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Master Computational Science
Informationen
Master Computational Science 

Masterstudiengang Computational Science

Computational Science   (Master of Science)

Teaser Studiengang CS

Der Masterstudiengang Computational Science befindet sich an der Schnittstelle zwischen den Natur- und Ingenieurswissenschaften (insbesondere Physik), der Informatik und computerbasierten Modellierung und den Datenwissenschaften (Data Science). In den vergangenen Jahrzehnten hat sich die Computersimulation als dritte Säule neben dem Experiment und der analytischen Theorie in der Behandlung von Problemen in natur- und ingenieurswissenschaftlichen Zusammenhängen als zentrale neue Herangehensweise etabliert. In jüngster Zeit sind hierzu noch weitere Techniken, insbesondere solche des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz getreten.

Durch eine einzigartige Mischung von natur- und ingenieurswissenschaftlichen Inhalten und einer intensiven Einführung in Methoden der computerorientierten Behandlung wissenschaftlicher Probleme, des wissenschaftlichen Rechnens und des High-Performance-Computing werden die Studierenden in die Lage versetzt, sowohl in wissenschaftlichen Zusammenhängen als auch in einer Vielzahl von industriellen Kontexten eine Schlüsselrolle einzunehmen.

Durch ein breites Angebot an Wahlpflichtfächern, das von der theoretischen Physik, über die angewandte Mathematik und die Informatik bis in die Ingenieurswissenschaften reicht, besteht die Möglichkeit, den Sudiengang gemäß der vorherigen Qualifikationen sowie der angestrebten beruflichen Perspektiven anzupassen.


Voraussetzung: Hochschulabschluss Bachelor Physik, Bachelor MINT oder in einem verwandten Studiengang
Regelstudienzeit: 4 Semester (Teilzeitstudium möglich)
Abschluss: Master of Science (M.Sc.)
Studienbeginn: Wintersemester, Sommersemester

Studien- und Prüfungsordnung
Studiengangsflyer [PDF]

Studienaufbau

Im zweijährigen Masterstudium Computational Science werden Kernkompetenzen in der Simulation und Visualisierung naturwissenschaftlicher (insbesondere physikalischer) sowie ingenieurswissenschaftlicher Prozesse und Strukturen vermittelt.

Im ersten Studienjahr findet dies überwiegend durch Vorlesungen, Übungen und Seminare statt. In der computerorientierten Ausbildung liegt ein Schwerpunkt in der gründlichen Einführung in Algorithmen, Datenstrukturen und Programmiertechniken für die serielle sowie parallele Behandlung von Problemen in den Natur- und Ingenieurswissenschaften sowie der systematischen Erarbeitung von Methoden des wissenschaftlichen Rechnens anhand von konkreten Problemen aus der wissenschaftlichen und beruflichen Praxis. Die methodische Ausbildung wird durch eine Einführung in das Gebiet der Datenwissenschaften vervollständigt. Hierbei werden die Studierenden an eine große Bandbreite von Techniken zur numerischen Lösung, Simulation und grafischen Darstellung von Prozessen und Strukturen herangeführt und mit einer breiten Palette an Programmierumgebungen, Spezialbibliotheken und Work-Flow-Tools vertraut gemacht.

Weiterhin erlaubt das vielfältige Angebot an Wahlpflichtfächern eine genaue Anpassung des Studiums an mitgebrachte Vorerfahrungen und perspektivische Karrierepläne. Hierbei können insbesondere Schwerpunkte in den Bereichen „Mensch-Technik-Interaktion“, „Kondensierte Materie“, Künstliche Intelligenz in den Naturwissenschaften“ sowie „Digitale Zwillinge“ gesetzt werden. Darüberhinaus ist auch eine freie Kombination der Wahlpflichtfächer möglich.

Im zweiten Studienjahr erfolgt dann im Rahmen der Masterarbeit die Bearbeitung einer Forschungsaufgabe unter Anwendung der für das Fachgebiet charakteristischen Fachmethodik und guter wissenschaftlicher Praxis.

Den Abschluss des Studienganges bildet die Masterprüfung, durch die der zweite berufsqualifizierende Abschluss im Studiengang Computational Science erlangt wird. Sie wird studienbegleitend während der Regelstudienzeit von 4 Semestern abgelegt und besteht aus Prüfungen in den einzelnen Modulen.

 
Die folgenden Module sind verpflichtend zu belegen:

  • Wissenschaftliches Rechnen (16 LP)
  • Algorithmen, Datenstrukturen, Programmierung I (7 LP)
  • Methoden in der Theoretischen Physik (4 LP)
  • Algorithmen, Datenstrukturen, Programmierung II (8 LP)
  • Einführung in Data Science (8 LP)
  • Praxismodul (4 LP)
  • Fachmethodik (13 LP)
  • Masterarbeit (30 LP)

Aus folgender Liste (Auswahl) sind Module im Gesamtumfang von 30 LP auszuwählen:

  • Quantenmechanik II (8 LP)
  • Theoretische Festkörperphysik (8 LP)
  • Physik der 2D-Materialien (5 LP)
  • Nanophysik und mesoskopische Systeme (5 LP)
  • Computersimulationen in der statistischen Physik (6 LP)
  • Physik der Halbleiterlaser (8 LP)
  • Simulation realer Materialien (5 LP)
  • Grundlagen der Psychophysik (5 LP)
  • Neurophysik (5 LP)
  • Mathematische Grundlagen der Lerntheorie (8 LP)
  • Optimierung im Maschinellen Lernen (8 LP)
  • Numerik gewöhnlicher Differentialgleichungen (8 LP)
  • Mathematische Statistik (8 LP)
  • Paralleles Wissenschaftliches Rechnen (5 LP)
  • Einführung in die Künstliche Intelligenz (5 LP)
  • Bildverstehen (5 LP)
  • Neurocomputing (5 LP)
  • Grundlagen der Robotik (5 LP)

Die genauen Inhalte, Lehrveranstaltungen, Art und Umfang der Prüfungen regeln die Studien- und Prüfungsordnung.

Die Inhalte des Studienplanes werden ergänzt um ein Praxisseminar mit Tutorium, in dem Vertreter der beruflichen Praxis ihre Arbeit vorstellen und der persönliche Studienfortschritt diskutiert und Karrierepläne erarbeitet werden können. Während des Semesters stehen die Tutoren zur Verfügung, um auftretende Probleme im Ablauf des Studiums oder aber auch in den Inhalten zu diskutieren.


Studienablaufplan CS Master


Studien- und Prüfungsordnung
Studiengangsflyer [PDF]

Berufseinstieg / Berufliche Möglichkeiten

Personen mit einem Abschluss im Masterstudiengang Computational Science verfügen über ausgeprägte algorithmische Fähigkeiten, die sie in die Lage versetzen, die bei der quantitativen Modellierung von Naturvorgängen oder auch ingenieurwissenschaftlichen Prozessen auftretenden Problemstellungen selbstständig mit Hilfe von numerischen Methoden zu lösen oder durch Simulationen Lösungen zu gewinnen. Sie haben ein breites Einsatzfeld in Industrie, Verwaltung und Wissenschaft und werden z. B. an der Schnittstelle zwischen Naturwissenschaften und Ingenieurwissenschaften tätig, an welcher für anwendungsorientierte Problemstellungen unter Verwendung komplexer Simulationsverfahren innovative Lösungen gefunden werden sollen, oder auch dort, wo quantitative Modellierung erforderlich ist. Durch die fundierte Ausbildung im Umgang mit datengetriebenen und Simulationsprozessen sind sie überall dort hervorragend einsetzbar, wo statistische Analysen mit Simulationsaufgaben, dem maschinellen Lernen und dem Hochleistungsrechnen zusammen kommen. Ebenso sind sie für Tätigkeiten im Bereich Unternehmensberatung und Consulting geeignet.

Statement

Kim Schmidt

Die Mischung der Naturwissenschaften mit Informatik hat mir genau den Mix gegeben, der für mich sehr interessant ist. Der Studienablauf war außerdem nicht so straff vorgegeben wie bei anderen Studiengängen. Somit hatte ich die Möglichkeit mich auch in BWL und Psychologie weiterzubilden, entsprechend meinen individuellen Neigungen. Im Master wurde es dann noch etwas offener, so dass ich mich genau nach meinen Interessen vertiefen konnte.

Jetzt promoviere ich im Bereich Fahrerassistenzsysteme und kann mein erworbenes Wissen super auf die wissenschaftlichen Fragestellungen und Probleme anwenden. Ich habe es nie bereut, dass ich mich für CS entscheiden habe.

Und warum ausgerechnet Chemnitz? Ganz einfach, es gibt hier ein ausgezeichnetes Betreuungsverhältnis: Die Mitarbeiter waren immer bereit auf Fragen zu antworten und zusätzliche Konsultationstermine zu vergeben. Auch die Professoren hatten immer ein offenes Ohr, wenn man etwas mit Ihnen besprechen wollte. Ich habe Freunde an anderen Universitäten, bei denen an so etwas nicht zu denken wäre. Ich schätze diesen familiären Kreis an der TU Chemnitz sehr.

Zudem ist Chemnitz eine Stadt, in der noch sehr viel möglich ist. Das Stadtbild wandelt sich und neue Geschäfte, Kultureinrichtungen und Freizeitmöglichkeiten entstehen. Wenn man nicht blind umherirrt wird einem auffallen, wie viel hier los ist und jeder hat noch die Möglichkeit die Stadt mit zu gestalten.

Zur Person: Kim Schmidt schloss 2012 den Masterstudiengang Computational Science ab. Inzwischen arbeitet sie am Helmholtz Zentrum für Umweltforschung – UFZ in Leipzig.

Ansprechpartner / Studienberatung

Kontakt Studienberatung des Institutes für Physik, Studiengang: Physik & Computational Science
Christopher Wöpke
Fachstudienberater Computational Science / Physik
  • Telefon:
    +49 371 531-21555/31190
  • E-Mail:
  • Adresse:
    Reichenhainer Straße 70, 09126 Chemnitz
  • Raum:
    C60.159 (alt: 2/P159)
Prof. Dr. Martin Weigel
Studiendekan Computational Science
  • Telefon:
    +49 371 531-21000/34570
  • E-Mail:
  • Adresse:
    Reichenhainer Straße 70, 09126 Chemnitz
  • Raum:
    C60.211 (alt: 2/P211)

Zentrale Studienberatung der TUC

Bewerbung

Die Bewerbung für ein Studium für deutsche Studieninteressenten erfolgt online.

Nutzen Sie dafür den Link Online-Bewerbung.

Nützliche Informationen zur Studienaufnahme finden Sie auf den nachfolgenden Links.

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