Mathematics in Data Science

Datengesteuerte Technologien eröffnen eine Vielzahl bahnbrechender Entwicklungen und Anwendungen – von maschinellem Lernen über autonome Fahrzeuge und Smart Grids bis hin zu innovativer medizinsicher Diagnostik. Studierende des überwiegend englischsprachigen Masterstudiengangs Mathematics in Data Science (M.Sc.) lernen, Technologien zur Erfassung, Speicherung, Auswertung und Sicherung großer Datenmengen zu verstehen, zu entwickeln und anzuwenden.

Der Studiengang legt einen Schwerpunkt auf Methoden und Algorithmen aus der Statistik, aus dem Machine Learning, der Optimierung und aus der Theorie der Datenrepräsentation, und macht die Studierenden mit konkreten Techniken der Datenauswertung vertraut. Sie erarbeiten sich ein tiefgreifendes Verständnis der mathematischen Methoden zur Modellierung und Analyse sehr großer Datenmengen und zur Berechnung, Simulation und Vorhersage komplexer Phänomene, etwa im Bereich des Kundenverhaltens, der Wirtschaftsentwicklung oder der medizinischen Diagnostik und Therapie. Sie lernen, mathematische Analysemodelle und komplexe Vorhersagemodelle zu entwickeln. Dabei setzen sie sich intensiv mit den technischen und methodischen Grundlagen der Datenhaltung und -sicherung auseinander und reflektieren kritisch die gesellschaftlichen und ethischen Implikationen der Entwicklung und Anwendung datengetriebener Technologien.

Absolventinnen und Absolventen des Studiengangs sind Expertinnen und Experten für die Auswertung und Nutzbarmachung großer Datenmengen auf der Basis komplexer mathematischer Modelle. Sie sind in der Lage, Verfahren zur Datenaufbereitung und Datenanalyse zu bewerten, zu entwickeln und anforderungsgerecht einzusetzen. Sie sind damit für die weitere Tätigkeit in der akademischen Forschung ebenso hervorragend qualifiziert wie für verantwortungsvolle Positionen in Tech-Unternehmen.

Die umfassende Darstellung des Studiengangs finden Sie in der nachfolgenden Studiengangsdokumentation:

• Studiengangsdokumentation für den Masterstudiengang Mathematics in Data Science (PDF)

Schwerpunkt des Studiengangs „Mathematics in Data Science“ sind Methoden und Algorithmen aus der Statistik, aus dem Machine Learning, der Optimierung und aus der Theorie der Datenrepräsentation. Im Zentrum des Studiums stehen Theorie und Anwendungen aus den Schwerpunktbereichen Data Engineering, Data Analytics, Data Analysis, Machine Learning und Data Science.

Ferner sind überfachliche Lehrveranstaltungen zu Themen wie z.B.  juristische Grundkenntnisse zu belegen, sowie Veranstaltungen, die sich mit den gesellschaftlichen und politischen Implikationen von „Big Data“ und Künstlicher Intelligenz beschäftigen.

Erforderlicher Sprachnachweis für die Bewerbung:

Bei der Bewerbung müssen Sie ausreichende Englischkenntnisse nachweisen. Der Nachweis muss bis zum Ende der Bewerbungsfrist an der TUM eingegangen sein. Hier finden Sie eine Übersicht aller zulässigen Sprachnachweise.

Mit diesem Nachweis erfüllen Sie die Mindestanforderung für die Zulassung. Für einen erfolgreichen Studienabschluss kann es aber erforderlich sein, die eigenen Sprachkenntnisse weiter auszubauen und zu vertiefen. Unser Sprachenzentrum kann Sie dabei unterstützen.

Unterrichtssprache:

Die Unterrichtssprache in diesem Studiengang ist Englisch.

• Informationen zu Prüfungen
• Informationen zu Auslandsaufenthalten
• Informationen zu Praktika

Die Studiengebühren für internationale Studierende aus Drittstaaten betragen für diesen Studiengang 6.000 Euro je Semester.

Vielen internationalen Studierenden können die Gebühren erlassen werden oder sie können Stipendien zu ihrer Finanzierung erhalten. Hier finden Sie alle Informationen zu Erlassen und Stipendien.

Bitte beachten Sie: Der Semesterbeitrag als Beitrag zum Studierendenwerk muss zusätzlich bezahlt werden. Er unterscheidet sich nach dem jeweiligen Studienort. Hier finden Sie alle Informationen zum Semesterbeitrag.

Mindestvoraussetzungen für ein Masterstudium an der TUM sind ein erster anerkannter Hochschulabschluss (z.B. Bachelor) sowie das erfolgreiche Durchlaufen eines sogenannten Eignungsverfahrens. In diesem prüft die School Ihre individuelle Begabung und Motivation.

Allgemein gilt jedoch, dass Sie sich während der Bewerbungsfrist über das Bewerbungsportal TUMonline bewerben. Ihre Dokumente für die Zulassung laden Sie dabei direkt in TUMonline hoch.

Nur wenn Sie eine Zulassung erhalten, müssen Sie für eine Immatrikulation zusätzlich einige Dokumente als beglaubigte Kopien in Papierform einreichen. 

Studieninteressierte, die ihre Masterzugangsberechtigung (z.B. einen Bachelorabschluss) außerhalb der EU / EWR erworben haben, müssen in der Regel vorab eine Vorprüfungsdokumentation bei uni-assist anfordern.

Im Detail:

•  Master studieren: Bewerbung, Zulassungsvoraussetzungen und mehr
• Wichtige Informationen der TUM School zur Bewerbung

• Bachelor-Zeugnis und Bachelor-Urkunde oder Fächer- und Notentranskript
• Transcript of Records
• Sprachnachweis Englisch
• Motivationsschreiben (in englischer Sprache)
• Aufsatz (in englischer Sprache)
• Auflistung der bestbenoteten Credits
• Curriculum (z.B. Modulhandbuch)
• Lückenloser und aktueller Lebenslauf
• Personalausweis oder Reisepass
• Vorprüfungsdokumentation (VPD) bei Bewerbung mit Masterzugangsberechtigung (MZB) aus Nicht-EU/EWG-Ländern bzw. ab WiSe 25/26 mit nicht-deutscher MZB

Je nach Ihrer Vorbildung und Herkunft benötigen wir eventuell noch weitere Bewerbungsunterlagen. Welche Unterlagen das sind, erfahren Sie bei der Onlinebewerbung über TUMonline.

• Antrag auf Einschreibung (unterschrieben)
• Bachelor-Zeugnis und Bachelor-Urkunde (beglaubigte Kopie)
• Transcript of Records (beglaubigte Kopie)
• Aktuelles Passbild
• Digitale Meldung des Versichertenstatus durch eine deutsche gesetzliche Krankenkasse (veranlasst durch Bewerber:in)

Je nach Ihrer Vorbildung und Herkunft benötigen wir eventuell noch weitere Unterlagen. Eine vollständige Auflistung der geforderten Unterlagen erhalten in TUMonline, sobald Sie Ihren Studienplatz angenommen haben.

Weitere Hinweise zu den benötigten Dokumenten finden Sie auf der Studiengangsseite der School.

Bewerbungsfrist für das Wintersemester: 01.01. – 31.05.
Bewerbungsfrist für das Sommersemester: 01.09. – 30.11.

Bei der Onlinebewerbung über TUMonline sehen Sie, welche Dokumente wir für die Zulassung zum Studium benötigen. Diese Dokumente laden Sie direkt bei der Onlinebewerbung hoch. Bitte beachten Sie, dass wir Ihre Onlinebewerbung nur berücksichtigen können, wenn alle Dokumente für die Zulassung vor Ablauf der Bewerbungsfrist hochgeladen wurden.

Sobald Ihre Bewerbung vollständig ist, wird sie überprüft. Bitte kontrollieren Sie regelmäßig Ihren TUMonline-Account. Dort sehen Sie, ob wir Rückfragen zu Ihren Dokumenten haben, oder ob Sie einzelne Unterlagen noch ergänzen oder korrigieren müssen.

Nachdem Sie eine Zulassung zum Studium erhalten haben, benötigen wir für Ihre Immatrikulation den unterschriebenen Antrag und alle Dokumente für die Immatrikulation. In TUMonline sehen Sie, welche Unterlagen Sie in welcher Form einreichen müssen. Bitte beachten Sie, dass Sie den unterschriebenen Antrag auf Immatrikulation und alle beglaubigten Kopien immer in Papierform einreichen müssen.

Wir empfehlen, dass Sie die Dokumente für die Immatrikulation so bald wie möglich nach der Zulassung einreichen. Wenn Ihnen einzelne Dokumente für die Immatrikulation noch nicht vorliegen, dann können Sie diese bis 5 Wochen nach Vorlesungsbeginn nachreichen. Sie werden erst immatrikuliert, wenn alle Dokumente vorliegen. 

Den Status Ihrer Bewerbung können Sie jederzeit in Ihrem TUMonline-Account einsehen.

Die Auswahl erfolgt über ein Eignungsverfahren. Das ist ein Prozess, bei dem die School nach einer offiziellen Bewerbung prüft, ob Sie die spezifischen Anforderungen für den Masterstudiengang Mathematics in Data Science erfüllen.

In der ersten Stufe werden dabei die im Bachelorstudium erworbenen Kompetenzen und die eingereichten Unterlagen mittels eines Punktesystems ausgewertet. Je nach Höhe der erreichten Punktzahl werden die Bewerber:innen entweder sofort zugelassen, abgelehnt oder zu einem Auswahlgespräch eingeladen.

Im Detail:

• Weitere Hinweise zum Bewerbungsverfahren finden Sie auf der Studiengangsseite der School.

• Eignungsverfahren für Masterstudiengänge
• Beschreibung des Eignungsverfahrens (PDF 2 MB)