Ecological Forecasting an der Universität Bayreuth

Der M.Sc. Ecological Forecasting an der Universität Bayreuth ist ein englischsprachiger Elitestudiengang des Elitenetzwerks Bayern (ENB), der ab dem Wintersemester 2026/27 angeboten wird. Das Programm bildet die nächste Generation von Expertinnen und Experten für die Vorhersage ökologischer Veränderungen aus – und verbindet dafür Ökologie, statistische Modellierung, Künstliche Intelligenz, Fernerkundung und Entscheidungswissenschaften in einem integrierten Ansatz. Die Regelstudienzeit beträgt vier Semester (120 ECTS); der Unterricht erfolgt vollständig auf Englisch, Deutschkenntnisse auf A1-Niveau können bis Ende des zweiten Semesters erworben werden.

Das Curriculum gliedert sich in vier Säulen: Foundations in Ecological Forecasting (40 ECTS) vermitteln Grundlagen in Ökologie, Programmierung, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Deep Learning, Statistik, Fernerkundung und Entscheidungslehre. Themes in Ecological Forecasting (20-30 ECTS) vertiefen Anwendungen in Waldökologie, Gewässerökologie und Systemökologie. Die Pilot Study (5-15 ECTS) ermöglicht Praktika bei externen oder internen Partnerorganisationen. Das Forecasting Challenge-Modul (5 ECTS) ist ein kollaboratives Forschungsprojekt zur Erstellung konkreter ökologischer Prognosen. Das Masterprojekt (30 ECTS) bildet den wissenschaftlichen Abschluss des Studiums.

Zulassungsvoraussetzung ist ein Bachelorabschluss in Biologie, Geoökologie, Umweltwissenschaften, Physik, Mathematik, Informatik, Datenwissenschaften oder einem verwandten Fach mit mindestens 135 abgeschlossenen ECTS. Das zweistufige Auswahlverfahren umfasst eine Prüfung der akademischen Eignung sowie ein persönliches Gespräch auf Englisch. Es gibt keinen Numerus Clausus; Studiengebühren werden nicht erhoben; der reguläre Semesterbeitrag der Universität Bayreuth ist fällig.

Absolventinnen und Absolventen qualifizieren sich für Karrieren in der ökologischen und Umweltforschung, bei Naturschutzbehörden und Umweltministerien, in NGOs mit Schwerpunkt Biodiversität und globaler Wandel, in der Nachhaltigkeitsberatung sowie in Bereichen wie Forstwirtschaft, Landschaftsplanung, Versicherungswirtschaft und Erneuerbare Energien, wo ökologische Risikomodelle zunehmend gefragt sind. Datengetriebene Methoden und KI-Kompetenz machen die Absolvierenden auch für Data-Science-Rollen in der Umweltinformatik attraktiv.