Der Studiengang Computational Science and Engineering an der Technischen Universität München (TUM) richtet sich an alle, die naturwissenschaftliche und technische Fragestellungen mit Hilfe numerischer Methoden, Simulationen und Hochleistungsrechnen lösen wollen. Statt sich auf ein einzelnes Anwendungsfeld zu beschränken, vermittelt das Programm die methodische Klammer, die hinter modernen Simulationsverfahren in Technik, Physik und angewandter Mathematik steht.
Als forschungsstarke technische Universität bringt die TUM ihre Expertise in Hochleistungsrechnen und interdisziplinärer Modellbildung direkt in den Studienalltag ein. Der Master Computational Science and Engineering ist damit auf Studierende zugeschnitten, die bereits ein quantitatives Grundstudium mitbringen und dieses in Richtung computergestützter Wissenschaft vertiefen möchten.
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Das Modul vermittelt Kenntnisse in Operations Research (Lineare Programmierung, Gemischte Ganzzahlprogrammierung, Graphentheorie, Netzwerkflüsse, Dynamische Programmierung) und Decision Analysis (Entscheidungstheorie unter Unsicherheit, Entscheidungsbäume, Multi-Criteria Decision Making).
Das Modul bietet eine Einführung in grundlegende Konzepte der Mikroökonomie und vermittelt die Fähigkeit, mikroökonomische Konzepte zu interpretieren und anwendungsrelevant einzusetzen.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Computational Science and Engineering an der Technischen Universität München (TUM) versteht sich als Brücke zwischen klassischen Ingenieurdisziplinen und der numerischen Mathematik. Studierende lernen, physikalische und technische Probleme in mathematische Modelle zu übersetzen und diese mit modernen Rechenmethoden zu lösen.
Der Studiengang ist bewusst interdisziplinär angelegt und zieht Studierende aus unterschiedlichen fachlichen Hintergründen an, die eine gemeinsame Sprache im Umgang mit Simulationen und algorithmischen Lösungsverfahren entwickeln.
Im Zentrum des Studiums stehen Methoden der numerischen Simulation, wie sie im Modul Computational Science and Engineering vermittelt werden: von der mathematischen Modellierung physikalischer Prozesse über numerische Lösungsverfahren bis hin zur Umsetzung auf Hochleistungsrechnern.
Ergänzt wird dies durch die Auseinandersetzung mit Softwareentwicklung für wissenschaftliches Rechnen sowie mit der kritischen Bewertung von Simulationsergebnissen, was für den späteren Einsatz in Forschung und Industrie zentral ist.
Der Studiengang eignet sich für Absolvent:innen aus Mathematik, Physik, Informatik oder Ingenieurwissenschaften, die analytisches Denken mit Programmierkenntnissen verbinden möchten. Ein zulassungsbeschränktes Auswahlverfahren stellt sicher, dass die notwendigen quantitativen Vorkenntnisse vorhanden sind.
Wer gerne abstrakte Modelle entwickelt und gleichzeitig praktische Rechenlösungen umsetzt, findet in diesem Programm ein passendes Umfeld.
Absolvent:innen von Computational Science and Engineering finden Einsatzmöglichkeiten überall dort, wo komplexe Systeme simuliert oder optimiert werden müssen – etwa in der Automobil-, Luft- und Raumfahrt- oder Energiebranche sowie in Forschungseinrichtungen.
Die Nachfrage nach Fachkräften im Bereich Computational Science and Engineering-Fachkräfte wächst mit der zunehmenden Bedeutung datengetriebener und simulationsbasierter Entscheidungsprozesse in Industrie und Wissenschaft.
Am Standort München profitieren Studierende vom Zugang zu modernen Rechenzentren und einem dichten Netzwerk aus Forschungseinrichtungen und Industriepartnern, die eng mit der Technischen Universität München (TUM) zusammenarbeiten.
Das Vollzeitformat ermöglicht eine intensive, zusammenhängende Auseinandersetzung mit den anspruchsvollen mathematischen und rechnergestützten Inhalten des Studiengangs.
Ehrliche Einordnung auf Basis der gebundenen Daten, plus dein persönlicher Match.
Für diesen Studiengang liegt uns keine NC-Grenze vor. Im Studiengang-Match siehst du anhand deiner Note, wie gut du passt, alternativ direkt beim Anbieter prüfen.
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 vom Berufseinstieg bis in Führungspositionen zeigt, wie sich Kompetenzen aus Computational Science and Engineering im Berufsleben entfalten können.
Branchenweite Marktorientierung für Computational Science and Engineering-Profile (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Wie sich der Beruf im Zuge zunehmender Automatisierung entwickelt, lässt sich an den typischen Aufgaben von Computational Science and Engineering-Fachkräfte ablesen.
Künstliche Intelligenz verändert schon heute, welche Aufgaben in der Simulationsarbeit automatisiert und welche weiterhin von Menschen übernommen werden.
Kompetenzen wie mathematische Modellbildung und numerisches Lösen werden direkt im Modul Computational Science and Engineering aufgebaut.
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in München, ideal neben dem Präsenzstudium am Campus.
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Kurzprofil der Technische Universität München – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Wer sich für Computational Science and Engineering an der Technischen Universität München (TUM) entscheidet, sollte solide mathematische Grundlagen mitbringen und bereit sein, sich intensiv mit Programmierung und numerischen Methoden auseinanderzusetzen – ohne diese Basis wird der Einstieg deutlich anspruchsvoller.
Ein solides mathematisches Fundament sowie erste Programmiererfahrung sind hilfreich, da das Auswahlverfahren gezielt quantitative Kompetenzen prüft.
Ja, die Zulassung erfolgt über ein Auswahlverfahren, das fachliche Eignung und Vorkenntnisse berücksichtigt.
Die Lehrveranstaltungen finden überwiegend auf Englisch statt, teilweise ergänzt durch deutschsprachige Module.
Absolvent:innen arbeiten häufig als Computational Science and Engineering-Fachkräfte in Industrie und Forschung, etwa in simulationsintensiven Branchen wie Automobil- oder Energietechnik.
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