Weitere Module8 ECTS
Neural Networks and Learning Theory
Einblick in verschiedene Netzwerkarchitekturen und Lernalgorithmen mit mathematischer Analyse, umfassend Perceptron, Backpropagation, Support Vector Machines und Learning Theory.
Technische Universität München · Master
Mathematics in Science and Engineering Master of Science an der Technische Universität München
Der Masterstudiengang Mathematics in Science and Engineering an der Technischen Universität München (TUM) verbindet mathematische Tiefe mit ingenieur- und naturwissenschaftlicher Anwendung – für alle, die komplexe reale Probleme mit mathematischer Präzision modellieren wollen.M.Sc.
Master of Science
120
ECTS-Punkte
4 Sem.
Regelstudienzeit
München
Studienort
Über den Studiengang
Mathematics in Science and Engineering an der TUM richtet sich an Studierende, die reine Mathematik nicht als Selbstzweck begreifen, sondern als Werkzeug zur Lösung anspruchsvoller Fragestellungen aus Technik, Physik und Datenwissenschaft. Der Studiengang verzahnt klassische mathematische Disziplinen wie Analysis und Statistik mit modernen Rechenmethoden und lernbasierten Verfahren.
Am Standort München profitieren Studierende von der engen Verbindung zwischen Mathematik-Fakultät und den ingenieurwissenschaftlichen Bereichen der TUM. Der interdisziplinäre Zuschnitt zeigt sich bereits im Modulangebot, das von numerischen Methoden bis zu lerntheoretischen Grundlagen reicht.
Der Studiengang ist zulassungsbeschränkt und richtet sich an Bewerberinnen und Bewerber mit einem soliden mathematischen oder technischen Erststudium, die bereit sind, sich in ein forschungsnahes, anspruchsvolles Umfeld einzuarbeiten.
Curriculum & Module
44 Module – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Weitere Module8 ECTS
Scientific Computing
Fortgeschrittene Methoden wissenschaftlichen Rechnens zur Diskretisierung partieller Differentialgleichungen, einschließlich Finite-Element-Methods, Finite-Volume-Methods und iterativer Lösungsverfahren.
Weitere Module8 ECTS
Mathematical Statistics
Grundlagen und Vertiefung statistischer Methoden einschließlich Parameterschätzung, Hypothesentests, Lineare Modelle und Regressionsanalyse.
Weitere Module8 ECTS
Stochastic Processes
Grundkonzepte stochastischer Prozesse einschließlich Markov-Prozesse, Martingale, Stopping Times und Anwendungen in Finanz-, Natur- und Ingenieurwissenschaften.
Weitere Module
Algebra: Structures and Algorithms
Weitere Module
Coding Theory
Weitere Module
Graph Theory
Weitere Module
High-Dimensional Statistics
Weitere Module
Mixed-Integer Programming
Weitere Module
Mathematical Optimization Techniques and Applications
Weitere Module
Cryptography
Weitere Module
Foundations of Data Mining
Weitere Module
Introduction to Neural Signal Analysis
Weitere Module
Logic in Databases
Weitere Module
Information Retrieval
Weitere Module
Virtual Reality and Agents
Weitere Module
Functional Analysis
Weitere Module
Introduction to Numerical Linear Algebra
Weitere Module
Differential Geometry
Weitere Module
Image Processing and Computer Vision
Weitere Module
Causal Data Science
Weitere Module
Combining Operations Research and Data Science
Weitere Module
Control Engineering 1
Weitere Module
Control Engineering 2
Weitere Module
Seminar Advanced Topics in Network and System Security
Weitere Module
Network and System Security
Weitere Module
Control Technology for Processes and Networks
Weitere Module
Brain-Computer Interfaces (BCIs) for Neuroadaptive Technology
Weitere Module
Biological Neuronal Networks
Weitere Module
Advanced Database Models
Weitere Module
Data Warehouses
Weitere Module
Cognitive Systems: Behavior Control
Weitere Module
Introduction to Computational Neuroscience
Weitere Module
Foundations of Psychophysiology
Weitere Module
Project Laboratory Control and Network Control Technology
Weitere Module
Lab Control Engineering
Weitere Module
Introduction to Cyber Security
Weitere Module
Bioinformatics: Artificial Intelligence and Algorithmic Approaches
Weitere Module
Artificial Intelligence for Drug Design
Weitere Module
Computing at Scale in Machine Learning: Distributed Computing and Algorithmic Approaches
1. Semester8 ECTS
Mathematical Foundations of Data Science
Vermittlung statistischer Lernmethoden zur Begründung von Schlussfolgerungen aus Daten, einschließlich Themen wie Lineare Regression, Empirical Risk Minimization, Bias-Variance Decomposition und Bayesian Decision Theory.
1. Semester4 ECTS
Seminar Mathematical Data Science
Vertiefung ausgewählter Themen aus der mathematischen Datenwissenschaft durch Seminarvorträge und wissenschaftliche Arbeiten mit Fokus auf Modellierung und mathematische Lösungsmethoden.
1. Semester4 ECTS
Master Seminar
Erwerb von Spezialwissen auf Forschungsniveau vorbereitet auf die Masterarbeit, mit Vertiefung der Modellierung und Anwendung mathematischer Methoden.
1. Semester30 ECTS
Master Thesis
Eigenständige Bearbeitung eines forschungsorientierten Themas mit wissenschaftlich fundiertem Beitrag zur Lösung eines konkreten Problems, einschließlich schriftlicher Arbeit und mündlicher Verteidigung.
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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 Science and Engineering positioniert sich an der TUM als Brücke zwischen abstrakter Mathematik und ihrer Anwendung in Technik und Wissenschaft. Der Studiengang setzt auf ein Verständnis mathematischer Strukturen, das direkt für Modellierung, Simulation und Datenanalyse nutzbar gemacht wird.
Die enge Anbindung an technische Fachbereiche der TUM sorgt dafür, dass mathematische Konzepte nicht isoliert, sondern im Kontext realer Anwendungsfelder wie Ingenieurwesen oder Datenwissenschaft vermittelt werden.
Studieninhalte
Zu den zentralen Modulen zählen Neural Networks and Learning Theory, das die theoretischen Grundlagen maschinellen Lernens vermittelt, sowie Scientific Computing für die numerische Umsetzung mathematischer Modelle auf leistungsfähigen Rechensystemen.
Mathematical Statistics ergänzt das Profil um die rigorose Behandlung von Unsicherheit und Datenanalyse. Zusammen bilden diese Bereiche ein Fundament, das sowohl theoretisch fundiert als auch praktisch anwendbar ist.
Für wen passt das?
Der Studiengang eignet sich für Personen mit ausgeprägtem analytischem Denken, die Freude an formaler Strenge ebenso wie an konkreter Problemlösung haben. Ein Interesse an Programmierung und algorithmischem Denken ist von Vorteil.
Wer bereits im Bachelor mathematische oder technische Grundlagen erworben hat und diese auf einem höheren Abstraktionsniveau vertiefen möchte, findet hier ein passendes Umfeld.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolventinnen und Absolventen von Mathematics in Science and Engineering sind als Mathematics in Science and Engineering-Fachkräfte in Branchen gefragt, die datengetriebene und modellbasierte Ansätze benötigen, etwa in Forschung, Technologieunternehmen oder Ingenieurbüros.
Die Kombination aus mathematischer Methodenkompetenz und Anwendungsbezug öffnet Türen sowohl in forschungsnahe Positionen als auch in die industrielle Praxis.
Hochschule & Format
Die TUM bietet als forschungsstarke technische Hochschule ein Umfeld, in dem mathematische Theorie und technische Anwendung eng zusammengeführt werden. Das Vollzeitformat ermöglicht eine intensive, fokussierte Auseinandersetzung mit den Studieninhalten.
Der Studienort München bringt zusätzlich die Nähe zu forschungsstarken Unternehmen und Instituten mit, die als Kooperationspartner oder potenzielle Arbeitgeber relevant werden können.
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 Weg vom Studienabschluss in eine feste berufliche Rolle verläuft bei diesem mathematisch-technischen Profil meist über anspruchsvolle Einstiegspositionen mit Entwicklungspotenzial.
- Einstieg als mathematische FachkraftErste Berufserfahrung in Modellierung, Datenanalyse oder wissenschaftlichem Rechnen sammeln · 0 bis 2 Jahre
- Fachliche VertiefungÜbernahme komplexerer Projekte in Simulation, Statistik oder angewandter Forschung · 2 bis 5 Jahre
- Projekt- oder TeamverantwortungLeitung von Teilprojekten und fachliche Anleitung jüngerer Kolleginnen und Kollegen · 5 bis 8 Jahre
- LeitungspositionVerantwortung für Forschungsgruppen, Abteilungen oder strategische mathematische Fragestellungen · ab 8 Jahren
Gehaltsspanne nach Karrierephase
Branchenweite Marktorientierung für Mathematics in Science and Engineering-Profile (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Arbeitsmarkt & Zukunft
Die Entwicklung von KI-Methoden verändert auch das Berufsbild rund um Mathematics in Science and Engineering spürbar.
Wie KI den Beruf verändert
In vielen Aufgabenfeldern übernehmen automatisierte Systeme heute Routineschritte, während anspruchsvolle mathematische Urteilsfähigkeit weiterhin gefragt bleibt.
KI nimmt dir ab
- Automatisierte Durchführung numerischer Standardberechnungen
- Vorverarbeitung und Aufbereitung großer Datensätze
- Erste Modellierungsvorschläge durch trainierte Lernalgorithmen
- Wiederkehrende Simulationsläufe und Parametertests
Menschlich gefragter denn je
- Formulierung und kritische Prüfung mathematischer Modelle
- Interpretation von Ergebnissen im fachlichen Kontext
- Entwicklung neuer theoretischer Ansätze und Beweisführung
- Kommunikation komplexer Zusammenhänge an Fachfremde
Kompetenzen aus Neural Networks and Learning Theory und Scientific Computing bilden die Grundlage dafür, mathematische Modelle eigenständig zu entwickeln und rechnerisch umzusetzen.
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 Theorie und Anwendung
- Forschungsstarkes Umfeld an einer technischen Hochschule
- Breites Spektrum von maschinellem Lernen bis Statistik
Worauf du achten solltest
Wer sich für diesen Studiengang interessiert, sollte ein hohes Maß an mathematischer Abstraktionsfähigkeit und Durchhaltevermögen mitbringen, da das Niveau durchgehend anspruchsvoll und forschungsnah ist.
Passt Mathematics in Science and Engineering zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du denkst gerne in mathematischen Strukturen und willst diese praktisch anwenden.
- Du interessierst dich für maschinelles Lernen, numerische Verfahren und Statistik gleichermaßen.
- Du bringst ein solides mathematisches oder technisches Erststudium mit.
- Du arbeitest gerne selbstständig an komplexen, wenig vorstrukturierten Problemen.
Weitere & ähnliche Studiengänge
Ähnliche Studiengänge an der TUM
Häufige Fragen
Wie anspruchsvoll ist der Zulassungsprozess für Mathematics in Science and Engineering an der TUM?
Der Studiengang ist zulassungsbeschränkt und erfolgt über ein Auswahlverfahren, das insbesondere mathematische und technische Vorkenntnisse aus dem Erststudium berücksichtigt.
Welche Vorkenntnisse sollte ich mitbringen?
Ein Bachelorabschluss mit starkem mathematischem oder technischem Bezug sowie Grundkenntnisse in Programmierung und numerischen Methoden sind hilfreich für den Einstieg.
In welcher Sprache wird der Studiengang unterrichtet?
Die Lehre findet überwiegend auf Englisch statt, was dem internationalen und forschungsorientierten Charakter des Studiengangs an der TUM entspricht.
Welche beruflichen Perspektiven eröffnet der Abschluss?
Absolventinnen und Absolventen arbeiten häufig als Mathematics in Science and Engineering-Fachkräfte in Forschung, Technologieunternehmen oder ingenieurnahen Bereichen, in denen mathematische Modellierung gefragt ist.
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