Computational and Data Science

Der konsekutive Masterstudiengang Computational and Data Science (M.Sc.) am Karlsruher Institut für Technologie umfasst 120 ECTS in vier Semestern und verbindet Mathematik, Informatik und ein wählbares Anwendungsfach zu einer dezidiert forschungsorientierten Ausbildung. Im Mittelpunkt steht die Fähigkeit, mathematische Modelle, numerische Simulation, statistische Datenanalyse und maschinelles Lernen so zu kombinieren, dass anspruchsvolle wissenschaftliche und industrielle Probleme bearbeitet werden können. Der Studiengang wird gemeinsam von den KIT-Fakultäten Mathematik, Informatik sowie den jeweils beteiligten Anwendungsfakultäten getragen.

Das Curriculum besteht aus mehreren flexiblen Bausteinen. Im Bereich Mathematics for Computational and Data Science (16-32 ECTS) werden numerische Mathematik, Stochastik, Optimierung und Statistik vertieft. Der Informatik-Bereich (16-32 ECTS) umfasst Algorithmen, Datenbanken, Software Engineering und Themen wie verteilte Systeme, Machine Learning oder Computergrafik. Ein Pflichtblock zu High Performance Computing, Forschungsdatenmanagement und Hackathon (6 ECTS) integriert die KIT-Großrechenressourcen wie den HoreKa-Supercomputer und das Steinbuch Centre for Computing in die Lehre. Im Profil Sciences, Engineering, Economics (SEE, 16-32 ECTS) wählen Studierende eines von acht Anwendungsfeldern: Business and Economics, Computational Chemistry, Computational Earth System Sciences, Computational Mechanics and Thermodynamics, Computational Physics, Electrical Engineering, Process Engineering oder Robotics and Autonomous Systems. Hinzu kommen interdisziplinäre Schlüsselqualifikationen (4 ECTS) und die sechsmonatige Masterarbeit (30 ECTS), die häufig an Helmholtz-Instituten wie dem Steinbuch Centre for Computing oder dem KIT-IAI absolviert wird.

Absolventinnen und Absolventen arbeiten als Computational Scientists in F&E-Abteilungen, als Data Scientists und Machine-Learning-Spezialisten, in Risikomodellierung bei Banken und Versicherungen, als HPC-Spezialisten in Forschungsrechenzentren oder als Doktorandinnen und Doktoranden an Universitäten und außeruniversitären Instituten. Branchen reichen von Klimaforschung und Energieversorgung über Chemie, Pharma und Automobil bis zu Finanzdienstleistungen, IT und Beratung. Mit dem Wachstum von Wettervorhersage-Modellen, Materialdesign per ML und KI-gestützter Pharmaforschung ist die Nachfrage nach Computational Scientists deutlich gestiegen.

Die Zulassung verlangt einen einschlägigen Bachelor (180 ECTS) in Mathematik, Informatik, Ingenieurwesen, Physik, Chemie, Wirtschaftswissenschaften oder Robotik mit mindestens 20 ECTS Grundlagenmathematik und 40 ECTS in einem der drei Hauptbereiche (Mathe, Informatik, SEE) plus 12 ECTS in den beiden übrigen. Sprachvoraussetzung ist Englisch auf B2-Niveau; das Programm wird überwiegend auf Englisch unterrichtet, nur das SEE-Profil Computational Chemistry ist deutschsprachig.

Mit jährlich überschaubaren Studienzahlen entwickelt sich der Karlsruher CDS-Master zu einem hochsichtbaren Spezialprogramm: enges Mentoring durch Professorinnen und Professoren, kleine Übungsgruppen und früher Zugang zu Forschungsprojekten gehören zum Standard. Hackathons und Forschungstage öffnen die Tür zu Projekten an Helmholtz-Programmen, etwa MILESS für Materialwissenschaft, NFDI4Earth für Klimadaten oder dem KIT Center MathSEE für mathematisch-numerische Forschung. Diese Verzahnung macht den Master zugleich zur exzellenten Vorbereitung auf eine spätere Promotion in Computational Science.