Informatik (Computer Science)

Der Monobachelor Informatik am Institut für Informatik der Humboldt-Universität zu Berlin ist ein dreijähriges, forschungsnahes Vollzeitstudium, das mit dem Grad B.Sc. und 180 Leistungspunkten abschließt. Das Institut sitzt am Campus Adlershof in unmittelbarer Nachbarschaft zu Fraunhofer FOKUS, DLR und mehreren Helmholtz-Einrichtungen, was forschungsorientierte Projekte und Studierendenjobs deutlich erleichtert. Der Studiengang ist generalistisch angelegt und deckt die klassischen vier Säulen Theoretische, Praktische, Technische und Angewandte Informatik ab, gestützt auf ein solides Mathematikfundament. Die HU profitiert vom Berliner Tech-Ökosystem mit Start-ups, Forschungszentrum BIFOLD für Big Data und Maschinelles Lernen sowie dem Excellenzcluster „Matters of Activity“, der informatische mit kulturwissenschaftlichen Perspektiven verbindet.

Die ersten beiden Semester legen die Basis mit den Modulen „Grundlagen der Programmierung“ (12 LP), „Einführung in die Theoretische Informatik“ (9 LP), „Lineare Algebra 1“ (10 LP) sowie Analysis 1, Algorithmen und Datenstrukturen, technischer Rechnerarchitektur und Logik. Im dritten und vierten Semester folgen Vertiefungen zu Software­entwicklung, Datenbanken, Betriebssystemen, Rechnerkommunikation, Compilerbau und stochastischen Grundlagen. Das fünfte Semester ist bewusst für Auslandsaufenthalte freigehalten und stellt überwiegend Wahlpflichtmodule, mit denen Studierende Schwerpunkte bilden können – etwa Maschinelles Lernen, Algorithm Engineering, Eingebettete Systeme, Datenanalyse für Lebenswissenschaften, Computergrafik, IT-Sicherheit, Mensch-Computer-Interaktion oder Verteilte Systeme. Ein integriertes Semesterprojekt im fünften oder sechsten Semester verlangt die Entwicklung eines vollständigen Systems im Team mit Anforderungsanalyse, agilen Methoden und Code-Review. Hinzu kommen ein überfachlicher Wahlbereich (Sprachen, BWL, Philosophie, Mathematik) und Vorträge in einem Forschungsseminar. Den Abschluss bildet die Bachelorarbeit, häufig angebunden an Forschungsgruppen wie Wissensmanagement in der Bioinformatik, Maschinelles Lernen, Datenbanksysteme oder Computer Vision.

Absolventinnen und Absolventen können Softwareprojekte planen, Algorithmen entwerfen und auf ihre Komplexität analysieren, mit großen Datenmengen umgehen und neuronale Netze für konkrete Aufgaben einsetzen. Sie verstehen Rechnerarchitektur und Betriebssysteme bis hinunter zur Hardware-Ebene und können sicherheitsrelevante Entscheidungen begründet treffen. Sie sind sowohl auf konsekutive Masterprogramme – etwa Informatik, Data Science, Computational Neuroscience oder Wirtschaftsinformatik – als auch auf den direkten Berufseinstieg als Softwareentwickler, Data Scientist, ML Engineer, IT-Berater oder Systemarchitekt vorbereitet. Der Berliner Arbeitsmarkt mit Start-ups, Forschungsinstituten und öffentlichen Trägern ist eines der attraktivsten Tech-Cluster Deutschlands und bietet zahlreiche Werkstudentenstellen bereits ab dem zweiten Semester.

Der Studiengang ist derzeit zulassungsfrei. Vorausgesetzt werden sehr gute Mathematikkenntnisse aus der Oberstufe, ausgeprägtes logisches Denken sowie die Bereitschaft, frühzeitig eigenständig zu programmieren – Vorkenntnisse sind hilfreich, aber nicht verpflichtend, da Tutorien für Einsteiger und Fortgeschrittene parallel angeboten werden. Englischkenntnisse auf B2-Niveau sind für Wahlpflichtmodule und Literatur notwendig.