Mathematics in Data Science

Der M.Sc. Mathematics in Data Science an der Technischen Universität München (TUM) verbindet eine forschungsstarke mathematische Ausbildung mit den zentralen Methoden der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens. Das vollständig englischsprachige Programm wird vom Department of Mathematics und der School of Computation, Information and Technology (CIT) gemeinsam angeboten und ist am Garching-Campus angesiedelt. Das Programm richtet sich an Absolventinnen und Absolventen der Mathematik oder naturwissenschaftlicher Fächer mit starker mathematischer Ausbildung.

Im Mittelpunkt des Curriculums stehen vier mathematische Säulen: Methoden und Algorithmen aus Statistik, maschinellem Lernen, Optimierung sowie der Theorie der Datenrepräsentation. Ergänzt werden diese durch Inhalte zu Data Engineering, Data Analysis und angewandter KI. Pflichtbestandteil ist ein sechswöchiges Berufspraktikum (Internship) mit begleitendem Seminar, das frühe Praxiserfahrung sicherstellt und Einblick in Karrierewege bei Unternehmen oder Forschungsinstituten gibt. Vertiefungsoptionen umfassen die Schwerpunkte Data Analysis, Data Analytics, Data Engineering sowie Machine Learning and Data Science; ein breiter Wahlbereich aus dem TUM-Katalog ermöglicht individuelle Profilbildung — etwa durch Kurse in Statistik, Topological Data Analysis oder numerischer Optimierung. Das Studium ist auf vier Semester und 120 ECTS ausgelegt.

Absolventinnen und Absolventen sind als Expertinnen und Experten für die Auswertung großer Datenmengen auf Basis komplexer mathematischer Modelle qualifiziert und verstehen die gesellschaftlichen und ethischen Implikationen datengetriebener Technologien. Die Zulassung erfolgt über ein Eignungsverfahren, das Bachelorkompetenzen und Motivation bewertet. Das Studium beginnt jeweils zum Wintersemester.

TUM-Netzwerke und das Münchener Technologieumfeld eröffnen direkte Zugänge zu führenden Unternehmen, Forschungszentren und Start-ups. Der M.Sc. Mathematics in Data Science unterscheidet sich vom verwandten Programm Data Engineering and Analytics durch seinen stärkeren mathematisch-theoretischen Ansatz und eignet sich besonders für Studierende mit Interesse an wissenschaftlicher Forschung und fundamental algorithmischen Fragestellungen. Eine Promotion an der TUM oder einer anderen Exzellenzuniversität ist ein häufiger nächster Schritt.