf HPC-Architekturen unter Verwendung von Parallelisierungsmodellen wie MPI, Multi-Threading oder CUDA.
Vermittlung von numerischen Mathematik-Grundlagen, Gleitpunktarithmetik, Interpolations- und Quadraturmethoden sowie numerischen Lösungsverfahren für lineare/nichtlineare Gleichungssysteme und Differentialgleichungen.
Modul behandelt stochastische Modellierung und Simulation mit Schwerpunkt auf Monte-Carlo-Methoden, Markov-Ketten, stochastische Differentialgleichungen und numerische Simulationsverfahren.
Grundlagen der wissenschaftlichen Datenvisualisierung mit Fokus auf Mapping von Daten verschiedener Typen auf visuelle Attribute, visuelle Wahrnehmung und Implementierung interaktiver Visualisierungssysteme.
Vermittlung statistischer Datenanalyse, Modellierung und Experimentplanung mit Inhalten zu Wahrscheinlichkeitstheorie, statistischen Tests, linearen Modellen und Varianzanalyse.
Überblick über wichtige Teilbereiche der Künstlichen Intelligenz mit Schwerpunkt auf Methoden zur Lösung von Such- und Optimierungsproblemen, Constraint-Satisfaction-Probleme und Effizienzsteigerungstechniken.
Modul behandelt formale Wissensmodelle, deren Erstellung, Verarbeitung und Analyse sowie Anwendungen mit Fokus auf Ontologien, Reasoning und Data Mining.
Grundlagen von Datenbanksystemen mit Schwerpunkt auf ER-Modellierung, relationales Datenmodell, SQL, Datenbankarchitektur, Query-Optimierung und Recovery-Techniken.
Modul behandelt systematische Modellierung, Design und Entwicklung großer objektorientierter Softwaresysteme mit Schwerpunkt auf Design Patterns, UML und Wiederverwendbarkeit von Komponenten.
Studium und kritische Analyse wissenschaftlicher Publikationen aus mindestens zwei verschiedenen Bereichen der Computational Modelling and Simulation mit Fokus auf Anwendungen und Präsentation.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Technologie & Management verknüpft technisches Fachwissen mit betriebswirtschaftlichem und methodischem Rüstzeug. Die TU Dresden positioniert den Studiengang bewusst als Weiterqualifizierung für Berufstätige, die neben dem Job studieren möchten.
Im Zentrum steht die Fähigkeit, technologische Entwicklungen zu bewerten und in unternehmerische Entscheidungen zu übersetzen – eine Kompetenz, die in vielen Branchen an Bedeutung gewinnt.
Module wie Machine Learning and Data Mining vermitteln datengetriebene Analysemethoden, während Research Project eigenständiges wissenschaftliches Arbeiten an praxisnahen Fragestellungen fördert. Soft Skills ergänzen das Profil um Kommunikations- und Führungskompetenzen.
Diese Kombination sorgt dafür, dass Studierende nicht nur technische Werkzeuge beherrschen, sondern auch lernen, Projekte zu leiten und Ergebnisse überzeugend zu vermitteln.
Der Studiengang eignet sich für Berufstätige mit technischem oder naturwissenschaftlichem Hintergrund, die ihre Karriere in Richtung Management oder Innovationssteuerung ausrichten wollen.
Auch wer bereits erste Erfahrung in Projektarbeit oder Unternehmensorganisation gesammelt hat, kann die Inhalte gezielt vertiefen und strategisch einsetzen.
Absolvent:innen finden Anknüpfungspunkte in Berufen der Unternehmensorganisation und -planung, etwa in Positionen, die technologisches Verständnis mit Planungs- und Steuerungsaufgaben verbinden.
Die Verzahnung von Data-Science-Kompetenz und Managementwissen öffnet Wege in Bereiche wie Innovationsmanagement, Prozessoptimierung oder technologiegetriebene Unternehmensberatung.
Die TU Dresden bietet als forschungsstarke technische Universität ein Umfeld mit enger Anbindung an aktuelle technologische Entwicklungen.
Das Teilzeitformat und die zulassungsfreie Aufnahme erleichtern den Einstieg für Berufstätige, erfordern aber Eigenorganisation und Durchhaltevermögen über die Studiendauer hinweg.
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 Studiengang öffnet Perspektiven zwischen Technik und Führung, die sich über verschiedene Karrierestufen hinweg entwickeln lassen.
Branchenweite Marktorientierung für Berufe Unternehmensorganisation,-planung (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Wie sich der Beruf durch KI und Automatisierung verändert, lässt sich bereits an heutigen Aufgabenprofilen ablesen.
In Berufen der Unternehmensorganisation und -planung übernehmen Algorithmen zunehmend repetitive Analyseaufgaben, während strategische Entscheidungen menschlich bleiben.
Die im Modul Machine Learning and Data Mining erworbenen Analysefähigkeiten bilden die Grundlage, um datengetriebene Entscheidungen im späteren Berufsalltag souverän einzuordnen.
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Kurzprofil der Universität Potsdam – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Wer wenig Erfahrung mit quantitativen Methoden oder Datenanalyse mitbringt, sollte einplanen, sich zusätzlich in Themen wie Machine Learning einzuarbeiten, da das Studium hier ein solides methodisches Fundament voraussetzt.
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei, was den Einstieg erleichtert – die inhaltlichen Anforderungen bleiben davon unberührt.
Ja, das Studium ist als Teilzeitformat konzipiert und richtet sich gezielt an Berufstätige, die sich technologisch und im Management weiterqualifizieren möchten.
Grundlegendes Verständnis für quantitative Methoden und Statistik erleichtert den Einstieg, auch wenn keine formale Zulassungsbeschränkung besteht.
Absolvent:innen finden häufig Anknüpfungspunkte in Berufen der Unternehmensorganisation und -planung, etwa in Projektleitung, Innovationsmanagement oder technologienaher Prozessgestaltung.
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