Weitere Module8 ECTS
Foundations in Data Engineering
Grundlagen der Datenverarbeitung und -engineering mit praktischer Anwendung. Vermittlung von Kompetenzen in der systematischen Gestaltung von Datenverarbeitungsprozessen.
Technische Universität München · Master
Mathematics in Data Science Master of Science an der Technische Universität München
Der Masterstudiengang Mathematics in Data Science an der Technischen Universität München (TUM) verbindet mathematische Tiefe mit den methodischen Grundlagen der Datenwissenschaft.M.Sc.
Master of Science
120
ECTS-Punkte
4 Sem.
Regelstudienzeit
München
Studienort
Über den Studiengang
Mathematics in Data Science ist ein konsekutiver Masterstudiengang an der Technischen Universität München, der mathematische Modellierung, Statistik und algorithmisches Denken mit den praktischen Anforderungen der Datenanalyse zusammenführt. Der Studiengang richtet sich an Studierende, die datengetriebene Fragestellungen nicht nur anwenden, sondern auf Basis solider mathematischer Theorie verstehen und weiterentwickeln wollen.
Im Zentrum stehen Themen wie Datenverarbeitung in großem Maßstab, statistische Lernverfahren und die formale Analyse von Algorithmen. Die TUM verortet den Studiengang an der Schnittstelle von Mathematik und Informatik, wodurch Studierende sowohl theoretisches Rüstzeug als auch technische Umsetzungskompetenz erwerben.
Durch die Einbindung in ein forschungsstarkes Umfeld in München erhalten Studierende früh Kontakt zu aktuellen Entwicklungen in Data Science, was den Übergang in Forschung oder datenintensive Berufsfelder erleichtert.
Curriculum & Module
39 Module · 120 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Weitere Module8 ECTS
Foundations in Data Analysis
Grundlagen der mathematischen Datenanalyse und statistischen Methoden. Vermittlung von theoretischen und methodischen Kompetenzen für die Datenanalyse.
Weitere Module5 ECTS
Hauptseminar Data Science
Vertiefendes Seminar zu aktuellen Themen der Data Science. Entwicklung von Fähigkeiten zur wissenschaftlichen Präsentation und Diskussion.
Weitere Module10 ECTS
Berufspraktikum oder Projekt Data Science
Praktische Ausbildung in Data-Science-nahen Tätigkeiten oder Durchführung eines anwendungsorientierten Projekts mit wissenschaftlicher Begleitung.
Weitere Module9 ECTS
Probability Theory
Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und stochastischen Methoden. Mathematische Grundlagen für die statistische Datenanalyse.
Weitere Module9 ECTS
Functional Analysis
Theorie der Funktionalanalysis mit Anwendungen. Mathematische Grundlagen für fortgeschrittene Analyse- und Optimierungsmethoden.
Weitere Module5 ECTS
Nonlinear Optimization Advanced
Vertiefung in nichtlineare Optimierungsmethoden. Techniken zur Lösung komplexer Optimierungsprobleme in der Datenanalyse.
Weitere Module9 ECTS
Integer Optimization
Theorie und Verfahren der ganzzahligen Optimierung. Mathematische Methoden für diskrete Optimierungsprobleme.
Weitere Module9 ECTS
Stochastic Analysis
Theorie stochastischer Prozesse und deren Anwendungen. Mathematische Grundlagen für die Modellierung zufälliger Phänomene.
Weitere Module5 ECTS
Computational Statistics
Computergestützte statistische Methoden und deren Implementierung. Algorithmische Ansätze für statistische Problemlösungen.
Weitere Module6 ECTS
Probabilistic Techniques and Algorithms in Data Analysis
Probabilistische Methoden und Algorithmen für die Datenanalyse. Anwendung stochastischer Techniken auf praktische Analyseproblem.
Weitere Module6 ECTS
Geometry and Topology for Data Analysis
Geometrische und topologische Methoden für Datenanalyse. Anwendung geometrischer Konzepte auf Datenstruktur- und Musteranalyse.
Weitere Module8 ECTS
Algorithms for Scientific Computing
Algorithmen und numerische Methoden für wissenschaftliches Rechnen. Implementierung effizienter Verfahren für mathematische Problemlösungen.
Weitere Module6 ECTS
Mathematical Foundations of Machine Learning
Mathematische Grundlagen des maschinellen Lernens. Theoretische Fundamente von Lernalgorithmen und deren Konvergenzverhalten.
Weitere Module6 ECTS
Statistical Learning
Statistische Theorie des maschinellen Lernens. Analyse von Lernalgorithmen aus statistischer Perspektive.
Weitere Module8 ECTS
Machine Learning
Praktische Methoden und Verfahren des maschinellen Lernens. Algorithmische und computationale Ansätze für ML-Problemlösungen.
Weitere Module5 ECTS
Business Analytics and Machine Learning
Anwendung von Machine-Learning-Methoden in Business-Kontexten. Datenanalytische Verfahren für geschäftliche Fragestellungen.
Weitere Module3 ECTS
Data Mining and Knowledge Discovery
Methoden zur Wissensentdeckung aus großen Datenmengen. Verfahren zur Mustererkennung und Datenexploration.
Weitere Module6 ECTS
Fundamentals of Artificial Intelligence
Grundlagen künstlicher Intelligenz und deren Anwendungen. Klassische und moderne KI-Techniken für Problemlösungen.
Weitere Module4 ECTS
Principles of Computer Vision
Grundlagen und Methoden der Bildverarbeitung und Computer Vision. Algorithmen zur automatischen Bildanalyse und Interpretation.
Weitere Module5 ECTS
Machine Learning for Graphs and Sequential Data
Machine-Learning-Methoden für graphenstrukturierte und sequenzielle Daten. Spezialisierte Verfahren für komplexe Datenstrukturen.
Weitere Module6 ECTS
Machine Learning for Regulatory Genomics
Anwendung maschineller Lernmethoden auf genomische Daten. Spezialverfahren für biologische und genetische Datenanalyse.
Weitere Module5 ECTS
Probability on Graphs
Wahrscheinlichkeitstheorie auf graphentheoretischen Strukturen. Stochastische Prozesse auf Graphen und Netzwerken.
Weitere Module5 ECTS
Large Deviations
Theorie großer Abweichungen in der Wahrscheinlichkeitstheorie. Asymptotische Analyse von Wahrscheinlichkeitsverteilungen.
Weitere Module9 ECTS
Markov Processes
Theorie und Anwendungen Markovscher Prozesse. Stochastische Modellierung von Systemen mit Gedächtnislosseigenschaft.
Weitere Module4 ECTS
Algorithms for Scientific Computing II
Fortgeschrittene Algorithmen für wissenschaftliches Rechnen. Spezialisierte numerische Verfahren für komplexe mathematische Probleme.
Weitere Module5 ECTS
Introduction to Quantum Computing
Grundlagen des Quantencomputings und deren Anwendungen. Algorithmen und Verfahren für Quantenrechner.
Weitere Module8 ECTS
Statistical Foundations of Learning
Statistische Grundlagen von Lerntheorie und Inferenz. Theoretische Analyse von Lernalgorithmen und Generalisierungsfähigkeit.
Weitere Module5 ECTS
Advanced Natural Language Processing
Fortgeschrittene Techniken der natürlichsprachlichen Verarbeitung. Moderne NLP-Methoden und deren Anwendungen.
Weitere Module4 ECTS
Cloud Computing
Grundlagen und Praktiken des Cloud Computing. Architektur und Anwendung verteilter Rechensysteme.
Weitere Module5 ECTS
Cloud Information Systems
Informationssysteme in Cloud-Infrastrukturen. Datenverwaltung und Systemarchitektur in Cloud-Umgebungen.
Weitere Module5 ECTS
Cloud-Based Data Processing
Datenverarbeitung in Cloud-basierten Systemen. Skalierbare Verfahren für große Datenmengen in verteilten Umgebungen.
Weitere Module6 ECTS
Database Systems on Modern CPU Architectures
Datenbankensysteme auf modernen Prozessorarchitekturen. Optimierung von Datenbankzugriffen für aktuelle Hardware.
Weitere Module6 ECTS
Query Optimization
Optimierungstechniken für Datenbankabfragen. Methoden zur Verbesserung der Abfrageleistung in Datenbanksystemen.
Weitere Module5 ECTS
Distributed Systems
Architektur und Prinzipien verteilter Systeme. Konzepte für die Entwicklung skalierbarer und zuverlässiger Systeme.
Weitere Module5 ECTS
Social Computing
Soziale Aspekte von Informatik und Datenverarbeitung. Analyse sozialer Netzwerke und computervermittelter Kommunikation.
Weitere Module6 ECTS
Legal Data Science and Informatics
Juristische und ethische Aspekte der Data Science. Rechtliche Grundlagen und Compliance in der Datenverarbeitung.
Weitere Module3 ECTS
Technology, Economy, Society
Gesellschaftliche, ökonomische und technologische Auswirkungen der Digitalisierung. Interdisziplinäre Analyse von Technologie und Gesellschaft.
4. Semester30 ECTS
Master's Thesis
Selbstständige wissenschaftliche Arbeit zu einem Thema der Data Science. Abschlussarbeit mit schriftlicher Ausarbeitung und Präsentation.
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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
Mathematics in Data Science an der TUM ist als forschungsorientierter Masterstudiengang konzipiert, der mathematische Strenge mit datenwissenschaftlicher Praxis verbindet. Die Zulassung erfolgt über ein Auswahlverfahren, das ein solides mathematisches Vorwissen aus dem Bachelorstudium voraussetzt.
Der Studiengang positioniert sich bewusst zwischen klassischer Mathematik und angewandter Informatik und richtet sich an Studierende mit Interesse an theoretischen Grundlagen datengetriebener Methoden.
Studieninhalte
Zentrale Bausteine sind Module wie Foundations in Data Engineering, in denen der Umgang mit großen, heterogenen Datenmengen vermittelt wird, sowie Foundations in Data Analysis, das statistische und mathematische Analysemethoden vertieft.
Im Hauptseminar Data Science setzen sich Studierende eigenständig mit aktuellen Forschungsfragen auseinander und trainieren wissenschaftliches Arbeiten sowie die Präsentation komplexer Sachverhalte.
Für wen passt das?
Der Studiengang eignet sich für Personen mit ausgeprägtem mathematischem Interesse, die Freude an formaler Modellierung und algorithmischem Denken haben und diese Fähigkeiten auf reale Datenprobleme anwenden möchten.
Wer lieber praxisnah mit weniger theoretischem Tiefgang arbeiten möchte, findet in anwendungsorientierteren Data-Science-Studiengängen womöglich eine bessere Passung.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolventinnen und Absolventen bewegen sich häufig in Richtung Berufe in der Informatik, etwa in der Entwicklung datenbasierter Systeme, in der angewandten Forschung oder in analytischen Fachfunktionen mit hohem methodischem Anspruch.
Die Kombination aus mathematischer Fundierung und Data-Science-Kompetenz wird in zunehmend datengetriebenen Branchen als Qualifikation mit langfristiger Relevanz wahrgenommen.
Hochschule & Format
Die TUM bietet als technische Hochschule mit Sitz in München ein forschungsnahes Umfeld mit Anbindung an Industrie und Wissenschaft, was Studierenden frühzeitig Einblicke in reale Anwendungsfälle ermöglicht.
Das Vollzeitformat erlaubt eine kontinuierliche und intensive Auseinandersetzung mit den mathematischen und methodischen Inhalten des Studiengangs.
Zulassung & Zugangswege
Zulassung nach KapazitätBitte die aktuellen Zulassungsbedingungen direkt 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.
NC-Status nicht hinterlegt
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.
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
- Bewirb dich über die StudySmarter Jobbörse und CareerKit für deinen ersten Job nach dem Studium
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 Studiengang öffnet Türen in Berufsfelder, die mathematische Präzision mit datenwissenschaftlicher Praxis verbinden.
- Einstieg als Data Analyst oder Junior Data ScientistErste Anwendung mathematischer und statistischer Methoden auf reale Datensätze im Berufsalltag · 0 bis 2 Jahre
- Data Scientist / Machine-Learning-Entwickler:inEigenständige Entwicklung und Optimierung datenbasierter Modelle und Analysepipelines · 2 bis 5 Jahre
- Senior Data Scientist / Lead AnalystVerantwortung für komplexe Projekte, methodische Qualitätssicherung und fachliche Anleitung im Team · 5 bis 8 Jahre
- Leitung Data Science / Head of AnalyticsStrategische Steuerung datenwissenschaftlicher Teams und Ausrichtung datengetriebener Unternehmensentscheidungen · 8 bis 12 Jahre
Gehaltsspanne nach Karrierephase
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, lässt sich bereits an heutigen Entwicklungen in der Datenanalyse ablesen.
46–86 Tage
Vakanzzeit – so lange bleibt eine gemeldete Stelle im Schnitt offen.
BA EngpassanalyseEngpassberuf
Offizielle Einstufung für Berufe in der Informatik (o.S.).
Fachkräftemangel66.000 €
Orientierungswert Bruttojahresgehalt (Median).
GehaltWie KI den Beruf verändert
Automatisierung verändert schon jetzt, welche Aufgaben in datenwissenschaftlichen Berufen von Maschinen und welche weiterhin von Menschen übernommen werden.
KI nimmt dir ab
- Automatisiertes Preprocessing und Bereinigung großer Datensätze
- Standardisierte Modellauswahl und Hyperparameter-Optimierung durch AutoML-Tools
- Routinemäßige Erstellung von Reports und Dashboards
- Erkennung einfacher Muster und Anomalien in strukturierten Daten
Menschlich gefragter denn je
- Formulierung mathematisch fundierter Fragestellungen und Hypothesen
- Bewertung der Validität und Aussagekraft statistischer Modelle
- Kommunikation komplexer Ergebnisse an fachfremde Zielgruppen
- Ethische Einordnung und kritische Prüfung von Datenbias
Die im Modul Foundations in Data Analysis erlernte statistische Urteilsfähigkeit bleibt auch in einer zunehmend automatisierten Arbeitswelt eine zentrale menschliche Kompetenz.
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.
TU
Technische Universität München
Staatliche HochschulePräsenzstudiumMünchen
StudySmarter-Score
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Enge Verzahnung von mathematischer Theorie und praktischer Datenanalyse
- Forschungsnahes Umfeld an einer technisch renommierten Hochschule
- Klare Anschlussfähigkeit an datengetriebene Berufsfelder
Worauf du achten solltest
Wer mathematische Grundlagen nur oberflächlich mitbringt, sollte sich auf einen anspruchsvollen Einstieg einstellen, da der Studiengang ein hohes Abstraktionsniveau voraussetzt.
Passt Mathematics in Data Science zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du hast Freude an mathematischer Modellierung und abstraktem Denken.
- Du willst datenwissenschaftliche Methoden nicht nur anwenden, sondern theoretisch durchdringen.
- Du bringst Vorwissen aus einem mathematik- oder informatiknahen Bachelor mit.
- Du interessierst dich für Forschung und aktuelle Entwicklungen in Data Science.
Weitere & ähnliche Studiengänge
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Häufige Fragen
Wie läuft die Zulassung zu Mathematics in Data Science an der TUM ab?
Die Zulassung erfolgt über ein Auswahlverfahren, das insbesondere mathematische Vorkenntnisse aus dem Bachelorstudium berücksichtigt.
Welche Vorkenntnisse sollte ich mitbringen?
Ein solides Fundament in Mathematik, etwa aus einem Bachelor in Mathematik, Informatik oder einem verwandten Fach, ist für den Einstieg wichtig.
In welcher Sprache wird der Studiengang unterrichtet?
Der Studiengang wird überwiegend auf Englisch angeboten, einzelne Veranstaltungen können auch auf Deutsch stattfinden.
Welche Berufsfelder stehen nach dem Abschluss offen?
Absolventinnen und Absolventen finden häufig Zugang zu Berufen in der Informatik mit Schwerpunkt auf Datenanalyse, Modellentwicklung und angewandter Forschung.
Kostenlos & unverbindlich
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