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Einführung in Computational Neuroscience (M.Sc.) an der TU Berlin

Der Masterstudiengang Computational Neuroscience (M.Sc.) an der TU Berlin ist ein interdisziplinäres Programm, das gemeinsam mit der Humboldt-Universität zu Berlin und dem Bernstein Center for Computational Neuroscience Berlin organisiert wird. Das Studium verbindet Ansätze aus Mathematik, Physik, Informatik und Ingenieurwissenschaften, um das Gehirn durch theoretische Modelle, Datenanalyse und experimentelle Methoden besser zu verstehen. Ziel ist es, wissenschaftliche Fragestellungen an der Schnittstelle von Neurobiologie, Kognitionswissenschaft und Informationstechnologie zu bearbeiten und so neue Erkenntnisse für Forschung, Medizin und IT-Anwendungen zu gewinnen.

Das viersemestrige Programm (120 ECTS) startet jeweils zum Wintersemester und wird auf Englisch unterrichtet. Im ersten Studienjahr stehen grundlegende Module wie "Models of Neural Systems", "Models of Higher Brain Functions", "Acquisition and Analysis of Neural Data" sowie "Machine Intelligence" im Fokus. Ein Programmierkurs vermittelt praxisnahe Fähigkeiten zur Entwicklung und Dokumentation von Softwareprojekten. Individuelle Förderung und die Möglichkeit, Wissenslücken gezielt zu schließen, werden durch Mentor*innen unterstützt.

  • Laborpraktika: Im dritten Semester rotierst du durch drei verschiedene Forschungslabore und sammelst praktische Erfahrung in experimentellen und theoretischen Projekten.
  • Masterarbeit: Im vierten Semester arbeitest du eigenständig an einem aktuellen Forschungsthema und präsentierst deine Ergebnisse in einer Verteidigung.
  • Ergänzende Kurse: Ethik, gesellschaftliche Auswirkungen der Hirnforschung und vertiefende Wahlmodule runden das Curriculum ab.

Das Studium legt Wert auf interdisziplinäre Zusammenarbeit, eigenständige Forschung und die Entwicklung sozialer Kompetenzen. Absolvent*innen sind für wissenschaftliche Karrieren in Forschung, Industrie oder im Bereich Data Science qualifiziert und können ihre Kenntnisse in Neurowissenschaften, maschinellem Lernen und IT anwenden.

Karriereaussichten für Computational Neuroscience (M.Sc.) Absolventen der TU Berlin

Mit einem Masterabschluss in Computational Neuroscience von der TU Berlin und der Humboldt-Universität zu Berlin eröffnen sich dir vielfältige und spannende Karrierewege. Das Studium ist stark forschungsorientiert und vermittelt dir fundierte Kenntnisse in Mathematik, Informatik, Neurobiologie und Datenanalyse. Durch die enge Anbindung an das Bernstein Center for Computational Neuroscience Berlin profitierst du von einem exzellenten Netzwerk in Wissenschaft und Industrie.

Die meisten Absolventen arbeiten nach dem Abschluss in der Forschung – entweder an Universitäten, in außeruniversitären Forschungsinstituten oder in der Industrie. Besonders gefragt sind deine Fähigkeiten in der Entwicklung und Anwendung von mathematischen Modellen, maschinellem Lernen und der Analyse komplexer Datensätze. Auch im Bereich der künstlichen Intelligenz und der Gesundheitswissenschaften gibt es zahlreiche Möglichkeiten.

  • Wissenschaftlicher Mitarbeiter / Doktorand (Gehalt: ca. 45.000 – 55.000 € brutto/Jahr)
  • Data Scientist im Bereich Life Sciences oder IT (Gehalt: ca. 50.000 – 70.000 € brutto/Jahr)
  • Machine Learning Engineer / KI-Spezialist (Gehalt: ca. 55.000 – 80.000 € brutto/Jahr)
  • Forschungs- und Entwicklungsingenieur in der Medizintechnik (Gehalt: ca. 50.000 – 75.000 € brutto/Jahr)

Die Nachfrage nach interdisziplinär ausgebildeten Fachkräften wächst – sowohl in Deutschland als auch international. Besonders in Berlin und anderen deutschen Forschungszentren gibt es zahlreiche Projekte und Unternehmen, die auf deine Kompetenzen setzen. Herausforderungen können für internationale Absolventen die deutsche Sprache und die Anerkennung von Abschlüssen sein, aber die internationale Ausrichtung des Studiengangs und die englische Unterrichtssprache erleichtern den Einstieg.

Mit deinem Abschluss bist du bestens vorbereitet, um an der Schnittstelle von Neurowissenschaften, Informatik und Technik innovative Lösungen zu entwickeln – sei es in der Grundlagenforschung, in der Industrie oder im Gesundheitswesen.

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Studiengebühren & Finanzierung für Computational Neuroscience (M.Sc.) an der TU Berlin

Als öffentliche Universität erhebt die TU Berlin für den Masterstudiengang Computational Neuroscience (M.Sc.) keine regulären Studiengebühren – das gilt sowohl für Studierende aus Deutschland und der EU als auch für internationale Bewerber:innen. Stattdessen fällt pro Semester ein Semesterbeitrag an, der in der Regel zwischen 300 und 350 Euro liegt. Dieser Beitrag deckt Verwaltungskosten, das Semesterticket für den öffentlichen Nahverkehr in Berlin sowie den Beitrag zum Studierendenwerk ab. Zusätzliche Kosten entstehen durch Lebenshaltung (Miete, Verpflegung, Krankenversicherung, Lernmaterialien), die in Berlin monatlich etwa 900 bis 1.200 Euro betragen können.

Für die Finanzierung deines Studiums stehen dir verschiedene Möglichkeiten offen: Deutsche und EU-Studierende können BAföG beantragen, das eine staatliche Unterstützung von bis zu 934 Euro monatlich bietet. Internationale Studierende profitieren von Stipendienprogrammen wie dem DAAD (Deutscher Akademischer Austauschdienst) oder dem Deutschlandstipendium, das mit 300 Euro monatlich gefördert wird. Darüber hinaus gibt es hochschulinterne Förderungen und die Möglichkeit, als studentische Hilfskraft (HiWi) an Forschungsprojekten mitzuwirken – hier liegt der Stundenlohn meist zwischen 12 und 15 Euro. Während des Semesters darfst du bis zu 20 Stunden pro Woche arbeiten. So kannst du dein Studium flexibel finanzieren und gleichzeitig wertvolle Praxiserfahrung sammeln.

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Zulassungsvoraussetzungen für Computational Neuroscience (M.Sc.) an der TU Berlin

Um dich für den Masterstudiengang Computational Neuroscience (M.Sc.) an der TU Berlin zu bewerben, musst du bestimmte Voraussetzungen erfüllen. Das Programm richtet sich an Studierende mit Interesse an Neurowissenschaften und einem soliden mathematischen Hintergrund. Besonders willkommen sind Bewerber*innen aus den Naturwissenschaften, Ingenieurwissenschaften oder der Mathematik.

Akademische Voraussetzungen:

  • Abgeschlossenes Bachelorstudium oder gleichwertiger berufsqualifizierender Abschluss (z.B. deutsches Diplom, kein Vordiplom) – idealerweise in Naturwissenschaften, Ingenieurwissenschaften oder Mathematik.
  • Nachweis ausreichender mathematischer Kenntnisse (mindestens 24 Leistungspunkte), darunter:
    • Lineare Algebra (mindestens 6 LP)
    • Analysis/Kalkül inkl. dynamische Systeme (mindestens 6 LP)
    • Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik (mindestens 6 LP)

Sprachkenntnisse (Englisch):

  • Das Programm wird vollständig auf Englisch unterrichtet. Du musst daher gute Englischkenntnisse (über B2-Niveau) nachweisen. Akzeptierte Nachweise sind:
  • TOEFL: 570 (paper-based), 230 (computer-based), 88 (internet-based)
  • Cambridge Certificate of English: Advanced (CAE), mindestens Note C
  • IELTS: mindestens 6.5
  • TOEIC: mindestens 785 Punkte (je 395 pro Abschnitt)
  • UniCert III: mindestens Note 3.0
  • Oder ein gleichwertiges Zertifikat, z.B. Nachweis, dass dein vorheriges Studium komplett auf Englisch stattfand (ein Interview allein reicht nicht aus)

Empfohlene, aber nicht verpflichtende Vorkenntnisse:

  • Vorwissen in den Neurowissenschaften (z.B. durch Lektüre von E. Kandel et al.: "Principles of Neural Science")
  • Programmierkenntnisse

Bewerbungsprozess & Fristen:

  • Das Studium startet jeweils zum Wintersemester.
  • Die Zulassung ist zulassungsbeschränkt (NC). Die genauen Bewerbungsfristen findest du auf den offiziellen Seiten der TU Berlin.

Gebühren:

  • Für das Masterstudium an der TU Berlin fallen keine Studiengebühren an, es wird jedoch ein Semesterbeitrag erhoben.

Hinweis für internationale Bewerber*innen:

Das Programm wird auf Englisch angeboten. Du musst einen der oben genannten Englischnachweise erbringen. Ein Nachweis deutscher Sprachkenntnisse ist für diesen Studiengang nicht erforderlich.

Studiengänge

Economics and Sustainability (M.Sc.) Energy Management (MBA) Innovation Management, Entrepreneurship and Sustainability (M.Sc.) Nachhaltiges Management (B.Sc.) Real Estate Management (M.Sc.) Sustainable Mobility Management (MBA) Volkswirtschaftslehre und Nachhaltigkeit (B.Sc.) Wissenschaftsmanagement (M.Sc.)
Computational Neuroscience (M.Sc.) Ernährung/Lebensmittelwissenschaft (B.Sc.) Land- und Gartenbauwissenschaft/Landschaftsgestaltung (Lehramt) (B.Sc.)
Ernährung/Lebensmittelwissenschaft (M.Ed.) Informationstechnik/Mathematik als Quereinstieg (M.Ed.) Informationstechnik (M.Ed.) Kultur und Technik / Bildungswissenschaft (B.A.) Land- und Gartenbauwissenschaft/Landschaftsgestaltung (Lehramt) (M.Ed.) Medientechnik (M.Ed.)
Culture and Technology / Art History (B.A.) German as a Foreign and Technical Language (M.A.) Historical Building Research and Monument Preservation (M.Sc.) Historical Urban Studies (M.A.) Historische Urbanistik (M.A.) Kultur und Technik / Kunstwissenschaft (B.A.) Kultur und Technik / Philosophie (B.A.) Kultur und Technik / Sprache und Kommunikation (B.A.) Kultur und Technik / Wissenschafts- und Technikgeschichte (B.A.) Kunstwissenschaft (M.A.) Media Studies (M.A.) Medienwissenschaft (M.A.) Sprache und Kommunikation (M.A.) Theory and History of Science and Technology (M.A.)
Business Informatics (B.Sc.) Business Information Systems (M.Sc.) Computer Science (B.Sc.) Computer Science (M.Sc.) Design & Computation (M.A.) ICT Innovation (M.Sc.) Informatik (B.Sc.) Informationstechnik (Lehramt) (B.Sc.) Media Informatics (M.Sc.) Medieninformatik (B.Sc.) Medieninformatik (M.Sc.) Scientific Computing (M.Sc.)
Automotive Engineering (M.Ed.) Building Energy Systems (M.Sc.) Computational Engineering Science (M.Sc.) Computer Engineering (M.Sc.) Electrical Engineering (B.Sc.) Electrical Engineering (M.Ed.) Elektrotechnik (B.Sc.) Elektrotechnik/Informationstechnik (M.Ed.) Elektrotechnik/Mathematik (M.Ed.) Elektrotechnik (M.Sc.) Energy and Process Engineering (B.Sc.) Environmental Planning (M.Sc.) Fahrzeugtechnik (Lehramt) (B.Sc.) Fahrzeugtechnik (M.Sc.) Food Technology (B.Sc.) Geodesy and Geoinformation Science (M.Sc.) Geotechnologie (B.Sc.) Geotechnologie (M.Sc.) Global Production Engineering (M.Sc.) Landschaftsarchitektur (B.Sc.) Landschaftsarchitektur (M.Sc.) Lebensmitteltechnologie (M.Sc.) Luft- und Raumfahrttechnik (M.Sc.) Materialwissenschaft und Werkstofftechnik (B.Sc.) Mechanical Engineering (B.Sc.) Mechanical Engineering (M.Sc.) Medientechnik (B.Sc.) Medientechnik mit Lehramtsoption (B.Sc.) Medientechnik (M.Sc.) Metalltechnik (B.Sc.) Metalltechnik (Lehramt) (B.Sc.) Metalltechnik/Mathematik (M.Ed.) Metalltechnik (M.Ed.) Metal Technology (M.Ed.) Patentingenieurwesen (M.Sc.) Physikalische Ingenieurwissenschaft (B.Sc.) Physikalische Ingenieurwissenschaft (M.Sc.) Planung und Betrieb im Verkehrswesen (M.Sc.) Process Energy and Environmental Systems Engineering (M.Sc.) Produktionstechnik (M.Sc.) Regenerative Energiesysteme (M.Sc.) Schiffs- und Meerestechnik (M.Sc.) Space Engineering (M.Sc.) Stadt- und Regionalplanung (B.Sc.) Sustainable Energy and Process Engineering (M.Sc.) Technical Environmental Protection (B.Sc.) Technische Informatik (B.Sc.) Urban and Regional Planning (M.Sc.) Urban Design (M.Sc.) Urban Management (M.Sc.) Verkehrswesen (B.Sc.) Werkstoffwissenschaften (M.Sc.) Wirtschaftsingenieurwesen (B.Sc.) Wirtschaftsingenieurwesen (M.Sc.)
Ecology and Environmental Planning (B.Sc.) Ecology and Environmental Planning (M.Sc.) Environmental Science and Technology (M.Sc.) Lebensmittelchemie (B.Sc.) Lebensmittelchemie (Staatsexamen) Mathematics (M.Sc.) Mathematik (B.Sc.) MINTgrün Orientierungsstudium (OS.) Natural Sciences in the Information Society (B.Sc.) Naturwissenschaften in der Informationsgesellschaft (B.Sc.) Ökologie und Umweltplanung (B.Sc.) Ökologie und Umweltplanung (M.Sc.) Physik (B.Sc.) Physik (M.Sc.) Polymer Science (M.Sc.) Statistics (M.Sc.) Technomathematik (B.Sc.) Technomathematik (M.Sc.) Urban Ecosystem Sciences (M.Sc.) Wirtschaftsmathematik (B.Sc.) Wirtschaftsmathematik (M.Sc.)
Human Factors (M.Sc.)
European and International Energy Law (M.BL.)
Interdisciplinary Antisemitism Research (M.A.) Soziologie mit technikwissenschaftlichem Schwerpunkt (B.A.) Soziologie mit technikwissenschaftlichem Schwerpunkt (M.A.)

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FAQs

Für den Computational Neuroscience (M.Sc.) an der TU Berlin brauchst du einen Bachelorabschluss in Naturwissenschaften, Ingenieurwissenschaften oder Mathematik. Außerdem musst du gute Englischkenntnisse (mindestens B2-Niveau, z.B. TOEFL, IELTS) und solide mathematische Kenntnisse (mindestens 24 ECTS, u.a. in Linearer Algebra, Analysis, Statistik) nachweisen.

Die Bewerbung für den Computational Neuroscience (M.Sc.) an der TU Berlin erfolgt online über das Bewerbungsportal der Universität. Du musst alle erforderlichen Dokumente, wie Zeugnisse, Sprachnachweise und einen Lebenslauf, hochladen. Die genauen Fristen und Details findest du auf der offiziellen TU Berlin Website.

Das Computational Neuroscience (M.Sc.) Programm an der TU Berlin startet immer zum Wintersemester. Die Bewerbungsfrist liegt meist zwischen Mai und Juli. Da sich Fristen ändern können, solltest du regelmäßig die offizielle TU Berlin Website für aktuelle Termine prüfen.

Für die Bewerbung zum Computational Neuroscience (M.Sc.) an der TU Berlin benötigst du: Bachelorzeugnis, Nachweis über Englischkenntnisse, Nachweis über mathematische Kenntnisse, Lebenslauf und ggf. Motivationsschreiben. Internationale Bewerber müssen oft auch beglaubigte Übersetzungen und eine APS-Bescheinigung einreichen.

Das Computational Neuroscience (M.Sc.) Programm an der TU Berlin ist besonders, weil es gemeinsam mit der Humboldt-Universität und dem Bernstein Center organisiert wird. Es ist sehr interdisziplinär, forschungsorientiert und bietet Laborrotationen sowie die Möglichkeit, Teile des Studiums im Ausland zu absolvieren. Die enge Verbindung zu aktuellen Forschungsprojekten ist ein großes Plus.