Wer Mathematik in Greifswald studieren möchte, findet an der Universität Greifswald ein Studienangebot, das sich bewusst an Studierende richtet, die ihr Studium neben anderen Verpflichtungen – etwa Beruf, Familie oder Pendeln – organisieren. Der Bachelor of Science ist zulassungsfrei, sodass der Einstieg ohne Numerus-clausus-Hürde möglich ist, was den Fokus von Anfang an auf die inhaltliche Auseinandersetzung mit der Mathematik selbst legt.
Inhaltlich bewegt sich das Studium zwischen klassischer Analysis und angewandten, rechnerisch orientierten Feldern. Themen wie Approximation, Bild- und Signalanalyse sowie Differentialgeometrie zeigen, dass die Universität Greifswald Wert auf eine Verbindung von reiner Theorie und praxisnahen Anwendungen legt, die etwa in der Bild- und Datenverarbeitung gebraucht werden.
Die Teilzeitstruktur verlangt Selbstorganisation, bietet im Gegenzug aber die Möglichkeit, mathematisches Denken in einem eigenen Tempo zu vertiefen – ein Modell, das besonders für Studierende mit klaren zeitlichen Rahmenbedingungen attraktiv ist.
43 Module – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Behandelt Approximation in normierten Räumen, stetige und diskrete Approximation, Interpolation und Splines sowie Parameteridentifikation mit Fokus auf fundamentale Aufgaben der Approximationstheorie und wichtige Ergebnisse in Hilbert-Räumen.
Vermittelt tiefgehende mathematische Grundlagen von Fourier-Transformation, Fourier-Reihen, Wavelets und mathematischer Morphologie mit Anwendung auf Bildsignal- und Signalverarbeitung.
Behandelt klassische Kurven- und Flächentheorie, differenzierbare Mannigfaltigkeiten, Vektorbündel, Riemannsche Mannigfaltigkeiten und Verbindungen mit Anwendungen in der Physik.
Vermittelt Stabilität und Bifurkationstheorie gewöhnlicher Differentialgleichungen, verspätete Differentialgleichungen und Reaktions-Diffusions-Gleichungen mit Anwendungen in biologischen Modellen.
Behandelt Iteration von Funktionen, dynamische Systeme auf metrischen Räumen, Maß-erhaltende Funktionen, Bifurkationen und chaotische Systeme als verbindendes Konzept zwischen Stochastik und Analysis.
Vermittelt fortgeschrittene Kenntnisse über Fourier-Transformation, Distributionenrechnung, Schwartz-Räume, Sobolev-Räume und Anwendungen auf partielle Differentialgleichungen.
Behandelt Banach-Räume, Hilbert-Räume, kompakte Operatoren, Spektraltheorie und unbeschränkte Operatoren mit Anwendungen in mathematischer Physik und Signaltheorie.
Vermittelt holomorphe Funktionen, komplexe Integrationstheorie, Residuensatz, Weierstraß Faktorisierungssatz und elliptische Funktionen mit Anwendungen auf Probleme in der reellen Analysis.
Behandelt Maßtheorie, Lebesgue-Integration, Produktmaße, Fubinis Theorem, Darstellungssätze und Lp-Räume als Grundlage für fortgeschrittene Stochastik und Analysis.
Vermittelt notwendige und hinreichende Bedingungen für nicht-lineare Optimierungsprobleme, Karush-Kuhn-Tucker-Theorie und numerische Lösungsmethoden wie Descent- und Trust-Region-Verfahren.
Behandelt numerische Analyse partieller Differentialgleichungen, Verfahren für elliptische, parabolische und hyperbolische Probleme sowie numerische Behandlung von Eigenwertproblemen.
Vermittelt Variationsprobleme ohne und mit Nebenbedingungen, Optimalsteuerungsprobleme und notwendige sowie hinreichende Bedingungen mit Weierstraß-Bedingung.
Behandelt partielle Differentialgleichungen erster und zweiter Ordnung, Charakteristiken-Methode, Laplace-, Wärme- und Wellengleichung sowie Hilbert-Raum-Methoden für elliptische Randwertprobleme.
Spezialvorlesung zu ausgewählten Themen aus Analysis und Optimierung mit fortgeschrittenen Kenntnissen und verbesserter Kompetenz in einem speziellen Teilgebiet.
Spezialvorlesung mit Übung zu ausgewählten Themen aus Analysis und Optimierung mit fortgeschrittenen Kenntnissen und verbesserter Kompetenz in einem speziellen Teilgebiet.
Behandelt Lie-Algebren oder Darstellungstheorie mit Fokus auf Algebraisierung von Symmetrie-Konzepten und Anwendungen in Algebra, Operatoralgebren und Physik.
Vermittelt Komplexitätsklassen, Hierarchie und Separationssätze, NP-Vollständigkeit, das P-NP-Problem und strukturelle Komplexitätstheorie mit Anwendungen auf Optimierung.
Behandelt Berechenbarkeit, Gödel-Nummern, Turing-Reduzierbarkeit, arithmetische Hierarchie und Anwendungen auf Gödels Unvollständigkeitssatz sowie analytische Hierarchie.
Vermittelt lineare Codes, zyklische Codes, Fehlerkorrektur und Fehlererkennung, geometrische Codierung und Grundlagen der Kryptographie mit Anwendung von Algebra und Analysis.
Behandelt mathematische Grundlagen der Computergrafik, Farbwahrnehmung, Bildformationstheorie, OpenGL und objektorientierte Grafikprogrammierung mit modernen Bibliotheken.
Vermittelt relationales Datenbankmodell, SQL, Entity-Relationship-Modell, Normalisierung, Dateiorganisation und Implementierung von Datenbankapplikationen.
Behandelt Bäume, Pfade, Flüsse, Matchings in Graphen, Approximationsalgorithmen, ganzzahlige Lineare Programmierung, Schnittebenenverfahren und Branch-and-Bound.
Vermittelt grundlegende Konzepte von Graphen, Bäume, kürzeste Wege, Eulersche und Hamiltonsche Graphen, Färbungen, Matchings und bipartite Graphen mit kombinatorischen Techniken.
Behandelt Wörter, Auswahl und Teilmengen, Zählprinzipien, Rekursionen, Erzeugungsfunktionen, Differenzenkalkül und Muster mit algebraischen Methoden zur Problemlösung.
Vermittelt Syntax und Semantik der Aussagen- und Prädikatenlogik erster Ordnung, Gödels Vollständigkeitssatz, Kompaktheitssätze und deren Anwendungen in der Mathematik.
Behandelt C*-Algebren und Von-Neumann-Algebren mit Fokus auf Spektraltheorie, Gelfand-Theorie, Gelfand-Naimark-Segal-Konstruktion und Anwendungen in der Quantenphysik.
Vermittelt Analyse und Entwurf randomisierter Algorithmen, Techniken wie Chernoff-Schranken, Datenstrukturen, Algorithmen für Graph- und Zahlentheoretische Probleme sowie Approximationsalgorithmen.
Modul zur Anwendung statistischer Methoden in biologischen und medizinischen Wissenschaften.
Behandelt mathematische Modelle und Methoden in Finanz- und Versicherungsmathematik.
Vermittelt fundamentale Konzepte und Methoden der mathematischen Statistik.
Behandelt statistische Methoden für mehrdimensionale Daten und multivariate Analyseverfahren.
Vermittelt statistische Methoden und Modelle für räumliche Daten und räumliche Prozesse.
Spezialvorlesung zu ausgewählten Themen aus Stochastik und Statistik mit fortgeschrittenen Kenntnissen in einem speziellen Teilgebiet.
Spezialvorlesung mit Übung zu ausgewählten Themen aus Stochastik und Statistik mit fortgeschrittenen Kenntnissen in einem speziellen Teilgebiet.
Behandelt mathematische Spieltheorie mit Anwendungen auf ökonomische und strategische Problemstellungen.
Vermittelt stochastische Modellierung biologischer Prozesse und Systeme.
Behandelt grundlegende Theorie stochastischer Prozesse und deren Eigenschaften.
Vermittelt fortgeschrittene Wahrscheinlichkeitstheorie als Grundlage für Stochastik und statistische Methoden.
Behandelt statistische Methoden und Modelle zur Analyse von Zeitreihen und temporalen Daten.
Seminariium mit wissenschaftlicher Präsentation zu einem Spezialgebiet der Mathematik.
Seminar mit wissenschaftlicher Präsentation und schriftlicher Fassung zu einem Spezialgebiet der Mathematik.
Praktikum in einer beruflichen Umgebung zur Anwendung mathematischer Kenntnisse.
Eigenständige wissenschaftliche Arbeit zu einem fortgeschrittenen Thema der Mathematik.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Der Bachelor Mathematik an der Universität Greifswald ist zulassungsfrei und richtet sich an Personen, die sich strukturiert und in ihrem eigenen Tempo mit mathematischen Fragestellungen beschäftigen möchten. Die Teilzeitform unterscheidet den Studiengang von klassischen Vollzeit-Mathematikstudiengängen und macht ihn zu einer Option für alle, die parallel andere Verpflichtungen haben.
Das Curriculum verknüpft grundlegende mathematische Denkweisen mit spezialisierten Anwendungsfeldern, sodass Studierende sowohl ein solides theoretisches Fundament als auch Einblicke in praxisrelevante Bereiche erhalten.
Zu den zentralen Modulen zählen Approximation, Image and signal analysis und Differential geometry. Approximation vermittelt, wie komplexe mathematische Objekte und Funktionen durch einfachere Strukturen angenähert werden können – ein Grundpfeiler numerischer Verfahren.
Image and signal analysis bringt mathematische Methoden in Kontakt mit der Verarbeitung von Bild- und Signaldaten, während Differential geometry geometrische Strukturen mit den Werkzeugen der Analysis untersucht. Zusammen ergeben diese Module ein Profil, das sowohl abstrakt-theoretisch als auch anwendungsorientiert ausgerichtet ist.
Besonders geeignet ist der Studiengang für Menschen, die Freude an abstraktem und strukturiertem Denken haben und bereit sind, sich Inhalte auch selbstständig neben anderen Verpflichtungen zu erarbeiten. Die Teilzeitform verlangt Disziplin und ein realistisches Zeitmanagement.
Wer bereits berufliche Erfahrungen sammelt oder familiäre Aufgaben hat, findet in diesem Format eine Möglichkeit, ein anspruchsvolles Fach wie Mathematik dennoch ernsthaft zu verfolgen.
Absolventinnen und Absolventen der Mathematik bewegen sich in einem breiten Berufsfeld, das von Datenanalyse über Softwareentwicklung bis hin zu Forschung reicht. Die Bundesagentur für Arbeit führt hierfür die Berufsgruppe der Berufe in der Mathematik, die verdeutlicht, wie vielfältig die Einsatzmöglichkeiten mathematisch ausgebildeter Fachkräfte sind.
Gerade Kenntnisse aus der Bild- und Signalanalyse eröffnen Zugänge zu technologienahen Branchen, während die theoretischen Module den Weg in wissenschaftliche Laufbahnen ebnen können.
Die Universität Greifswald bietet mit diesem Teilzeitstudiengang eine Alternative zu klassischen Vollzeitangeboten und positioniert sich damit als Hochschule, die auf unterschiedliche Lebensrealitäten ihrer Studierenden eingeht.
Der Studienort Greifswald bietet dabei ein überschaubares, universitär geprägtes Umfeld, das sich gut mit einem Teilzeitstudium verbinden lässt.
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.
Der Weg von den ersten mathematischen Grundlagen bis in verantwortungsvolle Positionen verläuft typischerweise über mehrere Karrierestufen.
Branchenweite Marktorientierung für Berufe in der Mathematik (o.S.) (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Die Zukunft mathematischer Berufe wird stark von der Frage geprägt, welche Aufgaben Algorithmen übernehmen können und welche menschliches Urteilsvermögen erfordern.
Künstliche Intelligenz verändert, wie mathematische Aufgaben bearbeitet werden – sie ersetzt aber nicht das grundlegende Verständnis mathematischer Zusammenhänge.
Kompetenzen im Umgang mit Näherungsverfahren werden direkt im Modul Approximation aufgebaut, während Image and signal analysis die Brücke zu datengetriebenen Anwendungen schlägt.
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Greifswald, ideal neben dem Präsenzstudium am Campus.
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Kurzprofil der Universität Greifswald – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Wer sich für dieses Teilzeitstudium entscheidet, sollte sich bewusst sein, dass die verlängerte Studiendauer ein hohes Maß an Selbstdisziplin und langfristiger Planung erfordert, da mathematische Inhalte kontinuierliches Üben verlangen.
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei, sodass keine Zulassungsbeschränkung wie ein Numerus clausus den Einstieg reguliert.
Das Studium ist so gestaltet, dass die Inhalte über einen längeren Zeitraum gestreckt studiert werden können, wodurch es sich mit Beruf, Familie oder anderen Verpflichtungen kombinieren lässt.
Zentrale Module sind Approximation, Image and signal analysis und Differential geometry, die sowohl theoretische als auch anwendungsnahe mathematische Kompetenzen vermitteln.
Absolventinnen und Absolventen finden Zugänge zu den vielfältigen Berufen in der Mathematik, etwa in Datenanalyse, Forschung oder technologienahen Anwendungsfeldern.
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