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Universität Ulm · Master
Mathematical Data Science Master Master of Science an der Universität Ulm
Der Master Mathematical Data Science an der Universität Ulm verbindet mathematische Tiefe mit praktischer Data-Science-Kompetenz und bereitet auf anspruchsvolle Rollen an der Schnittstelle von Statistik, Algorithmik und Softwareentwicklung vor.M.Sc.
Master of Science
180
ECTS-Punkte
4 Sem.
Regelstudienzeit
Ulm
Studienort
Über den Studiengang
Der Studiengang Mathematical Data Science an der Universität Ulm richtet sich an Studierende, die mathematische Methoden nicht nur verstehen, sondern auch auf reale Datensätze anwenden wollen. Statt eines rein theoretischen Mathematikstudiums oder eines anwendungsorientierten Informatikstudiums setzt das Programm auf eine Kombination beider Welten: solide mathematische Grundlagen treffen auf praktische Data-Science-Werkzeuge.
Der zulassungsfreie Zugang macht den Master an der Universität Ulm besonders für Bewerberinnen und Bewerber mit einem mathematik- oder informatiknahen Erststudium attraktiv, die gezielt in Richtung Machine Learning, Statistik und Datenanalyse weiterqualifizieren möchten. Der Studienort Ulm bietet dabei ein Umfeld, in dem Forschung und Anwendung eng miteinander verzahnt sind.
Am Ende steht der Abschluss M.Sc., der sowohl für eine wissenschaftliche Laufbahn als auch für den direkten Einstieg in datengetriebene Berufsfelder qualifiziert.
Curriculum & Module
92 Module – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Weitere Module
Praktische Grundlagen der Data Science
Weitere Module
Mathematics of Machine Learning
Weitere Module
Numerical Methods for Data Science
Weitere Module
3D Deep Learning
Weitere Module
Actuarial Data Science
Weitere Module
Advanced Methods in Data Mining and Machine Learning
Weitere Module
Algorithmen zur Sequenzanalyse
Weitere Module
Ausgewählte Aspekte aus Aktuarwissenschaften A
Weitere Module
Big Data Analytics - Methoden und Anwendungen
Weitere Module
Cognitive Systems I
Weitere Module
Data Analytics in Life Insurance
Weitere Module
Data Mining
Weitere Module
Data Science & Law
Weitere Module
Deep Learning for Graphics and Visualization
Weitere Module
Deploying and Operationalizing AI
Weitere Module
Energieökonomik
Weitere Module
Explainable Artificial Intelligence
Weitere Module
Graph Analytics and Deep Learning
Weitere Module
Introduction to Deep Learning
Weitere Module
Knowledge-Based Artificial Intelligence
Weitere Module
Learning Systems I: Introduction to Machine Learning
Weitere Module
Learning Systems II
Weitere Module
Machine Learning and Decision Making
Weitere Module
Project Data Science on Very Large Data Sets
Weitere Module
Projekt Neuroinformatik kompakt
Weitere Module
Pattern Recognition
Weitere Module
Project Economic Data Science
Weitere Module
Risk Theory I
Weitere Module
Risk Theory II
Weitere Module
Social Network Analysis - Methoden, Konzepte und Anwendungen
Weitere Module
Statistische Lerntheorie
Weitere Module
Text Analytics and Deep Learning
Weitere Module
Theorie Neuronaler Netze
Weitere Module
Understanding Research Methods and Trends in Machine Learning and Deep Learning
Weitere Module
Funktionalanalysis für Data Science
Weitere Module
Funktionalanalysis
Weitere Module
Nichtlineare Funktionalanalysis
Weitere Module
Advanced Graph Theory with Applications
Weitere Module
Advanced Optimization with Applications
Weitere Module
Advanced Statistics
Weitere Module
Advanced topics in time series analysis
Weitere Module
Asymptotische Statistik
Weitere Module
Bayesian Statistics
Weitere Module
Causal Inference
Weitere Module
Empirische Prozesse
Weitere Module
High-dimensional Statistics
Weitere Module
High Performance Computing I
Weitere Module
Introduction to Monte-Carlo-Simulation
Weitere Module
Mathematische Chemie: Daten, Modelle, Erkenntnis
Weitere Module
Mathematics of Games
Weitere Module
Mathematische Physik und Chemie: Daten, Modelle, Erkenntnis
Weitere Module
Monte Carlo Methods
Weitere Module
Nonlinear Time Series Analysis
Weitere Module
Numerik elliptischer partieller Differenzialgleichungen
Weitere Module
Numerische Optimierung
Weitere Module
Numerik von gewöhnlichen Differenzialgleichungen
Weitere Module
Point Processes
Weitere Module
Random Fields
Weitere Module
Random Fields I
Weitere Module
Reading Course on Advanced Statistics
Weitere Module
Spatial Statistics
Weitere Module
Stable Distributions
Weitere Module
Statistical Learning
Weitere Module
Stochastic Simulation
Weitere Module
Selected topics in optimisation
Weitere Module
Survival and Event History Analysis
Weitere Module
Time Series Analysis
Weitere Module
Topics in Longitudinal Data Science
Weitere Module
Advanced Topics in Partial Differential Equations
Weitere Module
Discrete Time Financial Mathematics
Weitere Module
Stochastic Analysis
Weitere Module
Wahrscheinlichkeitstheorie und Stochastische Prozesse
Weitere Module
Mathematische Statistik
Weitere Module
Seminar Advances in Artificial Intelligence - Master
Weitere Module
Seminar Analysis - Master
Weitere Module
Seminar Angewandte Graphentheorie - Master
Weitere Module
Seminar Big (Social) Data Analytics A
Weitere Module
Seminar Empirische Studien mit R - Master
Weitere Module
Seminar Financial Mathematics - Master
Weitere Module
Seminar Mustererkennung - Master
Weitere Module
Seminar Numerik - Master
Weitere Module
Seminar Optimierung - Master
Weitere Module
Seminar Research Trends in Visual Computing - Master
Weitere Module
Seminar Spezielle Aspekte der Versicherungsmathematik
Weitere Module
Seminar Statistik - Master
Weitere Module
Seminar Machine Learning
Weitere Module
Seminar Stochastik - Master
Weitere Module
Digitale Kulturen: Medien, Ethik und Gesellschaft
Weitere Module
Einführung in die Wirtschaftsethik. Aktuelle Modelle und Entscheidungsstrategien
Weitere Module
Ethik und Politik in Science and Technology Studies
Weitere Module
Informatik und Gesellschaft
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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
Mathematical Data Science an der Universität Ulm ist als konsekutiver Masterstudiengang konzipiert, der mathematische Methodik mit praktischer Datenverarbeitung verbindet. Die Zulassungsfreiheit erleichtert den Einstieg für Studierende mit passendem Bachelorhintergrund, ersetzt aber nicht die inhaltliche Anspruchshöhe des Programms.
Charakteristisch ist die enge Verbindung von theoretischer Mathematik, insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens, mit praxisnahen Projekten, in denen reale Datensätze analysiert und Modelle entwickelt werden.
Studieninhalte
Module wie Data Lab und Praktische Grundlagen der Data Science sorgen dafür, dass theoretisches Wissen direkt in anwendbare Fähigkeiten übersetzt wird – von der Datenaufbereitung bis zur Modellevaluation.
Mit Mathematics of Machine Learning wird zugleich das mathematische Fundament gelegt, das nötig ist, um Algorithmen des maschinellen Lernens nicht nur zu benutzen, sondern auch zu verstehen, zu analysieren und weiterzuentwickeln.
Für wen passt das?
Der Studiengang passt zu Personen, die bereits ein mathematik-, informatik- oder statistiknahes Bachelorstudium abgeschlossen haben und Freude an formaler Herleitung ebenso wie an praktischer Programmierarbeit haben.
Wer lieber ausschließlich anwendungsorientiert arbeiten möchte, ohne sich mit mathematischen Beweisen und Modellannahmen auseinanderzusetzen, findet in anderen, stärker praxisorientierten Data-Science-Programmen möglicherweise die passendere Alternative.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolventinnen und Absolventen bewegen sich beruflich häufig im Umfeld von Berufen in der Informatik, wobei die mathematische Tiefe des Studiums zusätzliche Möglichkeiten in Forschung, Modellentwicklung und datenintensiven Branchen eröffnet.
Die Kombination aus mathematischer Rigorosität und praktischer Data-Science-Ausbildung wird von Arbeitgebern häufig als Differenzierungsmerkmal gegenüber rein anwendungsorientierten Abschlüssen wahrgenommen.
Hochschule & Format
Die Universität Ulm bietet mit ihrem Vollzeitformat in Ulm ein Studienumfeld, das forschungsnahe Lehre mit überschaubaren Gruppengrößen in einem mathematisch geprägten Fachbereich verbindet.
Der zulassungsfreie Zugang bei gleichzeitig hohem fachlichem Anspruch macht deutlich, dass Eigenmotivation und mathematische Vorbildung wichtiger sind als eine formale Auswahlgrenze.
Zulassung & Zugangswege
Zulassung nach KapazitätBitte die aktuellen Zulassungsbedingungen direkt bei der Universität Ulm prüfen.
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.
NC-Status nicht hinterlegt
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.
Kosten & Finanzierung
An staatlichen Hochschulen fallen in der Regel keine Studiengebühren an – du zahlst nur den Semesterbeitrag.
| Position | Betrag |
|---|---|
| Studiengebühren | auf Anfrage |
| 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
- Finde & wähle deinen Studiengang über StudySmarter und das StudyKit
- Schreib dich darüber an deiner Uni ein und schließe erfolgreich ab
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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 Master öffnet Türen in datengetriebene Berufsfelder, in denen mathematische Modellierung und praktische Umsetzung gleichermaßen gefragt sind.
- Junior Data Scientist / Data AnalystEinstieg in Projekte zur Datenaufbereitung, explorativen Analyse und ersten Modellentwicklung · 0 bis 2 Jahre
- Data Scientist / ML EngineerEigenständige Entwicklung und Validierung von Modellen des maschinellen Lernens in produktiven Umgebungen · 2 bis 5 Jahre
- Senior Data Scientist / Lead AnalystVerantwortung für komplexe Analyseprojekte und methodische Weiterentwicklung im Team · 5 bis 8 Jahre
- Head of Data Science / Principal ScientistStrategische Leitung von Data-Science-Teams und Ausrichtung datengetriebener Unternehmensentscheidungen · 8 bis 12 Jahre
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 Berufsalltag von Data Scientists durch künstliche Intelligenz verändert, lässt sich bereits heute in Grundzügen abschätzen.
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 übernehmen zunehmend Routineaufgaben der Datenverarbeitung, verändern aber nicht den Kern mathematischer Modellierungsarbeit.
KI nimmt dir ab
- Automatisierte Datenbereinigung und Vorverarbeitung großer Datensätze
- Generierung von Standardcode für gängige Modellarchitekturen
- Erste explorative Datenanalysen und Visualisierungsvorschläge
- Automatisiertes Hyperparameter-Tuning bei Standardmodellen
Menschlich gefragter denn je
- Mathematische Herleitung und kritische Bewertung neuer Modellansätze
- Interpretation von Ergebnissen im fachlichen und geschäftlichen Kontext
- Entscheidung über geeignete Modellklassen bei komplexen, unklaren Fragestellungen
- Kommunikation von Unsicherheiten und Grenzen statistischer Modelle an Fachfremde
Die Fähigkeit, Modelle mathematisch fundiert zu bewerten, wird gezielt im Modul Mathematics of Machine Learning aufgebaut, während Data Lab die praktische Umsetzung an realen Daten trainiert.
Arbeiten neben dem Studium
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Ulm, 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
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 Ulm – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
UB
Universität Ulm
Staatliche HochschulePräsenzstudiumUlm
StudySmarter-Score
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Enge Verzahnung von mathematischer Theorie und praktischer Data-Science-Anwendung
- Zulassungsfreier Zugang erleichtert den Einstieg für passend vorqualifizierte Bewerberinnen und Bewerber
- Forschungsnahes Umfeld an der Universität Ulm mit direktem Praxisbezug in den Projektmodulen
Worauf du achten solltest
Wer sich vor mathematischen Beweisen und formaler Herleitung scheut, sollte bedenken, dass der Studiengang trotz zulassungsfreiem Zugang ein hohes mathematisches Anspruchsniveau voraussetzt und beibehält.
Passt Mathematical Data Science Master zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du hast ein mathematik-, informatik- oder statistiknahes Bachelorstudium abgeschlossen.
- Du willst Machine-Learning-Methoden nicht nur anwenden, sondern auch mathematisch durchdringen.
- Du arbeitest gern sowohl an Beweisen als auch an echtem Code mit realen Datensätzen.
- Du strebst eine Karriere als Data Scientist, ML Engineer oder in der datengetriebenen Forschung an.
Weitere & ähnliche Studiengänge
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Häufige Fragen
Ist der Master Mathematical Data Science an der Universität Ulm zulassungsbeschränkt?
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei, setzt aber ein passendes mathematik- oder informatiknahes Erststudium voraus.
Welche Vorkenntnisse sollte ich für den Studiengang mitbringen?
Solide Grundlagen in Mathematik, insbesondere Analysis, lineare Algebra und Statistik, sowie erste Programmiererfahrung sind hilfreich, da Module wie Mathematics of Machine Learning darauf aufbauen.
Wie praxisnah ist der Studiengang an der Universität Ulm gestaltet?
Module wie Data Lab und Praktische Grundlagen der Data Science sorgen für einen deutlichen Praxisanteil neben der mathematischen Theorie.
Welche Berufsfelder stehen nach dem Abschluss offen?
Typisch sind Rollen im Umfeld der Berufe in der Informatik, insbesondere als Data Scientist, ML Engineer oder in forschungsnahen Positionen mit Datenschwerpunkt.
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