Der Studiengang Bioinformatik an der Universität Hamburg richtet sich an alle, die biologische und medizinische Daten mit informatischen Methoden erschließen wollen. Im Zentrum stehen Sequenz- und Strukturanalysen sowie computergestützte Verfahren, wie sie etwa in der Wirkstoffentwicklung zum Einsatz kommen.
Da der Studiengang in Teilzeit angeboten wird, eignet er sich besonders für Personen, die bereits im Berufsleben stehen und sich neben dem Job wissenschaftlich weiterqualifizieren möchten. Der Master schließt mit dem international anerkannten Abschluss M.Sc. ab.
Die Zulassung ist zulassungsfrei, was den Einstieg erleichtert – entscheidend ist vor allem, dass fachliche Grundlagen aus Biologie, Chemie oder Informatik mitgebracht werden.
51 Module – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Vermittlung von Kenntnissen des computergestützten Wirkstoffentwurfs anhand realer Fallbeispiele, einschließlich liganden- und strukturbasierter Methoden, Datenbanken und Softwarepakete für Chemieinformatik.
Aus anwendungsorientierter Sicht werden wichtigste Methoden und Softwareanwendungen für Protein- und Nukleotid-Sequenzen behandelt, inklusive phylogenetischer Analyse und Datenbanken.
Methoden und Softwareanwendungen für biomolekulare Strukturen, einschließlich Struktureigenschaften, NMR und Röntgenkristallographie, RNA-Strukturen und Protein-Design.
Kenntnisse über Computerverfahren zur Modellierung chemischer Strukturen und molekularer Wechselwirkungen, mit Schwerpunkten auf Docking, virtuelles Screening, Struktur-Wirkungsbeziehungen und molekulares Design.
Fortgeschrittene Probleme der Sequenz- und Genomanalyse mit Verfahren zur Alignment-Analyse, Indexstrukturen, probabilistische Analyse, Genstrukturvorhersage und RNA-Sekundärstrukturvorhersage.
Grundlegende Kenntnisse und Verfahren der biologischen Sequenzanalyse und deren computergestützte Anwendung.
Grundlegende Kenntnisse von makromolekularen Strukturen, deren Bestimmungsmethoden und computergestützte Analyse.
Masterarbeit und abschließende Prüfung zum Abschluss des Studiengangs.
Praktische Projektarbeit in biomolekularer Modellierung mit eigenständiger Bearbeitung praxisrelevanter Aufgabenstellungen.
Praktische Projektarbeit in Chemieinformatik und Wirkstoffentwurf mit eigenständiger Bearbeitung praxisrelevanter Aufgabenstellungen.
Praktische Projektarbeit in Genominformatik mit eigenständiger Bearbeitung praxisrelevanter Aufgabenstellungen.
Seminarveranstaltung zu ausgewählten Themen der biomolekularen Modellierung mit Präsentationen und Diskussionen.
Seminarveranstaltung zu ausgewählten Themen der Chemieinformatik und des Wirkstoffentwurfs mit Präsentationen und Diskussionen.
Seminarveranstaltung zu ausgewählten Themen der Genominformatik mit Präsentationen und Diskussionen.
Behandlung von Struktur und Simulationsverfahren für biomolekulare Systeme.
Grundlegende Algorithmen und Datenstrukturen mit Schwerpunkt auf algorithmische Effizienz und praktische Implementierung.
Grundlagen relationaler Datenbanken, Datenbankdesign und SQL mit praktischen Anwendungen.
Grundlagen des Hochleistungsrechnens mit Fokus auf parallele Programmierung und Optimierung von Algorithmen für große Datenmengen.
Fortgeschrittene algorithmische Techniken und Entwurfsmethoden für effiziente Lösungen komplexer Probleme.
Künstliche Intelligenzverfahren inspiriert durch biologische Systeme, einschließlich evolutionärer Algorithmen und Schwarmintelligenz.
Orientierungsmodul zum Einstieg in Masterstudium mit Überblick über Studieninhalte und Anforderungen.
Grundlagen der Computervision mit Fokus auf Bildverarbeitung, Mustererkennung und praktische Anwendungen.
Vertiefung der Datenbankkonzepte mit Schwerpunkt auf Informationssysteme, Datenverwaltung und Informationssuche.
Optimierung von Ein-/Ausgabeoperationen in Hochleistungssystemen und Speicherverwaltung für große Datenmengen.
Softwareentwicklungsprozesse basierend auf formalen Modellen mit Fokus auf Modellierung und Code-Generierung.
Systematische Methoden und Strategien für den Entwurf effizienter Algorithmen mit Analyse und Vergleich verschiedener Ansätze.
Grundlagen und Verfahren des maschinellen Lernens einschließlich Überwacht-Lernen, Unüberwacht-Lernen und praktischer Anwendungen.
Theorie und Anwendung von neuronalen Netzwerken mit Fokus auf Deep Learning und praktische Implementierung.
Methoden der Wissensverarbeitung und Wissensrepräsentation mit Anwendungen in wissensbasierten Systemen.
Grundlagen der experimentellen Physik mit Demonstrationen und Übungen, relevant für Chemie- und Biowissenschaftsstudium.
Grundlegende Konzepte der Biochemie einschließlich Stoffwechsel, Enzymatik und Biosynthesen.
Fortgeschrittene Themen der physikalischen Chemie mit Fokus auf Thermodynamik und Kinetik.
Theoretische Grundlagen der Chemie basierend auf Quantenmechanik und Spektroskopie.
Fortgeschrittene Themen der organischen Chemie mit Fokus auf Synthesestrategien und Mechanismen.
Organisch-chemische Aspekte der Synthese und Charakterisierung von Nanomaterialien.
Grundlegende Konzepte der allgemeinen und anorganischen Chemie für Anfänger.
Spektroskopische Methoden zur Charakterisierung von chemischen Stoffen und Strukturaufklärung.
Grundlagen der Quantenmechanik und ihre Anwendung auf chemische Systeme.
Vertiefung der Quantenchemie mit Fokus auf Molekülorbitaltheorie und spektroskopische Anwendungen.
Fortgeschrittene Quantenchemie mit Anwendungen auf komplexe chemische Systeme und Reaktionsmechanismen.
Grundlagen der medizinischen Chemie mit Fokus auf Wirkstoffentwicklung und pharmakologische Konzepte.
Biochemie biomolekularer Strukturen mit Fokus auf Proteine, Nukleinsäuren und deren Funktionen.
Grundlagen der Molekularbiologie einschließlich Genexpression, DNA-Replikation und Proteinbiosynthese.
Aktuelle Methoden zur Analyse von Struktur-Funktions-Beziehungen in Biomolekülen.
Biochemische Aspekte von RNA-Molekülen, RNA-Strukturen und deren biologische Funktionen.
Analytische Methoden zur Charakterisierung von Proteinen und Biomolekülen unter Verwendung von Massenspektrometrie.
Konzepte und Methoden der regenerativen Medizin und des Tissue Engineering zur Regeneration von Geweben und Organen.
Grundlagen der Zell- und Gentherapie mit Fokus auf therapeutische Anwendungen und aktuelle Entwicklungen.
Einführung in grundlegende Konzepte und Methoden der imperativen und objektorientierten Programmierung mit Python, mit Fokus auf Anwendungsbeispiele aus Naturwissenschaften und praktischen Übungen zu Algorithmen und Datenstrukturen.
Vermittlung elementarer Grundlagen der Informatik und imperativen Programmierung mit praktischer Arbeit am Computer, Linux-Betriebssystem und einfachen Programmen.
Grundlegende Techniken der Chemieinformatik mit Fokus auf Modellierung chemischer Strukturen, Graphalgorithmik auf chemischen Strukturen und räumliche Strukturmodelle sowie molekulares Modelling.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Der Master Bioinformatik an der Universität Hamburg ist als Teilzeitstudium konzipiert und damit auf Studierende zugeschnitten, die Studium und berufliche oder familiäre Verpflichtungen miteinander vereinbaren müssen. Die zulassungsfreie Aufnahme erleichtert den Einstieg, ersetzt aber nicht die Notwendigkeit solider Vorkenntnisse aus angrenzenden Fächern.
Als Standort bietet Hamburg mit seiner Universität ein Umfeld, in dem Lebenswissenschaften und Informatik eng zusammenarbeiten, was Bioinformatik-Studierenden Zugang zu interdisziplinären Kontakten verschafft.
Inhaltlich decken die Module ein breites Spektrum bioinformatischer Kernthemen ab. In Angewandte Bioinformatik: Sequenzen lernen Studierende, genetische und proteinbasierte Sequenzdaten computergestützt zu analysieren und zu interpretieren.
Das Modul Angewandte Bioinformatik: Strukturen ergänzt dies um die dreidimensionale Betrachtung von Biomolekülen, während Angewandte Chemieinformatik und Wirkstoffentwurf den Bogen zur pharmazeutischen Anwendung schlägt, etwa bei der computergestützten Entwicklung neuer Wirkstoffe.
Der Studiengang eignet sich für Personen mit Vorerfahrung in Biologie, Chemie, Informatik oder verwandten Disziplinen, die ihre Kenntnisse in Richtung computergestützter Datenanalyse vertiefen möchten. Besonders profitieren Berufstätige, die durch die Teilzeitform ihr bisheriges Arbeitsverhältnis beibehalten können.
Wer analytisches Denken mit Interesse an biologischen Prozessen verbindet und keine Scheu vor Programmierung und statistischen Methoden hat, findet hier ein passendes Studienumfeld.
Absolventinnen und Absolventen der Bioinformatik finden Einsatzmöglichkeiten in Forschungseinrichtungen, der pharmazeutischen Industrie, Biotech-Unternehmen sowie im IT-Sektor mit Life-Science-Bezug. Die Nähe zu Berufen der Informatik gemäß Klassifikation der Bundesagentur für Arbeit spiegelt sich in den vielfältigen Tätigkeitsfeldern wider, die von Datenanalyse bis Softwareentwicklung reichen.
Die Kombination aus biologischem Fachwissen und informatischer Methodenkompetenz macht Absolventinnen und Absolventen zu gefragten Fachkräften an der Schnittstelle mehrerer Branchen.
Die Universität Hamburg bietet den Studiengang als forschungsnahes universitäres Programm an, das durch die Teilzeitstruktur besondere Flexibilität in der Studienorganisation erlaubt.
Diese Studienform verlangt Eigenorganisation und Durchhaltevermögen, da sich die Studiendauer im Vergleich zu einem Vollzeitstudium entsprechend verlängert.
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 vom Berufseinstieg bis zur Führungsposition in der Bioinformatik verläuft typischerweise über mehrere fachliche und organisatorische Entwicklungsschritte.
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 Bioinformatik entwickelt sich durch technologische Fortschritte in Sequenzierung und Datenverarbeitung stetig weiter.
Auch in der Bioinformatik verändert künstliche Intelligenz zunehmend, welche Aufgaben automatisiert und welche weiterhin menschliche Expertise erfordern.
Kompetenzen aus Angewandte Bioinformatik: Sequenzen und Angewandte Bioinformatik: Strukturen bilden die methodische Grundlage für viele spätere Analyseaufgaben im Berufsalltag.
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Hamburg, ideal neben dem Präsenzstudium am Campus.
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Kurzprofil der Universität Hamburg – 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 bedenken, dass ein Teilzeitstudium eine deutlich längere Studiendauer mit sich bringt und ein hohes Maß an Selbstorganisation erfordert, insbesondere wenn Beruf und Studium parallel bewältigt werden.
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei, dennoch sollten fachliche Vorkenntnisse aus Biologie, Chemie oder Informatik vorhanden sein.
Ja, das Teilzeitformat ist genau darauf ausgelegt, Studium und Berufstätigkeit oder andere Verpflichtungen miteinander zu vereinbaren.
Zu den zentralen Modulen zählen Angewandte Bioinformatik: Sequenzen, Angewandte Bioinformatik: Strukturen sowie Angewandte Chemieinformatik und Wirkstoffentwurf.
Absolventinnen und Absolventen finden Tätigkeitsfelder in Forschung, Pharma- und Biotech-Industrie sowie in IT-nahen Berufen der Informatik mit Bezug zu den Lebenswissenschaften.
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