Mathematical Data Science an der Uni Würzburg richtet sich an alle, die Datenanalyse nicht nur anwenden, sondern mathematisch durchdringen wollen. Statt einer reinen Informatik-Ausbildung steht hier die formale Grundlage im Zentrum: Wahrscheinlichkeitstheorie, lineare Algebra und Optimierung bilden das Fundament, auf dem Machine-Learning-Verfahren aufgebaut und verstanden werden.
Der Studiengang ist zulassungsfrei und in Vollzeit als klassischer B.Sc. konzipiert. Das bedeutet einen direkten Einstieg ohne Auswahlverfahren, aber ein anspruchsvolles Curriculum, das mathematisches Denken konsequent einfordert – wer sich für Zahlen, Beweise und Algorithmen gleichermaßen begeistert, findet hier ein passendes Umfeld.
Würzburg positioniert sich damit an der Schnittstelle zwischen klassischer Mathematik und moderner Datenwissenschaft und bereitet auf Tätigkeitsfelder vor, die zunehmend datengetriebene Entscheidungen mathematisch fundiert gestalten müssen.
80 Module · 120 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Statistische Lerntheorie mit Fokus auf PAC Learning, Rademacher Komplexität und VC-Dimension. Theoretische Analyse von Lernparadigmen wie Ensemblemethoden, Online Learning, SVMs und Kernelmethoden.
Ausgewählte Kapitel aus der Optimierung wie Innere-Punkte-Methoden, semidefinite Programme, nichtglatte Optimierung, Spieltheorie und Optimierung mit Differentialgleichungen.
Grundlegende Methoden und Verfahren der kontinuierlichen Optimierung, Optimalitätsbedingungen und restringierte Optimierung mit Beispielen aus Natur-, Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaften.
Vertiefte mathematische Behandlung spezieller Themen im maschinellen Lernen unter Berücksichtigung aktueller Entwicklungen und Querverbindungen zu anderen mathematischen Konzepten.
Partielle Differentialgleichungen und variationelle Methoden im Kontext der Kontinuumsmechanik.
Vertieftes Studium der Funktionalanalysis, Operatortheorie, Sobolevräume, partieller Differentialgleichungen, Hilbertraumtheorie und numerischer Methoden.
Diskretisierung elliptischer Differentialgleichungen, klassische Iterationsverfahren, Vorkonditionierer und Mehrgitterverfahren.
Numerische Verfahren zur Lösung partieller Differentialgleichungen.
Mathematische Theorie und Methoden der optimalen Steuerung und Kontrollprobleme.
Einführung in die Theorie und Methoden inverser Probleme.
Fortgeschrittene Themen in der Theorie inverser Probleme.
Theorie stochastischer Prozesse mit Anwendungen.
Methoden zur Analyse und Modellierung von Zeitreihen.
Vertiefte mathematische Behandlung statistischer Methoden und Inferenz.
Stochastische Modelle zur Analyse und Bewertung von Risiken.
Ausgewählte aktuelle Themen der Numerischen und Angewandten Mathematik.
Grundlagen der Differentialgeometrie mit Kurven, Flächen und Mannigfaltigkeiten.
Theorie der Lie-Gruppen und Lie-Algebren.
Mathematische Grundlagen der Kontrolltheorie mit linearen und nichtlinearen Systemen.
Grundlagen der komplexen Analysis mit holomorphen Funktionen und Integralsätzen.
Einführung in die mathematische Theorie der Versicherungen.
Spezielle Vorlesungen zu ausgewählten Themen der Mathematik.
Ausgewählte aktuelle Themen aus der Analysis.
Spezielle Themen in der mathematischen Finanztheorie.
Theorie von Gruppen und ihren Darstellungen.
Theorie dynamischer Systeme mit Fokus auf Stabilität, Bifurkationen und Chaos.
Mathematische Methoden und Algorithmen der digitalen Bildverarbeitung.
Spezielle Themen und aktuelle Entwicklungen in der Mathematischen Kontrolltheorie.
Methoden der nichtlinearen Funktionalanalysis mit Anwendungen.
Mathematische Modelle und Analyse vernetzter Systeme.
Partielle Differentialgleichungen aus der mathematischen Physik wie Wellengleichung, Wärmeleitungsgleichung und Schrödinger-Gleichung.
Geometrie von Riemannschen und pseudo-Riemannschen Mannigfaltigkeiten.
Grundlagen der Funktionalanalysis mit Banachräumen, Hilberträumen und Operatortheorie.
Anwendungen der Differentialgeometrie in Physik, Datenanalyse und anderen Bereichen.
Spezielle Vorlesungen ausgewählter mathematischer Themen.
Spezielle Themen der mathematischen Logik und Grundlagen.
Theorie der Fourier-Analysis auf lokalkompakten Gruppen und harmonischen Analyse.
Mathematische Grundlagen der Kryptographie und Kodierungstheorie.
Themen der diskreten Mathematik wie Graphentheorie, Kombinatorik und Algorithmen.
Seminaristisches Arbeiten zu aktuellen Themen inverser Probleme.
Seminaristisches Arbeiten zu mathematischen Themen des maschinellen Lernens.
Seminar zu ausgewählten Themen der Mathematik des maschinellen Lernens.
Seminar zu aktuellen Themen inverser Probleme.
Seminaristisches Arbeiten zu Themen der Numerischen Mathematik und Angewandten Analysis.
Seminar zu ausgewählten mathematischen Themen.
Seminar zu Themen der Numerischen Mathematik und Angewandten Analysis.
Seminar zu Themen der Optimierung.
Seminar zu Themen der Angewandten Mathematik.
Seminaristisches Arbeiten zu Themen dynamischer Systeme und Kontrolltheorie.
Seminaristisches Arbeiten zu statistischen Methoden und Themen.
Seminaristisches Arbeiten zu Themen der Nichtlinearen Analysis.
Seminar zu Themen dynamischer Systeme und Kontrolltheorie.
Seminar zu statistischen Methoden und Anwendungen.
Seminar zu Themen der Nichtlinearen Analysis.
Praktische Implementierung von neuronalen Netzen und Deep Learning.
Algorithmen für die Verarbeitung und Analyse geographischer Daten in GIS.
Algorithmen zur Lösung geometrischer Probleme.
Theorie und Analyse von Approximationsalgorithmen für schwer lösbare Probleme.
Algorithmen und Techniken zur Visualisierung von Graphen.
Spezielle Themen aus der Theoretischen Informatik.
Anwendung von Maschinellem Lernen auf natürliche Sprachverarbeitung.
Methoden der automatischen Verarbeitung und Analyse von Texten.
Statistische Methoden zur Analyse von Netzwerken und Graphen.
Grundlagen der Künstlichen Intelligenz mit klassischen und modernen Ansätzen.
Seminar zu ausgewählten Themen der Künstlichen Intelligenz.
Grundlagen des maschinellen Sehens und der Bildanalyse.
Fortgeschrittene Methoden des maschinellen Sehens und der Bildverarbeitung.
Grundlagen von Machine Learning auf Netzwerk- und Graphenstrukturen.
Fortgeschrittene Techniken für Machine Learning auf Netzwerken.
Verfahren der digitalen Bildverarbeitung und computergestützten Fotografie.
Reinforcement Learning und Methoden zur automatisierten Entscheidungsfindung.
Verarbeitung natürlicher Sprache für mehrsprachige Systeme.
Spezielle Themen moderner KI-Methoden und Algorithmen.
Weitere ausgewählte Themen moderner KI-Methoden.
Systeme mit Selbstwahrnehmung und adaptive Computersysteme.
Anwendungen und praktische Technologien der Künstlichen Intelligenz.
Methoden zum Abrufen und zur Analyse von Musikinformationen.
Praktisches Projekt zur Anwendung von Data Science Methoden.
Abschlussarbeit zum Masterstudiengang Mathematical Data Science.
Grundlagen des maschinellen Lernens mit theoretischem Wissen und praktischer Erfahrung. Modelle, Ansätze und Algorithmen für überwachte und unüberwachte Lernverfahren.
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.
Mathematical Data Science an der Universität Würzburg verknüpft klassische mathematische Disziplinen mit datenwissenschaftlichen Fragestellungen. Der Studiengang setzt bewusst auf ein mathematisch fundiertes Fundament, bevor Anwendungen im Bereich maschinelles Lernen vertieft werden.
Die zulassungsfreie Aufnahme erlaubt einen offenen Einstieg, verlangt aber eine hohe Eigenmotivation, da die mathematischen Anforderungen von Beginn an anspruchsvoll sind.
Zentrale Module wie Mathematical Data Science and Machine Learning verbinden statistische Lerntheorie mit praktischer Modellierung. Ergänzt wird dies durch Grundlagen der Optimierung sowie Ausgewählte Themen der Optimierung, die algorithmische Verfahren zur Lösung komplexer Probleme vermitteln.
So entsteht ein Curriculum, das nicht nur Werkzeuge lehrt, sondern deren mathematische Herleitung und Grenzen begreifbar macht – eine Grundlage, die in vielen datenintensiven Berufsfeldern gefragt ist.
Der Studiengang eignet sich für Menschen mit ausgeprägtem Interesse an Mathematik, die zugleich Freude an der Anwendung auf reale Datenprobleme haben. Wer lieber rein anwendungsorientiert programmieren möchte, findet in klassischeren Informatikstudiengängen eventuell einen passenderen Zugang.
Analytisches Denkvermögen, Durchhaltevermögen bei abstrakten Inhalten und Interesse an Optimierungsfragen sind hilfreiche Voraussetzungen für einen erfolgreichen Studienverlauf.
Absolventinnen und Absolventen finden Anschluss an Tätigkeitsfelder, die der Berufsgruppe Berufe in der Informatik zugeordnet werden, etwa in der Entwicklung datengetriebener Anwendungen oder in analytischen Fachabteilungen.
Die Kombination aus mathematischer Tiefe und Data-Science-Kompetenz verschafft einen Vorteil gegenüber rein anwendungsorientierten Profilen, besonders dort, wo Modelle nicht nur genutzt, sondern auch kritisch hinterfragt und weiterentwickelt werden müssen.
Die Universität Würzburg bietet den Studiengang als Präsenzstudium am Standort Würzburg an, eingebettet in ein universitäres Umfeld mit Anknüpfungspunkten zu Informatik und angewandter Mathematik.
Das Vollzeitformat setzt kontinuierliche Präsenz und regelmäßige Mitarbeit voraus, was einen engen fachlichen Austausch mit Lehrenden und Kommiliton:innen ermöglicht.
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 Studienabschluss in die Berufspraxis führt bei Mathematical Data Science häufig über analytische Einstiegspositionen mit wachsender Verantwortung.
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 Beruf rund um Mathematical Data Science entwickelt, hängt stark davon ab, welche Aufgaben Künstliche Intelligenz übernehmen kann und welche menschliches Urteilsvermögen erfordern.
KI-Systeme verändern bereits heute, welche Aufgaben in datenwissenschaftlichen Berufen automatisiert ablaufen und welche menschliche Expertise weiterhin unverzichtbar bleibt.
Kompetenzen aus Mathematical Data Science and Machine Learning sowie Grundlagen der Optimierung bilden die fachliche Basis, um Modelle nicht nur anzuwenden, sondern methodisch zu hinterfragen.
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Würzburg, 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 Würzburg – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Wer sich vor allem für praktisches Programmieren interessiert und mathematische Beweisführung eher meiden möchte, sollte die hohen theoretischen Anforderungen des Studiengangs realistisch einschätzen, bevor er sich einschreibt.
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei, sodass eine Einschreibung ohne Auswahlverfahren möglich ist.
Sehr mathematisch: Module wie Grundlagen der Optimierung und Mathematical Data Science and Machine Learning setzen ein starkes Interesse an formaler Mathematik voraus.
Absolventinnen und Absolventen finden häufig Anschluss an Tätigkeiten im Bereich Berufe in der Informatik, insbesondere in datengetriebenen und analytischen Rollen.
Das Studium findet in Vollzeit als Präsenzstudium am Standort Würzburg statt und führt zum Abschluss Bachelor of Science.
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.