Computational Mathematics

Computational Mathematics (Bachelor of Science) (m/w/d) - dual Computational Mathematics ist die Zukunft der angewandten Mathematik. In diesem Studiengang lernst Du, komplexe mathematische Probleme mit Hilfe moderner Computertechnologien zu lösen. Du verbindest abstraktes Denken mit praxisorientierten Anwendungen - von KI über Finanzmärkte bis hin zur Klimamodellierung. Was ist so besonders? Interdisziplinär & aktuell: Kombination aus Mathematik, Technik & Modellierung Berufsvorbereitung konkret: Fallstudien, Praxisphase & Unternehmenskooperation Zukunftssicher: Ideal für datengetriebene Berufe mit auch zukünftig hoher Nachfrage Flexibel: Individuelle Schwerpunktsetzung und bis zum dritten Semester einfacher Wechsel in die Studiengänge Analytics in Business an Financial Markets und Data Science und Künstliche Intelligenz möglich mehrere Möglichkeiten für ein Master-Studium am Fachbereich Studieninhalte & Aufbau Der Studiengang Computational Mathematics bietet eine fundierte Ausbildung in mathematischer Modellierung, Analyse und Simulation komplexer Systeme. Du lernst wissenschaftlich zu denken, Zusammenhänge zu erkennen und unterschiedliche Wissensgebiete zu verknüpfen. Du erwirbst hierfür u. a. Kenntnisse in numerischen Methoden, Optimierung, Modellierung und maschinellem Lernen. Ergänzt wird das Curriculum durch moderne Programmiertechniken und den Einsatz leistungsfähiger Simulationswerkzeuge, die zur Lösung interdisziplinärer Fragestellungen beitragen. Die Wahl eines Nebenfachs befähigt Dich zur Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern anderer Disziplinen; durch die berufspraktische Phase in der Industrie können frühzeitig Kontakte aufgebaut werden. Neben den fachlichen Kompetenzen werden Team- und Kommunikationsfähigkeit, analytisches Denkvermögen und kreatives Problemlösen vermittelt – Fähigkeiten, die im projektorientierten Arbeiten unverzichtbar sind. Grundlagen der Mathematik: Analysis, Lineare Algebra, Numerik, Stochastik Informatik-Know-how: Programmieren, Algorithmen, Datenstrukturen Modellierung und Simulation: Physik, Technik, Wirtschaft Weitere Fächer aus den Bereichen Machine Learning, Big Data, Computational Finance Praxisprojekte und Softwareentwicklung Praxis & Kooperation Praxisnähe und unsere Kooperationsnetzwerke als Booster für den Berufsstart. Praxisnähe: Enge Zusammenarbeit mit Unternehmen und Forschungsinstituten Projekte und Praktika beispielsweise aus den Bereichen Bildverarbeitung, Kommunikationsnetze, Risikomodellierung (duale) Kooperationen mit Unternehmen Praxissemester und/oder Abschlussarbeiten in Firmen Gastvorträge, Exkursionen, Unternehmensbesuche Mehr zu unseren Kooperationspartnern Berufsperspektiven & Karrierechancen Bedarf an Absolventen und Absolventinnen des Bachelorstudiengangs Computational Mathematics besteht u. a. im Maschinen- und Automobilbau im Bauwesen in der Elektroindustrie in der Luft- und Raumfahrt in der Telekommunikation in Unternehmensberatungen in Software- und Logistikunternehmen Die praxisnahen Inhalte qualifizieren Dich für vielfältige Aufgaben aus Technik und Wissenschaft und eröffnen Perspektiven in Industrie und Forschung. Auch legt dieser Studiengang die Basis für konsekutive Masterstudiengänge. Absolventinnen und Absolventen von Computational Mathematics sind heiß begehrt und arbeiten an der Schnittstelle von Mathematik, Technologie und Innovation. Die typischen Berufsfelder sind Ingenieurwesen und technische Simulation Softwareentwicklung Forschung und Entwicklung (Industrie oder Hochschule) Data Science und Künstliche Intelligenz Finanz- und Versicherungswesen Weitere Informationen zum Studiengang