Überblick
Der Bachelorstudiengang Computational Science an der Universität Regensburg verbindet naturwissenschaftliche Fragestellungen mit moderner Informatik und mathematischer Modellierung. Studierende erlernen interdisziplinäre Methoden zur Analyse und Simulation komplexer Systeme, unter anderem in Bereichen wie Physik und Genomik. Das Studium bereitet gezielt auf datengetriebene Forschungs- und Entwicklungsaufgaben an der Schnittstelle von Wissenschaft und Informationstechnik vor.
Studieninhalte
Über den Studiengang
Als Spezialist für wissenschaftliche Simulationen entwickeln Absolventinnen und Absolventen des Studiengangs Computational Science an der Universität Regensburg datenbasierte Lösungen für komplexe naturwissenschaftliche Fragestellungen. Die interdisziplinäre Ausbildung verknüpft mathematische Modellierung, moderne Informatik und naturwissenschaftliche Disziplinen wie Physik oder Genomik. Dadurch erlernen Studierende, reale Phänomene in digitale Modelle zu übersetzen und mithilfe von Hochleistungsrechnern zu analysieren.
Typische Studieninhalte & Module
Vermittelt werden fundierte Kenntnisse aus der Mathematik, Informatik sowie den Naturwissenschaften. Zu den zentralen Schwerpunkten gehören:
- Informatik und Programmierung: Softwareentwicklung, Algorithmen, Datenstrukturen und Datenbanken.
- Mathematik und Modellierung: Numerische Mathematik, Stochastik und Differentialgleichungen.
- Computational Physics und Genomik: Computergestützte Verfahren zur Simulation physikalischer Systeme und Analyse bioinformatischer Daten.
- High-Performance Computing: Paralleles Rechnen und die Optimierung von Algorithmen für Supercomputer.
Berufsperspektiven
Durch die Schnittstellenkompetenz zwischen Naturwissenschaft und IT eröffnen sich vielfältige Einsatzmöglichkeiten in Forschung und Industrie:
- Bioinformatik und Pharmaindustrie: Analyse genomischer Daten und datengestützte Wirkstoffentwicklung.
- Technologie und Softwareentwicklung: Entwicklung von Simulationssoftware, KI-Anwendungen und Algorithmen.
- Forschungseinrichtungen: Arbeit an Universitäten oder Großforschungseinrichtungen im Bereich des wissenschaftlichen Rechnens.
- Data Science und Consulting: Auswertung komplexer Datenmengen in Technologiefirmen, Unternehmensberatungen oder der Finanzbranche.
Zulassung & Voraussetzungen
Keine Zulassungsbeschränkung, ohne NC
Bewerbung & Fristen
Studienbeginn: Sommer- und Wintersemester