Angewandte Mathematik und Informatik

Der Masterstudiengang Angewandte Mathematik und Informatik (M.Sc.) am Fachbereich Medizintechnik und Technomathematik der FH Aachen — hervorgegangen aus dem traditionsreichen Diplomstudiengang Technomathematik — verbindet anwendungsorientierte Mathematik, Scientific Computing und Data Science zu einem geschlossenen Profil. Aufgrund der engen räumlichen und thematischen Nähe zur RWTH Aachen, zum Forschungszentrum Jülich sowie zu zahlreichen Tech-Unternehmen am Standort liegt der Fokus auf Methodenkompetenz für Simulation, Optimierung und datenintensive Anwendungen in Industrie und Forschung.

Das Studium umfasst vier Semester und 120 ECTS. Die Module werden aus sechs Katalogen gewählt: Reine Mathematik (RM), Angewandte Mathematik (AM), Data Science (DS), Erweiterungskatalog Data Science (EDS), Praktische Informatik und Wissenschaftliches Rechnen (PW) sowie Anwendungen (ANW). Pflichtleistungen sind mindestens 10 ECTS aus dem RM-Katalog, 10 ECTS aus dem PW-Katalog sowie insgesamt 20 ECTS aus dem AM-Katalog. Studierende wählen eine von drei Vertiefungsrichtungen: Angewandte Mathematik, Data Science oder Wissenschaftliches Rechnen. Typische Module sind Numerische Verfahren für partielle Differentialgleichungen, Optimierung, Stochastische Modelle, High Performance Computing, Maschinelles Lernen, Datenbanken und Datenmanagement, Computergrafik und Bildverarbeitung. Im vierten Semester wird die Masterarbeit (30 ECTS) angefertigt, häufig in Kooperation mit dem Forschungszentrum Jülich oder einem regionalen Industriepartner.

Absolventinnen und Absolventen finden Tätigkeitsfelder in der industriellen Simulation und Modellierung, in der Energie- und Automobilbranche, in der Software- und IT-Beratung, im Finanzwesen (Quantitative Analyse, Aktuariat), im Bereich Data Science und KI sowie in Forschungseinrichtungen. Die FH Aachen ist promotionsfähig in Kooperation mit Universitäten — ein Übergang in eine kooperative Promotion ist somit möglich.

Voraussetzung ist ein erster Hochschulabschluss in Mathematik, Technomathematik, Informatik, Scientific Computing oder einem benachbarten Fach mit ausreichendem Mathematik- und Informatik-Anteil. Mitzubringen sind sichere Kenntnisse in Analysis, Linearer Algebra, Numerik und Stochastik sowie Programmierkenntnisse, idealerweise in C++ oder Python.