Der konsekutive Masterstudiengang Computer Science an der Universität Potsdam richtet sich an Studierende mit einem informatiknahen Erststudium, die ihre methodischen und algorithmischen Fähigkeiten vertiefen möchten. Der Studienort Potsdam bietet dabei eine enge Anbindung an die Berliner Wissenschafts- und Digitalwirtschaftsszene, ohne die Vorteile eines überschaubaren Campus zu verlieren.
Im Zentrum des Studiums steht die Auseinandersetzung mit anspruchsvollen algorithmischen Fragestellungen – von grundlegenden Konzepten bis zu spezialisierten Anwendungsfeldern. Die zulassungsfreie Aufnahme senkt die formale Eintrittshürde, verlangt aber inhaltlich ein hohes Maß an Eigenverantwortung und Vorwissen aus dem Bachelorstudium.
Der Studiengang ist als Vollzeitprogramm konzipiert und schließt mit dem M.Sc. ab, wodurch er sowohl auf eine wissenschaftliche Laufbahn als auch auf anspruchsvolle Positionen in der Industrie vorbereitet.
11 Module – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Konkrete und effiziente Implementierung von Algorithmen mit Fokus auf kreative Problemlösung aus Graphenalgorithmen, Stringalgorithmen und algorithmischer Zahlentheorie sowie deren Umsetzung als Computerprogramm.
Vertiefendes Modul zur konkreten und effizienten Implementierung weiterführender Algorithmen mit Fokus auf kreative Problemlösung komplexer Aufgaben aus Graphenalgorithmen, Stringalgorithmen und algorithmischer Zahlentheorie.
Weiter vertiefendes Modul zur konkreten und effizienten Implementierung spezialisierter, weiterführender Algorithmen mit Fokus auf kreative Problemlösung aus klassischen algorithmischen Bereichen wie Graphenalgorithmen, Stringalgorithmen und algorithmischer Zahlentheorie.
Vermittlung grundlegender Datenstrukturen, Zugriffsmethoden und Konzepte skalierbarer Informationssysteme sowie effiziente Bearbeitung von Anfragen mit intelligenten Algorithmen auf Daten.
Vertieftes praktisches Wissen über skalierbare Data Systeme mithilfe gängiger Softwaretools mit Vergleich klassischer Zugriffsmethoden und Anfragealgorithmen zum aktuellen Stand der Technik.
Aktuelle, vertiefende Forschungsfragestellungen und -ergebnisse im Kontext skalierbarer Data Systeme mit Fokus auf Identifikation von Schwächen des aktuellen Stands der Technik und Erarbeitung weiterführender, spezialisierter Techniken.
Techniken und Konzepte der Künstlichen Intelligenz in Anwendungen wie Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung und Digital Health mit theoretischen und praktischen Kenntnissen in der Entwicklung von KI-Systemen.
Weiterführende Techniken und Konzepte der Künstlichen Intelligenz in Anwendungen wie Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung und Digital Health mit vertiefenden theoretischen und praktischen Kenntnissen.
Weiterführende, spezialisierte Techniken und Konzepte der Künstlichen Intelligenz in Anwendungen mit vertiefenden theoretischen und praktischen, spezialisierten Kenntnissen in der Entwicklung von KI-Systemen.
Algorithmendesign und Algorithmenanalyse in verschiedenen Gebieten mit Fokus auf Graphenprobleme, geometrische Probleme und Stringprobleme sowie mathematische Analyse und formale Beweise.
Kenntnisse in fortgeschrittenen Techniken und mathematischen Grundlagen des maschinellen Lernens einschließlich probabilistischem Lernen, Deep Learning, Verstärkungslernen und semi-überwachtem Lernen mit praxisrelevanten Anwendungsfällen.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Der Master Computer Science an der Universität Potsdam setzt auf eine forschungsnahe Ausbildung, die informatische Kernkompetenzen mit vertiefter algorithmischer Methodik verbindet. Studierende bauen auf einem grundständigen Informatikstudium auf und erweitern dieses gezielt in Richtung komplexer, praxisrelevanter Problemstellungen.
Die zulassungsfreie Struktur ermöglicht einen unkomplizierten Einstieg, setzt aber voraus, dass Bewerbende bereits über solide Grundlagen in Programmierung, Mathematik und theoretischer Informatik verfügen, um dem Tempo des Studiums folgen zu können.
Ein zentraler roter Faden des Curriculums bilden die Module Applied Algorithms - Core, Applied Algorithms - Deep Dive und Applied Algorithms - Specialization. Sie führen von grundlegenden algorithmischen Techniken über vertiefte Analyseverfahren bis hin zu spezialisierten Anwendungen, etwa in Optimierung, Datenverarbeitung oder Systementwurf.
Diese Progression erlaubt es, individuelle Schwerpunkte zu setzen und die eigene fachliche Ausrichtung schrittweise zu schärfen, ohne die gemeinsame methodische Basis zu verlieren.
Der Studiengang eignet sich für Personen, die bereits im Bachelorstudium Freude an algorithmischem Denken und formaler Problemlösung entwickelt haben und diese Fähigkeiten auf einem höheren Abstraktionsniveau weiterentwickeln möchten.
Wer lieber breit gefächert praxisorientierte Anwendungsentwicklung betreibt, findet in anderen, stärker projektorientierten Studiengängen möglicherweise eine passendere Umgebung als in diesem methodisch geprägten Masterprogramm.
Absolvent:innen positionieren sich als Computer Science-Fachkräfte in Bereichen wie Softwareentwicklung, Datenanalyse, Forschung und technischer Beratung. Die vertieften Algorithmik-Kenntnisse sind besonders in Positionen gefragt, die komplexe technische Systeme entwerfen oder optimieren.
Der Übergang in den Arbeitsmarkt gelingt sowohl über klassische Softwareunternehmen als auch über Forschungseinrichtungen, die von der methodischen Tiefe des Potsdamer Programms profitieren.
Die Universität Potsdam bietet als staatliche Universität ein forschungsorientiertes Umfeld mit direktem Zugang zu Kooperationen im Berlin-Brandenburger Wissenschaftsraum.
Das Vollzeitformat verlangt kontinuierliches Engagement, bietet dafür aber eine strukturierte, zügige Vertiefung der Informatik-Kompetenzen innerhalb eines klar organisierten Studienverlaufs.
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 Master ebnet den Weg in technisch anspruchsvolle Rollen, die sich mit wachsender Erfahrung zunehmend in Richtung Verantwortung und Führung entwickeln.
Branchenweite Marktorientierung für Computer Science-Profile (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Wie sich der Berufsalltag von Computer Science-Fachkräften durch KI verändert, lässt sich bereits an klaren Tendenzen ablesen.
KI-Systeme übernehmen zunehmend Routineaufgaben, verlagern den menschlichen Beitrag aber auf konzeptionelle und gestalterische Ebenen.
Die vertiefte Auseinandersetzung mit Trade-offs und Systemdesign wird direkt in Applied Algorithms - Deep Dive und Applied Algorithms - Specialization eingeübt.
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Potsdam, ideal neben dem Präsenzstudium am Campus.
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Kurzprofil der Universität Potsdam – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Wer wenig algorithmische Vorerfahrung mitbringt, sollte einplanen, dass der Studiengang ein hohes methodisches Tempo vorgibt und wenig Raum für breite Grundlagenwiederholung lässt.
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei, setzt aber ein passendes informatiknahes Erststudium mit soliden algorithmischen Grundlagen voraus.
Die Module Applied Algorithms - Core, Deep Dive und Specialization bilden das methodische Rückgrat des Studiengangs und führen von Grundlagen zu spezialisierten Anwendungen.
Absolvent:innen arbeiten typischerweise als Computer Science-Fachkräfte in Softwareentwicklung, Datenverarbeitung, Forschung und technischer Beratung.
Aufgrund des hohen inhaltlichen Tempos und der algorithmischen Tiefe der Module sollte eine Nebentätigkeit sorgfältig mit dem Studienpensum abgestimmt werden.
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