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Technische Universität München · Bachelor

Bioinformatik Bachelor of Science an der Technische Universität München

Der B.Sc. Bioinformatik an der Technischen Universität München verbindet Biologie, Informatik und Statistik zu einem zulassungsbeschränkten Vollzeitstudium in München.

Kostenlose Studienberatung

B.Sc.

Bachelor of Science

180

ECTS-Punkte

6 Sem.

Regelstudienzeit

München

Studienort

Überblick Module Im Detail Zulassung Chancen Kosten Jobgarantie Karriere & Gehalt Arbeitsmarkt FAQ

🤝 Jobgarantie: Job in 6 Monaten nach dem Abschluss – oder wir zahlen dein Coaching.Mehr erfahren →

Über den Studiengang

Die Bioinformatik an der TUM richtet sich an alle, die biologische Fragestellungen mit den Werkzeugen der Informatik lösen wollen. Statt sich früh auf ein Fach festzulegen, lernst du parallel Programmierkonzepte, statistische Methoden und molekularbiologisches Grundlagenwissen – eine Kombination, die an kaum einer anderen Fakultät so konsequent verzahnt wird.

Als zulassungsbeschränkter Studiengang setzt die TUM auf eine sorgfältige Auswahl der Studierenden, damit das anspruchsvolle Curriculum in kleineren Lerngruppen und mit engem Praxisbezug funktioniert. Der Standort München bietet dabei die Nähe zu Forschungseinrichtungen und Life-Science-Unternehmen, die für Praktika und Abschlussarbeiten relevant sind.

Das Studium bereitet sowohl auf eine wissenschaftliche Laufbahn als auch auf den direkten Einstieg in Industrie oder Softwareentwicklung im biomedizinischen Umfeld vor.

Curriculum & Module

69 Module · 180 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.

69 Module · 180 ECTS

Weitere Module5 ECTS

Methoden der Genomanalyse

Seminar zu Methoden der Genomanalyse mit Vorlesung und Übungen. Prüfungsform: Klausur (90-120 Minuten).

Weitere Module5 ECTS

Strukturbioinformatik

Vorlesung und Übungen zur Strukturbioinformatik. Prüfungsform: Klausur (90-120 Minuten).

Weitere Module8 ECTS

Protein Prediction I

Vorlesung und Übungen zu Protein-Vorhersage-Methoden. Prüfungsform: Klausur (80-120 Minuten).

Weitere Module8 ECTS

Protein Prediction II

Fortsetzung der Protein-Vorhersage-Methoden mit Vorlesung und Übungen. Prüfungsform: Klausur (80-120 Minuten).

Weitere Module8 ECTS

Computational Methods in Evolutionary Biology

Vorlesung und Übungen zu rechnergestützten Methoden in der Evolutionsbiologie. Prüfungsform: Klausur (90-120 Minuten).

Weitere Module9 ECTS

Algorithmen auf Sequenzen

Vorlesung und Übungen zu Algorithmen für Sequenzanalyse. Prüfungsform: Klausur (120-150 Minuten).

Weitere Module9 ECTS

Algorithmische Bioinformatik: Bäume und Graphen

Vorlesung und Übungen zu Baum- und Graph-Algorithmen in der Bioinformatik. Prüfungsform: Klausur (120-150 Minuten).

Weitere Module9 ECTS

Algorithmische Bioinformatik: Systeme und Netzwerke

Vorlesung und Übungen zu Systemen und Netzwerk-Algorithmen in der Bioinformatik. Prüfungsform: Klausur (120-150 Minuten).

Weitere Module9 ECTS

Algorithmische Systembiologie

Vorlesung und Übungen zu algorithmischen Methoden in der Systembiologie. Prüfungsform: Klausur (120-150 Minuten).

Weitere Module9 ECTS

Perlen der Bioinformatik: Algorithmen

Seminar zu ausgewählten Algorithmen in der Bioinformatik mit Vorlesung und Übungen. Prüfungsform: Klausur (120-150 Minuten).

Weitere Module9 ECTS

Perlen der Bioinformatik: ENCODE

Seminar zum ENCODE Projekt mit Vorlesung und Übungen. Prüfungsform: Klausur (120-150 Minuten).

Weitere Module6 ECTS

Einführung in die Softwaretechnik

Grundvorlesung und Übungen zu Softwaretechnik. Prüfungsform: Klausur (90-120 Minuten).

Weitere Module5 ECTS

3D Computer Vision

Vorlesung zu dreidimensionaler Computervision. Prüfungsform: Klausur (90-120 Minuten).

Weitere Module6 ECTS

Computer Grafik

Vorlesung zu Computergrafik-Grundlagen. Prüfungsform: Klausur (90-120 Minuten).

Weitere Module8 ECTS

Effiziente Algorithmen und Datenstrukturen

Vorlesung und Übungen zu effizienten Algorithmen und Datenstrukturen. Prüfungsform: Klausur (180 Minuten).

Weitere Module8 ECTS

Effiziente Algorithmen und Datenstrukturen II

Fortsetzung der effizienten Algorithmen und Datenstrukturen. Prüfungsform: Klausur (180 Minuten).

Weitere Module6 ECTS

Einsatz und Realisierung von Datenbanksystemen

Vorlesung und Übungen zum praktischen Einsatz von Datenbanksystemen. Prüfungsform: Klausur (120 Minuten).

Weitere Module6 ECTS

Grundlagen der Programm- und Systementwicklung

Vorlesung und Übungen zu Grundlagen der Programm- und Systementwicklung. Prüfungsform: Klausur (90-140 Minuten).

Weitere Module4 ECTS

Modellierung verteilter Systeme

Vorlesung und Übungen zur Modellierung verteilter Systeme. Prüfungsform: Klausur (60-100 Minuten).

Weitere Module5 ECTS

Projektorganisation und -management in der Softwaretechnik

Vorlesung und Übungen zu Projektorganisation und -management. Prüfungsform: Klausur (75-125 Minuten).

Weitere Module5 ECTS

Petrinetze

Vorlesung und Übungen zu Petrinetzen und deren Anwendungen. Prüfungsform: Klausur (60-90 Minuten).

Weitere Module8 ECTS

Advanced Topics in Software Engineering

Vorlesung und Übungen zu fortgeschrittenen Themen in der Softwaretechnik. Prüfungsform: Klausur (90-120 Minuten).

Weitere Module5 ECTS

Verteilte Anwendungen

Vorlesung und Übungen zu verteilten Anwendungen. Prüfungsform: Klausur (90 Minuten).

Weitere Module4 ECTS

Wissensbasierte Systeme für industrielle Anwendungen

Vorlesung zu wissensbasierten Systemen in industriellen Anwendungen. Prüfungsform: Mündliche Prüfung (15-20 Minuten).

Weitere Module5 ECTS

Wissenschaftliche Visualisierung

Vorlesung und Übungen zur wissenschaftlichen Visualisierung. Prüfungsform: Klausur (90-120 Minuten).

Weitere Module9 ECTS

Mathematische Modelle in der Biologie

Vorlesung und Übungen zu mathematischen Modellen biologischer Systeme. Prüfungsform: Klausur (60-90 Minuten).

Weitere Module6 ECTS

Datenbanksysteme II

Vorlesung und Übungen zu fortgeschrittenen Datenbanksystemen. Prüfungsform: Klausur (60-120 Minuten).

Weitere Module6 ECTS

Knowledge Discovery in Datenbanken I

Vorlesung und Übungen zu Data Mining und Knowledge Discovery. Prüfungsform: Klausur (60-120 Minuten).

Weitere Module6 ECTS

Knowledge Discovery in Datenbanken II

Fortsetzung zu Knowledge Discovery in Datenbanken. Prüfungsform: Klausur (60-120 Minuten).

Weitere Module6 ECTS

Parallel and High Performance Computing

Vorlesung und Übungen zu parallelem Computing und High Performance Computing. Prüfungsform: Klausur (60-120 Minuten).

Weitere Module6 ECTS

Statistische Methoden für Genomik und Proteomik

Vorlesung und Übungen zu statistischen Methoden für Genomik und Proteomik. Prüfungsform: Klausur (120 Minuten).

Weitere Module6 ECTS

Biochemie 4 - Zelluläre Biochemie

Vorlesung zu zellulärer Biochemie. Prüfungsform: Klausur (90-120 Minuten).

Weitere Module6 ECTS

Evolutionary Genetics

Vorlesung zu evolutionärer Genetik. Prüfungsform: Klausur (90-120 Minuten).

Weitere Module3 ECTS

Basic Evolutionary Genomics

Vorlesung zu grundlegenden Konzepten der evolutionären Genomik. Prüfungsform: Klausur (60-75 Minuten).

Weitere Module3 ECTS

Advanced Evolutionary Genomics

Vorlesung zu fortgeschrittener evolutionärer Genomik. Prüfungsform: Klausur (60-75 Minuten).

Weitere Module5 ECTS

Humangenetik für Biologen

Vorlesung zur Humangenetik. Prüfungsform: Klausur (60 Minuten).

Weitere Module5 ECTS

Protein-Engineering

Vorlesung zu Protein-Engineering-Methoden. Prüfungsform: Klausur (90 Minuten).

1. Semester6 ECTS

Einführung in die Bioinformatik I

Einführungsmodul in die Bioinformatik mit Vorlesung und Übungen. Prüfungsform: Klausur (70-120 Minuten).

1. Semester9 ECTS

Analysis

Grundvorlesung in Analysis mit Übungen für Bioinformatiker an der LMU. Prüfungsform: Klausur (90-120 Minuten).

1. Semester8 ECTS

Diskrete Strukturen

Vorlesung und Übungen zu diskreten Strukturen an der TUM. Prüfungsform: Klausur (120-180 Minuten).

1. Semester9 ECTS

Einführung in die Programmierung

Grundvorlesung und Übungen zur Programmierung an der LMU. Prüfungsform: Klausur (90-120 Minuten).

1. Semester10 ECTS

Einführung in die Informatik für Bioinformatiker

Grundvorlesung und Übungen zur Informatik speziell für Bioinformatiker an der TUM. Prüfungsform: Klausur (120-180 Minuten).

1. Semester6 ECTS

Biologie

Vorlesung in Biologie als Grundlagen für Bioinformatiker. Prüfungsform: Klausur (90-120 Minuten).

1. Semester3 ECTS

Chemie

Grundvorlesung in Chemie für Bioinformatiker. Prüfungsform: Klausur (90-120 Minuten).

2. Semester6 ECTS

Einführung in die Bioinformatik II

Fortsetzung der Einführung in die Bioinformatik mit Vorlesung und Übungen. Prüfungsform: Klausur (70-120 Minuten).

2. Semester9 ECTS

Problem-basiertes Lernen

Seminar zum problem-basierten Lernen in der Bioinformatik. Prüfungsform: Präsentation.

2. Semester8 ECTS

Lineare Algebra

Grundvorlesung in Linearer Algebra mit Übungen an der TUM. Prüfungsform: Klausur (90-120 Minuten).

2. Semester6 ECTS

Logik und Diskrete Strukturen

Vorlesung und Übungen zu Logik und diskreten Strukturen an der LMU. Prüfungsform: Klausur (90-120 Minuten).

2. Semester3 ECTS

Tutorium Bioinformatik

Tutorium zur Bioinformatik an der LMU. Prüfungsform: Klausur (60 Minuten).

2. Semester6 ECTS

Algorithmen & Datenstrukturen

Vorlesung und Übungen zu Algorithmen und Datenstrukturen an der LMU. Prüfungsform: Klausur (90-120 Minuten).

2. Semester6 ECTS

Grundlagen: Algorithmen und Datenstrukturen

Grundvorlesung und Übungen zu Algorithmen und Datenstrukturen an der TUM. Prüfungsform: Klausur (90-120 Minuten).

2. Semester6 ECTS

Grundlagen zur Biochemie

Vorlesung zu Grundlagen der Biochemie für Bioinformatiker. Prüfungsform: Klausur (90-120 Minuten).

3. Semester9 ECTS

Programmierpraktikum Bioinformatik

Praktikum zur Programmierung in der Bioinformatik mit praktischen Übungen. Prüfungsform: Laborleistung.

3. Semester8 ECTS

Analysis

Grundvorlesung in Analysis mit Übungen für Bioinformatiker an der TUM. Prüfungsform: Klausur (90-120 Minuten).

3. Semester6 ECTS

Lineare Algebra

Grundvorlesung in Linearer Algebra mit Übungen an der LMU. Prüfungsform: Klausur (90-120 Minuten).

3. Semester6 ECTS

Datenbanksysteme 1

Vorlesung und Übungen zu Datenbanksystemen an der LMU. Prüfungsform: Klausur (90-120 Minuten).

3. Semester6 ECTS

Grundlagen: Datenbanken

Grundvorlesung und Übungen zu Datenbanken an der TUM. Prüfungsform: Klausur (90-120 Minuten).

4. Semester9 ECTS

Algorithmische Bioinformatik I

Vorlesung und Übungen zu algorithmischen Grundlagen der Bioinformatik. Prüfungsform: Klausur (120 Minuten).

4. Semester9 ECTS

Stochastik und Statistik

Vorlesung und Übungen zu Stochastik und Statistik an der LMU. Prüfungsform: Klausur (90-120 Minuten).

4. Semester6 ECTS

Diskrete Wahrscheinlichkeitstheorie

Vorlesung und Übungen zu diskreter Wahrscheinlichkeitstheorie an der TUM. Prüfungsform: Klausur (90-120 Minuten).

4. Semester6 ECTS

Formale Sprachen & Komplexität

Vorlesung und Übungen zu formalen Sprachen und Komplexität an der LMU. Prüfungsform: Klausur (90-120 Minuten).

4. Semester8 ECTS

Einführung in die Theoretische Informatik

Grundvorlesung und Übungen zur theoretischen Informatik an der TUM. Prüfungsform: Klausur (120-180 Minuten).

4. Semester6 ECTS

Fortgeschrittene Biochemie

Vorlesung zu fortgeschrittener Biochemie. Prüfungsform: Klausur (90-120 Minuten).

5. Semester9 ECTS

Algorithmische Bioinformatik II

Fortsetzung der algorithmischen Bioinformatik mit Vorlesung und Übungen. Prüfungsform: Klausur (120 Minuten).

5. Semester12 ECTS

Praktikum Genomorientierte Bioinformatik

Praktikum zur genomorientierten Bioinformatik mit praktischen Arbeiten. Prüfungsform: Laborleistung.

5. Semester9 ECTS

Praktikum Molekularbiologie und Biochemie

Praktikum zu Molekularbiologie und Biochemie. Prüfungsform: Laborleistung.

6. Semester6 ECTS

Weiterführende Bioinformatik

Vertiefungsmodul zur Bioinformatik mit Vorlesung und Übungen. Prüfungsform: Wissenschaftliche Ausarbeitung.

6. Semester6 ECTS

Praktische Arbeit

Praktische Arbeiten im Bereich Bioinformatik. Prüfungsform: Wissenschaftliche Ausarbeitung.

6. Semester12 ECTS

Bachelor's Thesis

Anfertigung einer wissenschaftlichen Abschlussarbeit im Bereich Bioinformatik. Prüfungsform: Wissenschaftliche Ausarbeitung.

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 Studiengang Bioinformatik an der TUM ist an der Schnittstelle von Naturwissenschaft und Technik verortet und bringt Studierende mit unterschiedlichem Vorwissen zusammen. Wer aus der Biologie kommt, muss sich intensiv in Algorithmik und Programmierung einarbeiten, wer aus der Informatik kommt, in molekularbiologische Grundlagen.

Die Zulassungsbeschränkung sorgt dafür, dass die Fakultät die Lehrkapazitäten gezielt auf forschungsnahe Projekte und Praktika ausrichten kann, statt Massenveranstaltungen zu organisieren.

Studieninhalte

Zentrale Bausteine sind Module wie Methoden der Genomanalyse, in denen du lernst, große biologische Datensätze systematisch auszuwerten, sowie Strukturbioinformatik, die sich mit der räumlichen Organisation von Biomolekülen befasst.

Ergänzt wird das Curriculum durch Protein Prediction I, in dem Vorhersagemodelle für Proteinstrukturen und -funktionen im Mittelpunkt stehen. Diese Module zeigen exemplarisch, wie eng Informatik-Methoden und biologische Fragestellungen im Studium verwoben sind.

Für wen passt das?

Geeignet ist der Studiengang für Menschen, die sowohl Freude an präzisem, algorithmischem Denken als auch echtes Interesse an biologischen Prozessen mitbringen. Reine Programmierbegeisterung ohne Interesse an Biologie reicht ebenso wenig wie umgekehrt.

Da die Zulassung beschränkt ist, solltest du dich früh mit den Anforderungen auseinandersetzen und bereits vor Studienbeginn erste Berührungspunkte mit Mathematik, Statistik oder Programmierung gesucht haben.

Karriere & Arbeitsmarkt

Absolventinnen und Absolventen finden Anknüpfungspunkte in Berufen der Informatik, insbesondere dort, wo Software- und Datenkompetenz auf biomedizinische oder genomische Anwendungen trifft, etwa in Pharma, Biotech oder Forschungseinrichtungen.

Viele nutzen den Bachelor auch als Grundlage für ein vertiefendes Masterstudium, bevor sie in spezialisierte Rollen zwischen Datenanalyse und biologischer Fragestellung wechseln.

Hochschule & Format

Die TUM ist für ihre technische Ausrichtung und enge Verzahnung von Lehre und Forschung bekannt, was sich auch im Bioinformatik-Studiengang in projektorientierten Modulen widerspiegelt.

Der Standort München bietet Zugang zu einem dichten Netz an Forschungsinstituten und Unternehmen aus dem Life-Science-Bereich, was Praktika und Kooperationen erleichtert.

Zulassung & Zugangswege

Zulassungsbeschränkt (NC)Die NC-Grenze lag zuletzt bei 3,1; sie variiert je Semester – bitte aktuell bei der TUM prüfen.

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.

Zulassungsbeschränkt (NC)

Die Studienplätze sind begrenzt und die NC-Grenze schwankt je Semester. Prüfe mit deinem Schnitt, wie deine Chancen aktuell stehen.

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.

Details bei TUM BAföG-Anspruch berechnen

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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Alle Bedingungen findest du in den Teilnahmebedingungen.

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Karriere & Gehalt

Der Karriereweg in der Bioinformatik führt meist von datengetriebenen Analyseaufgaben hin zu Positionen mit fachlicher oder personeller Verantwortung.

Einstieg als Data Analyst / Junior Bioinformatiker:inErste Aufgaben in der Auswertung biologischer Datensätze und im Umgang mit Analyse-Pipelines · 0 bis 2 Jahre
Bioinformatiker:in mit ProjektverantwortungEigenständige Betreuung von Analyseprojekten und Entwicklung angepasster Auswertungsmethoden · 2 bis 5 Jahre
Senior Bioinformatiker:in / Fachexpert:inKonzeption komplexer Analysestrategien und fachliche Beratung interdisziplinärer Teams · 5 bis 8 Jahre
Teamleitung / Gruppenleitung BioinformatikVerantwortung für Personal, Ressourcen und strategische Ausrichtung eines Bioinformatik-Teams · 8 bis 12 Jahre

Gehaltsspanne nach Karrierephase

Einstieg

48.000 €

Nach 5 Jahren

66.000 €

Nach 10 Jahren

95.000 €

Leitung

bis 133.000 €

Branchenweite Marktorientierung für Berufe in der Informatik (o.S.) (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.

Arbeitsmarkt & Zukunft

Wie sich der Beruf durch KI verändert, hängt stark davon ab, welche Aufgaben automatisierbar sind und welche menschliches Fachurteil erfordern.

46–86 Tage

Vakanzzeit – so lange bleibt eine gemeldete Stelle im Schnitt offen.

BA Engpassanalyse

Engpassberuf

Offizielle Einstufung für Berufe in der Informatik (o.S.).

Fachkräftemangel

66.000 €

Orientierungswert Bruttojahresgehalt (Median).

Gehalt

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Wie KI den Beruf verändert

Künstliche Intelligenz verändert die Arbeit in der Bioinformatik bereits heute spürbar, ohne die Rolle der Fachkraft überflüssig zu machen.

KI nimmt dir ab

Automatisierte Vorverarbeitung und Qualitätskontrolle großer Sequenzierdaten
Standardisierte Sequenzalignments und Annotationen mithilfe etablierter Pipelines
Erste Strukturvorhersagen von Proteinen durch KI-gestützte Modelle
Routinemäßige statistische Auswertungen wiederkehrender Experimenttypen

Menschlich gefragter denn je

Einordnung biologischer Plausibilität und Fehlerquellen in den Daten
Entwicklung neuer Analysemethoden für unklare oder neuartige Fragestellungen
Kommunikation der Ergebnisse mit Biolog:innen, Mediziner:innen und Forschungsteams
Ethische und methodische Bewertung von KI-generierten Vorhersagen

Fähigkeiten aus Modulen wie Methoden der Genomanalyse und Strukturbioinformatik bilden die Basis, um KI-Ergebnisse fachlich einordnen zu können, statt sie unreflektiert zu übernehmen.

Arbeiten neben dem Studium

Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in München, 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 MünchenLive Praktikain MünchenLive 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 München – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.

Technische Universität München

Staatliche HochschulePräsenzstudiumMünchen

StudySmarter-Score

Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.

Zum Hochschulprofil

Was Studierende sagen

Das wird gelobt

Enge Verzahnung von Informatik- und Biologie-Grundlagen im Curriculum
Forschungsnahe Module wie Protein Prediction I mit direktem Praxisbezug
Guter Zugang zu Life-Science-Unternehmen und Forschungsinstituten am Standort München

Worauf du achten solltest

Wer sich nur für eine der beiden Disziplinen begeistert, sollte sich bewusst machen, dass das Studium durchgehend Biologie und Informatik gleichermaßen fordert; wer hier Lücken hat, sollte diese früh gezielt schließen.

Passt Bioinformatik zu dir?

Das solltest du mitbringen

Du interessierst dich gleichermaßen für biologische Fragestellungen und für Programmierung.
Du bringst mathematisch-statistisches Grundverständnis mit oder bist bereit, es dir anzueignen.
Du kannst mit einer zulassungsbeschränkten, anspruchsvollen Studienstruktur gut umgehen.
Du möchtest später in datengetriebenen Rollen im Life-Science- oder Forschungsumfeld arbeiten.

Weitere & ähnliche Studiengänge

Bioinformatik an anderen Hochschulen

Häufige Fragen

Ist der B.Sc. Bioinformatik an der TUM zulassungsbeschränkt?

Ja, der Studiengang ist zulassungsbeschränkt, weshalb du dich frühzeitig über die Bewerbungsmodalitäten der TUM informieren solltest.

Brauche ich Vorkenntnisse in Biologie oder Informatik?

Grundkenntnisse in beiden Bereichen helfen beim Einstieg, entscheidend ist aber vor allem die Bereitschaft, dich intensiv in das jeweils fremdere Fachgebiet einzuarbeiten.

Welche Module sind besonders prägend für das Studium?

Module wie Methoden der Genomanalyse, Strukturbioinformatik und Protein Prediction I zeigen exemplarisch die enge Verbindung von Informatik-Methoden und biologischen Fragestellungen.

Wie geht es nach dem Bachelor weiter?

Viele Absolvent:innen setzen mit einem vertiefenden Masterstudium fort oder steigen direkt in Berufe der Informatik mit biomedizinischem oder genomischem Bezug ein.

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