Weitere Module6 ECTS
Approximation
Behandelt Approximationsprobleme in normierten Räumen, kontinuierliche und diskrete Approximation, Interpolation und Splines sowie Parameteridentifikation mit Fokus auf Hilbertraumtechniken.
Universität Greifswald · Master
Data Science Master of Science an der Universität Greifswald
Der Masterstudiengang Data Science an der Universität Greifswald verbindet mathematische Tiefe mit Datenanalyse – berufsbegleitend in Teilzeit studierbar.M.Sc.
Master of Science
120
ECTS-Punkte
4 Sem.
Regelstudienzeit
Greifswald
Studienort
Über den Studiengang
Der Master Data Science an der Universität Greifswald richtet sich an alle, die statistische und mathematische Methoden mit praktischer Datenanalyse verbinden möchten. Anders als viele reine Informatik-Masterstudiengänge legt das Programm einen erkennbaren Schwerpunkt auf mathematische Grundlagen, die für moderne Data-Science-Anwendungen zunehmend relevant werden.
Da der Studiengang zulassungsfrei ist, entfällt die übliche Hürde eines Numerus Clausus – die Auswahl erfolgt stattdessen über die inhaltliche Eignung des Bachelorabschlusses. Das Format in Teilzeit ermöglicht es, das Studium neben Beruf, Familie oder anderen Verpflichtungen zu organisieren, was den Studiengang besonders für Berufstätige mit fachlicher Vorerfahrung attraktiv macht.
Greifswald als Studienort bietet dabei ein überschaubares, forschungsnahes Umfeld, in dem mathematisch-informatische Inhalte in kleineren Gruppen vertieft werden können.
Curriculum & Module
43 Module – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Weitere Module6 ECTS
Image and signal analysis
Vermittelt die mathematischen Grundlagen von Fourier-Transformation, Fourier-Reihen, Wavelets und mathematischer Morphologie für Bild- und Signalverarbeitung.
Weitere Module6 ECTS
Differential geometry
Behandelt klassische Kurven- und Flächentheorie, differenzierbare Mannigfaltigkeiten, Riemannsche Mannigfaltigkeiten und deren Verbindungen mit Anwendungen in der Physik.
Weitere Module6 ECTS
Differential equations in biology
Fokussiert auf Stabilitätsanalyse und Bifurkationstheorie von gewöhnlichen Differentialgleichungen, verzögerte Differentialgleichungen und Reaktions-Diffusions-Gleichungen mit biologischen Anwendungen.
Weitere Module6 ECTS
Dynamical systems
Vermittelt Grundlagen dynamischer Systeme einschließlich Iteration von Funktionen, Fixpunkte, maßerhaltende Abbildungen, Bifurkationen und chaotische Systeme.
Weitere Module6 ECTS
Fourier analysis / theory of generalised functions
Behandelt Fourier-Reihen und -Transformation, Distributionentheorie, Schwartz-Räume, Sobolev-Räume und deren Anwendungen auf partielle Differentialgleichungen.
Weitere Module9 ECTS
Functional analysis
Vermittelt Banachräume, Hilberträume, kompakte Operatoren, Spektraltheorie und unbeschränkte Operatoren mit Fokus auf Anwendungen in mathematischer Physik und Signaltheorie.
Weitere Module6 ECTS
Complex analysis
Behandelt holomorphe Funktionen, Cauchy-Integral-Theorem, Singularitäten, Laurent-Entwicklung, Residuensatz und elliptische Funktionen.
Weitere Module9 ECTS
Measure theory and integration
Vermittelt Maßtheorie und Lebesgue-Integration einschließlich Produktmaße, Fubini-Theorem, Darstellungssätze und Lp-Räume als Grundlagen für Analysis und Stochastik.
Weitere Module6 ECTS
Non-linear optimization
Behandelt Karush-Kuhn-Tucker-Theorie für nicht-lineare Optimierungsprobleme mit und ohne Nebenbedingungen sowie numerische Lösungsmethoden wie Descent- und Trust-Region-Verfahren.
Weitere Module9 ECTS
Numerical mathematics II
Vermittelt numerische Lösungsverfahren für partielle Differentialgleichungen (elliptisch, parabolisch, hyperbolisch), iterative Lösungsmethoden und numerische Eigenwertprobleme.
Weitere Module6 ECTS
Optimal control / calculus of variations
Behandelt Variationsprobleme mit verschiedenen Nebenbedingungen, Optimalsteuerung und notwendige sowie hinreichende Bedingungen für Extrema.
Weitere Module6 ECTS
Partial differential equations
Vermittelt analytische Lösungsmethoden für partielle Differentialgleichungen 1. und 2. Ordnung einschließlich Laplace-, Wärme- und Wellengleichung sowie Hilbert-Raum-Methoden.
Weitere Module3 ECTS
Special course I analysis/optimisation
Vermittelt spezielle Themen aus der Analysis und Optimierung mit vertieften Kenntnissen in einem ausgewählten Spezialgebiet.
Weitere Module6 ECTS
Special course II analysis/optimisation
Vermittelt spezielle Themen aus der Analysis und Optimierung mit vertieften Kenntnissen und erhöhter Kompetenz in einem ausgewählten Spezialgebiet.
Weitere Module9 ECTS
Algebra II
Behandelt Lie-Algebren oder Darstellungstheorie mit Fokus auf Klassifikation, Strukturtheorie und Anwendungen in Mathematik und Naturwissenschaften.
Weitere Module6 ECTS
Algorithmic and complexity theory
Vermittelt Grundlagen der Komplexitätstheorie einschließlich Komplexitätsklassen, NP-Vollständigkeit und Techniken zur Analyse von Algorithmen.
Weitere Module6 ECTS
Computability theory
Behandelt Berechenbarkeit, Gödel-Nummerierungen, Turing-Reduzibilität und arithmetische Hierarchie mit Anwendungen auf mathematische Logik und Gödels Unvollständigkeitssatz.
Weitere Module6 ECTS
Coding theory
Vermittelt lineare Codes, zyklische Codes, Fehlerkorrektur und geometrische Kodierung mit Anwendungen auf Kryptographie.
Weitere Module6 ECTS
Computer graphics I
Behandelt mathematische Grundlagen der Computergraphik einschließlich Farbwahrnehmung, Bildformationtheorie und Programmierung mit OpenGL.
Weitere Module6 ECTS
Databases
Vermittelt Datenbankarchitektur, relationales Datenbankmodell, SQL, Entity-Relationship-Modell und Normalisierung sowie Implementierung von Datenbankabfragen.
Weitere Module6 ECTS
Discrete optimization
Behandelt moderne Algorithmen zur Lösung diskreter Optimierungsprobleme einschließlich Approximationsalgorithmen und Integer-Programming-Verfahren.
Weitere Module6 ECTS
Graph theory
Vermittelt grundlegende graphentheoretische Konzepte, Bäume, kürzeste Wege, Eulersche und Hamiltonsche Graphen, Färbungen und Matchings.
Weitere Module6 ECTS
Combinatorics
Behandelt Zählprinzipien, Permutationen, Rekursionen, erzeugende Funktionen und kombinatorische Strukturen wie Latin-Quadrate und Block-Designs.
Weitere Module6 ECTS
Mathematical logic
Vermittelt Syntax und Semantik von Aussagen- und Prädikatenlogik, Gödels Vollständigkeitssatz, Kompaktheitssatz und deren Konsequenzen für mathematische Theorien.
Weitere Module6 ECTS
Operator algebras
Behandelt C*-Algebren und Von-Neumann-Algebren einschließlich Gelfand-Theorie, positive Elemente, Ideale und deren Anwendungen in der Quantenphysik.
Weitere Module6 ECTS
Randomised algorithms
Vermittelt Techniken zur Analyse und Konstruktion randomisierter Algorithmen mit Anwendungen auf Graphprobleme, Zahlentheorie und Approximationsalgorithmen.
Weitere Module
Biometrics
Weitere Module
Financial and insurance mathematics
Weitere Module
Mathematical statistics
Weitere Module
Multivariate statistics
Weitere Module
Spatial statistics
Weitere Module
Special course I stochastics/statistics
Weitere Module
Special course II stochastics/statistics
Weitere Module
Game theory
Weitere Module
Stochastic models in biology
Weitere Module
Stochastic processes
Weitere Module
Probability theory
Weitere Module
Time series analysis
Weitere Module
Seminar A
Weitere Module
Seminar B
Weitere Module
Occupational internship
Weitere Module
Master thesis
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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
Der Master Data Science an der Universität Greifswald positioniert sich an der Schnittstelle von Mathematik, Informatik und angewandter Datenanalyse. Das zulassungsfreie Verfahren senkt die formale Einstiegshürde, verlangt aber ein solides quantitatives Grundverständnis aus dem vorangegangenen Studium.
Die Teilzeitstruktur ist bewusst so gestaltet, dass Berufstätige oder Personen mit familiären Verpflichtungen das Studium in ihren Alltag integrieren können, ohne auf wissenschaftliche Tiefe zu verzichten.
Studieninhalte
Inhaltlich reicht das Spektrum von Approximation über Image and Signal Analysis bis hin zu Differential Geometry – eine für Data-Science-Studiengänge ungewöhnlich mathematiklastige Ausrichtung. Wer klassische Statistik- oder Machine-Learning-Module erwartet, findet hier zusätzlich einen Zugang über geometrische und approximative Verfahren, die in Bildverarbeitung und Signalanalyse Anwendung finden.
Diese Kombination bereitet gezielt auf Aufgabenfelder vor, in denen komplexe, hochdimensionale Daten mathematisch modelliert und ausgewertet werden müssen, etwa in der Bild- und Signalverarbeitung oder in forschungsnahen Analysebereichen.
Für wen passt das?
Der Studiengang eignet sich besonders für Personen mit mathematischer oder informatischer Vorbildung, die ihre Kenntnisse in Richtung Datenanalyse vertiefen möchten, ohne auf strenge mathematische Fundierung zu verzichten. Auch Berufstätige, die bereits im technischen oder analytischen Umfeld arbeiten, profitieren vom Teilzeitmodell.
Wer hingegen einen stark anwendungsorientierten, programmierlastigen Zugang zu Data Science sucht, sollte die inhaltliche Ausrichtung genau prüfen, da die Module hier einen deutlichen theoretischen Schwerpunkt setzen.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolventinnen und Absolventen finden Anschluss an Tätigkeitsfelder, die der Berufsgruppe Berufe in der Informatik zugeordnet werden, etwa in der Datenanalyse, Softwareentwicklung mit Datenbezug oder in forschungsnahen Positionen mit Bild- und Signalverarbeitungsschwerpunkt.
Die mathematische Tiefe des Studiengangs kann insbesondere in spezialisierten Branchen wie Medizintechnik, Sensorik oder wissenschaftlicher Datenauswertung ein Alleinstellungsmerkmal gegenüber rein anwendungsorientierten Data-Science-Abschlüssen darstellen.
Hochschule & Format
Die Universität Greifswald bietet als traditionsreiche staatliche Hochschule ein Umfeld, in dem mathematisch-naturwissenschaftliche Studiengänge einen festen Platz haben. Das Teilzeitformat des Data-Science-Masters ist speziell auf eine flexible Studienorganisation ausgelegt.
Der Studienort Greifswald punktet mit überschaubaren Strukturen, die einen engeren Austausch mit Lehrenden ermöglichen als es an sehr großen Universitäten oft der Fall ist.
Zulassung & Zugangswege
ZulassungsfreiData Science ist an der Uni Greifswald in der Regel zulassungsfrei – der Einstieg ist ohne Numerus Clausus möglich.
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.
Gute Nachrichten: zulassungsfrei
Dieser Studiengang hat keinen Numerus Clausus. Deine Abiturnote ist für die Zulassung nicht entscheidend, oft ist sogar ein Einstieg ohne Abitur möglich.
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
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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 in der Informatik- und Datenanalysebranche meist über mehrere klar unterscheidbare Stufen.
- Einstieg als Data Analyst / Junior Data ScientistErste praktische Anwendung von Analyse- und Modellierungsmethoden im Berufsalltag · 0 bis 2 Jahre
- Data Scientist mit FachschwerpunktEigenständige Bearbeitung von Projekten, etwa in Bild- oder Signalanalyse · 2 bis 5 Jahre
- Senior Data Scientist / FachexperteVerantwortung für komplexe Modellierungsaufgaben und methodische Weiterentwicklung · 5 bis 8 Jahre
- Teamleitung / Fachliche LeitungSteuerung von Analyseteams und strategische Ausrichtung datengetriebener Projekte · ab 8 Jahren
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-gestützte Werkzeuge 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
KI-Werkzeuge verändern schon jetzt, welche Aufgaben in der Datenanalyse automatisiert ablaufen und welche menschliches Urteilsvermögen erfordern.
KI nimmt dir ab
- Automatisierte Vorverarbeitung und Bereinigung großer Datensätze
- Standardisierte Bild- und Signalanalyse mittels vortrainierter Modelle
- Erste Modellauswahl und Parameteroptimierung durch automatisierte Pipelines
- Generierung von Standardreports aus Analyseergebnissen
Menschlich gefragter denn je
- Mathematische Modellbildung bei neuartigen, komplexen Fragestellungen
- Kritische Bewertung und Interpretation von Modellergebnissen
- Entwicklung angepasster Verfahren für spezielle Anwendungsfälle
- Kommunikation von Analyseergebnissen an Fachfremde und Entscheidungsträger
Die Fähigkeit, komplexe Datenstrukturen mathematisch zu durchdringen, wird gezielt in Modulen wie Approximation und Differential geometry aufgebaut.
Arbeiten neben dem Studium
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Greifswald, 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 GreifswaldLive Praktikain GreifswaldLive 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 Universität Greifswald – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
UG
Universität Greifswald
Staatliche HochschulePräsenzstudiumGreifswald
StudySmarter-Score
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Ungewöhnlich starke mathematische Fundierung im Vergleich zu vielen Data-Science-Studiengängen
- Teilzeitformat ermöglicht Vereinbarkeit mit Beruf oder Familie
- Zulassungsfreier Zugang senkt die formale Eintrittshürde
Worauf du achten solltest
Wer einen stark programmier- oder tool-orientierten Zugang zu Data Science erwartet, sollte beachten, dass die Module hier einen deutlichen theoretisch-mathematischen Schwerpunkt setzen, der mehr Abstraktionsvermögen als reine Coding-Praxis verlangt.
Passt Data Science zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du bringst mathematisches Grundverständnis mit und willst es vertiefen statt nur Tools anzuwenden.
- Du suchst ein Teilzeitformat, das sich mit Beruf oder anderen Verpflichtungen vereinbaren lässt.
- Du interessierst dich für Bild- und Signalanalyse als konkretes Anwendungsfeld von Data Science.
- Dich schreckt ein zulassungsfreier Zugang nicht ab, du prüfst stattdessen genau, ob die Inhalte zu deinem Profil passen.
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Häufige Fragen
Ist der Master Data Science an der Universität Greifswald zulassungsbeschränkt?
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei. Ausschlaggebend für die Einschreibung ist vor allem die fachliche Passung des vorangegangenen Bachelorabschlusses.
Kann ich den Studiengang neben einem Job in Greifswald oder anderswo studieren?
Ja, das Programm ist explizit als Teilzeitstudium konzipiert und richtet sich an Personen, die Studium und Berufstätigkeit oder andere Verpflichtungen kombinieren möchten.
Wie mathematiklastig ist der Studiengang im Vergleich zu anderen Data-Science-Masterstudiengängen?
Module wie Approximation, Image and Signal Analysis und Differential Geometry zeigen eine überdurchschnittlich starke mathematische Ausrichtung im Vergleich zu vielen anwendungsorientierten Data-Science-Programmen.
Welche beruflichen Perspektiven eröffnet der Abschluss?
Der Abschluss ordnet sich der Berufsgruppe Berufe in der Informatik zu und eröffnet Zugänge zu Tätigkeiten in Datenanalyse, Bild- und Signalverarbeitung sowie forschungsnahen analytischen Bereichen.
Kostenlos & unverbindlich
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