Der Industrial Mathematics and Data Analysis-Masterstudiengang an der Universität Bremen richtet sich an mathematisch versierte Studierende, die praxisnahe Fragestellungen aus Industrie und Technik mit mathematischen Methoden lösen wollen. Im Zentrum steht die Verbindung von numerischer Mathematik, Bildverarbeitung und Datenanalyse.
Bremen als Standort profitiert von seiner Nähe zu Industrie- und Forschungspartnern, sodass Studieninhalte häufig einen klaren Anwendungsbezug haben. Der Studiengang ist zulassungsfrei und führt in Vollzeit zum M.Sc.-Abschluss.
12 Module · 120 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Grundmethoden der Datenanalyse und Bildverarbeitung einschließlich Fourier-Transformation, morphologischer Methoden, PDE-basierter Bildverarbeitung sowie Bildrekonstruktion und Regularisierungsmethoden mit Anwendungen in Hyperspektraldatenanalyse und Tomographie.
Numerische Methoden wie Differenzenverfahren und Finite-Elemente-Methoden für elliptische und parabolische Probleme, numerische Analyse für lineare Probleme, Implementierungsaspekte und praktische Programmierübungen.
Unterschiedliche mathematische Inhalte im Bereich Datenanalyse je nach Wahl der Studierenden, z.B. maschinelles Lernen, inverse Probleme, Bildverarbeitung oder Statistik.
Unterschiedliche mathematische Inhalte im Bereich Industrielle Mathematik je nach Wahl der Studierenden.
Bearbeitung einer konkreten Aufgabe aus der industriellen oder ingenieur- bzw. naturwissenschaftlichen Praxis durch eine Zweiergruppe, einschließlich Problemformulierung, mathematische Modellierung, numerische Analyse und Implementierung von Simulationswerkzeugen.
Unterschiedliche mathematische Inhalte im Bereich Datenanalyse je nach Wahl der Studierenden.
Unterschiedliche mathematische Inhalte im Bereich Industrielle Mathematik je nach Wahl der Studierenden.
Wahlpflichtmodul zur Vertiefung in Datenanalyse mit fortgeschrittenen Themen.
Wahlpflichtmodul zur Vertiefung in Industrieller Mathematik mit fortgeschrittenen Themen.
Unterschiedliche mathematische Inhalte im Bereich Datenanalyse je nach Wahl der Studierenden.
Unterschiedliche mathematische Inhalte im Bereich Industrielle Mathematik je nach Wahl der Studierenden.
Masterarbeit einschließlich Kolloquium.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Der Studiengang Industrial Mathematics and Data Analysis vermittelt ein tiefes Verständnis mathematischer Modellierung, numerischer Verfahren und moderner Datenanalyse. Er ist als konsekutiver Master konzipiert und setzt ein mathematik- oder ingenieurwissenschaftliches Vorwissen voraus.
An der Universität Bremen wird großer Wert auf die Verzahnung von Theorie und industrieller Praxis gelegt, etwa durch Kooperationen mit Forschungseinrichtungen der Region.
Zu den zentralen Modulen zählen Mathematical Methods for Data Analysis and Image Processing, Numerical Methods for Partial Differential Equations sowie Special Topics Data Analysis A. Diese Module vermitteln sowohl theoretische Grundlagen als auch praxisnahe Rechenverfahren.
Studierende lernen, komplexe Differentialgleichungen numerisch zu lösen, große Datenmengen mathematisch zu analysieren und Bildverarbeitungsprobleme mit statistischen Methoden anzugehen.
Geeignet ist der Studiengang für alle, die bereits ein mathematisches oder naturwissenschaftlich-technisches Grundstudium abgeschlossen haben und ihre Fähigkeiten in Richtung Datenanalyse und industrieller Anwendung vertiefen möchten.
Wer Freude an abstraktem Denken hat, aber auch konkrete industrielle Probleme lösen will, findet hier ein passendes Umfeld.
Absolvent:innen finden Anschluss in Bereichen, die der Kategorie Berufe in der Informatik (o.S.) zugeordnet werden, etwa in der Datenanalyse, Softwareentwicklung oder angewandten Forschung.
Die Kombination aus mathematischer Tiefe und Datenkompetenz öffnet Türen in Industrie, Forschung und Technologieunternehmen.
Die Universität Bremen bietet den Studiengang in Vollzeit an und ist zulassungsfrei, was den Einstieg erleichtert.
Der Standort Bremen mit seiner technisch-industriellen Prägung unterstützt den Praxisbezug des Studiums.
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.
Wer diesen Studiengang abschließt, kann in verschiedenen Etappen einer Karriere rund um Datenanalyse und angewandte Mathematik Fuß fassen.
Branchenweite Marktorientierung für Berufe in der Informatik (o.S.) (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Die Rolle mathematischer Datenanalyse verändert sich stark durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz.
KI-Systeme übernehmen zunehmend Routineaufgaben in der Datenverarbeitung, verändern aber auch die Anforderungen an mathematisches Fachwissen.
Kompetenzen aus Mathematical Methods for Data Analysis and Image Processing und Numerical Methods for Partial Differential Equations bilden die Grundlage für viele dieser zukunftsrelevanten Fähigkeiten.
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Kurzprofil der Universität Bremen – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Wer sich für diesen Studiengang entscheidet, sollte ein solides mathematisches Fundament mitbringen, da die Module anspruchsvolle numerische und analytische Inhalte behandeln – ohne Vorkenntnisse aus einem mathematiknahen Bachelor kann der Einstieg schwerfallen.
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei, was bedeutet, dass es keinen Numerus clausus gibt und alle formal qualifizierten Bewerber:innen aufgenommen werden können.
In der Regel wird ein mathematisch oder technisch geprägter Bachelorabschluss vorausgesetzt, da Module wie Numerical Methods for Partial Differential Equations fortgeschrittenes mathematisches Wissen erfordern.
Der Studiengang wird überwiegend auf Englisch angeboten, teilweise ergänzt durch deutschsprachige Veranstaltungen.
Absolvent:innen finden häufig Zugang zu Tätigkeiten im Bereich Informatik und Datenanalyse, etwa als Data Analyst oder in der angewandten Forschung.
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