Der Studiengang Mathematics of Machine Learning and Data Science richtet sich an mathematisch versierte Studierende, die verstehen wollen, warum Lernalgorithmen funktionieren, und nicht nur, wie man sie anwendet. An der Universität Heidelberg wird dabei bewusst der Weg über Theorie, Beweise und geometrische Strukturen gewählt, statt Machine Learning rein als Werkzeugkasten zu vermitteln.
Heidelberg bringt für diesen Zuschnitt eine lange Tradition in reiner und angewandter Mathematik mit, die hier konsequent mit Data Science und statistischem Lernen verknüpft wird. Das Ergebnis ist ein Master, der Absolvent:innen befähigt, neue Methoden zu entwickeln und kritisch zu bewerten, anstatt bestehende Bibliotheken nur zu bedienen.
Der Vollzeit-Master schließt mit dem M.Sc. ab und ist damit konsequent forschungsorientiert angelegt, mit Anschlussfähigkeit sowohl in die Wissenschaft als auch in datengetriebene Industriebereiche.
12 Module · 120 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Research seminar spanning two semesters where students analyze research papers, prepare presentations, and discuss scientific content with peers, developing skills in reading research literature and scientific communication.
Study of cross-disciplinary competencies including courses such as LaTeX, IT Project Management, Software Economics, study abroad, or summer schools, conveying personality and job-related competencies beyond subject-specific knowledge.
Introduction to geometric methods for machine learning including differential geometry, Riemannian manifolds, information geometry, Lie groups, and graphs with synthetic notions of curvature.
Methods for uncertainty quantification, high-dimensional integration, and approximation including Monte Carlo methods, sparse grids, multilevel methods, stochastic collocation, and tensor approximation.
Mathematics of PDEs and pattern formation including calculus of variations, optimal transport, and measure-theoretical methods for PDEs with applications to machine learning.
Statistical learning theory and empirical process theory covering linear and high-dimensional models, kernel methods, uniform laws of large numbers, and concentration inequalities.
Variational and optimization methods for data science tasks including supervised and unsupervised learning, classification, regression, and deep learning with applications to numerical optimization.
Deepening knowledge of a core area through specialization courses related to current research topics, allowing students to develop expertise in their chosen field of machine learning and data science.
Overview of machine learning and data science with brief introduction into relevant mathematical methods from each area of specialization, enabling students to recognize subfields and their interrelations.
Practical problem-solving in machine learning and data science using Python and common frameworks like scikit-learn, pandas, PyTorch, and JAX, enabling students to prototype algorithms and transfer mathematical methods into software solutions.
Independent scientific work on a demanding problem from data science, machine learning and applications, completed with a written thesis following international standards.
Presentation and defense of the master's thesis research including discussion of methods, results, advantages and limitations in comparison to the current state of the art.
Keine Module gefunden. Suche anpassen oder Filter zurücksetzen.
Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Mathematics of Machine Learning and Data Science positioniert sich bewusst zwischen klassischer Mathematik und moderner Datenwissenschaft. An der Universität Heidelberg profitieren Studierende von der Nähe zu etablierten mathematischen Instituten, die theoretische Fundierung mit aktuellen Fragestellungen aus dem maschinellen Lernen verbinden.
Statt Anwenderwissen im Vordergrund steht hier das Verständnis der mathematischen Prinzipien hinter Lernverfahren, von Optimierung über Wahrscheinlichkeitstheorie bis zu geometrischen Strukturen in hochdimensionalen Daten.
Zentrale Bausteine sind unter anderem das Seminar Machine Learning and Data Science, in dem aktuelle Forschungsarbeiten diskutiert und präsentiert werden, sowie Geometric Methods for Machine Learning, das geometrische und topologische Perspektiven auf Lernalgorithmen eröffnet.
Ergänzt wird das fachliche Profil durch Cross-disciplinary Competencies, die überfachliche Fähigkeiten wie wissenschaftliches Arbeiten, Kommunikation und interdisziplinäre Zusammenarbeit stärken und so auf Tätigkeiten an der Schnittstelle von Forschung und Praxis vorbereiten.
Der Studiengang eignet sich für Studierende mit einem soliden mathematischen Erststudium, die Freude an Beweisen, Abstraktion und formaler Strenge haben und dieses Denken auf datengetriebene Fragestellungen anwenden möchten.
Wer vor allem schnelle, praxisnahe Programmierprojekte sucht, findet in diesem Programm möglicherweise nicht das passende Tempo, da der Fokus klar auf mathematischer Durchdringung statt auf reiner Tool-Anwendung liegt.
Absolvent:innen sind sowohl für eine wissenschaftliche Laufbahn, etwa über eine Promotion, als auch für Positionen in datenintensiven Branchen wie Technologie, Finanzwesen oder Forschungsabteilungen der Industrie qualifiziert.
Die Nähe des Studiengangs zu Berufen in der Informatik zeigt, dass die erworbenen mathematischen und algorithmischen Kompetenzen breit einsetzbar sind, von der Entwicklung neuer Modelle bis zur kritischen Bewertung bestehender KI-Systeme.
Die Universität Heidelberg bietet als traditionsreiche Forschungsuniversität ein Umfeld, in dem mathematische Grundlagenforschung und angewandte Data-Science-Themen eng zusammengeführt werden.
Das Vollzeitformat in Heidelberg ermöglicht eine intensive Auseinandersetzung mit anspruchsvollen mathematischen Inhalten und bindet Studierende eng in Seminare und Forschungsdiskussionen ein.
Ehrliche Einordnung auf Basis der gebundenen Daten, plus dein persönlicher Match.
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.
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 Studiengang öffnet Wege sowohl in die akademische Forschung als auch in datengetriebene Berufsfelder der Wirtschaft.
Branchenweite Marktorientierung für Berufe in der Informatik (o.S.) (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Wie sich der Berufsalltag in der Mathematik des maschinellen Lernens verändert, hängt stark davon ab, welche Aufgaben zunehmend automatisiert werden.
Ein Blick darauf, welche Tätigkeiten KI-Systeme heute schon übernehmen und wo mathematisch geschulte Menschen weiterhin unverzichtbar bleiben.
Die Fähigkeit, geometrische Strukturen in Daten zu erkennen und für Lernalgorithmen nutzbar zu machen, wird gezielt im Modul Geometric Methods for Machine Learning aufgebaut.
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Heidelberg, ideal neben dem Präsenzstudium am Campus.
Stellen live aus der StudySmarter Jobbörse · laufend aktualisiert.
Kostenlose StudySmarter-Tools für Finanzierung, Karriere und Bewerbung – direkt einsatzbereit.
Kurzprofil der Universität Heidelberg – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Wer eine überwiegend anwendungsorientierte, programmierlastige Ausbildung sucht, sollte bedenken, dass hier mathematische Theorie und Beweisführung im Zentrum stehen und ein hohes Abstraktionsniveau vorausgesetzt wird.
Ein solides mathematisches Fundament aus dem Erststudium ist sinnvoll, da der Studiengang stark theoriebasiert ist und Beweisführung sowie Abstraktion voraussetzt.
Der Schwerpunkt liegt klar auf der mathematischen Theorie hinter Machine-Learning-Verfahren, ergänzt durch Seminare und Module wie Geometric Methods for Machine Learning, die praktische Anwendungen einordnen.
Typische Wege führen in datengetriebene Berufe der Informatik, etwa als Data Scientist oder Research Engineer, sowie in die wissenschaftliche Laufbahn über eine Promotion.
Es handelt sich um ein Vollzeitstudium an der Universität Heidelberg, das mathematische Kernmodule mit forschungsnahen Seminaren und überfachlichen Kompetenzen wie im Modul Cross-disciplinary Competencies verbindet.
Studienführer, Termine, Zulassung & Finanzierung – kostenlos direkt in dein Postfach.
Mit StudyKit gehst du Studienwahl, Bewerbung und Finanzierung an einem Ort an, begleitet von einem persönlichen KI-Assistenten. Finde heraus, was wirklich zu dir passt, und starte deine Bewerbung Schritt für Schritt.
Studienführer, Termine, Zulassung & Finanzierung – direkt in dein Postfach.