Überblick
Der Bachelorstudiengang Mathematik mit Informatik an der Universität Greifswald verbindet mathematische Analytik nahtlos mit praxisnaher Informatik. Studierende erwerben in der Hansestadt fundierte Fähigkeiten in logischer Beweisführung, Programmierung und Algorithmenentwicklung. Die enge Verzahnung beider Disziplinen bereitet optimal auf zukunftsweisende Berufsfelder im IT- und Forschungsbereich vor.
Studieninhalte
Wie lassen sich fundierte mathematische Logik und praktische Informatik so miteinander verzahnen, dass man digitale Zukunftstechnologien wie Künstliche Intelligenz, Big Data und IT-Sicherheit nicht nur anwendet, sondern selbst entwickelt?
Über den Studiengang
Der Bachelorstudiengang „Mathematik mit Informatik“ an der Universität Greifswald verbindet logisches Denken mit digitaler Innovation und geht weit über ein reines Mathematikstudium mit kleinem Nebenfach hinaus. Von Studienbeginn an werden mathematische Fundamente wie Analysis und Lineare Algebra eng mit praktischen Informatikkenntnissen im Programmieren und in der Algorithmenentwicklung verknüpft. Studierende erwerben das fächerübergreifende Wissen, um komplexe Strukturen präzise zu durchdringen und moderne IT-Systeme eigenständig zu entwickeln sowie zu optimieren.
Studieninhalte & Module
Das Studium vermittelt mathematische Prinzipien und tiefergehende Informatikkenntnisse. Zu den wesentlichen Modulen gehören:
- Analysis I+II sowie Lineare Algebra I+II
- Einführung in die Informatik / Computeralgebrasysteme
- Algorithmen und Programmierung sowie Praxis des Programmierens
- Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
- Gewöhnliche Differentialgleichungen, Numerik und Optimierung
- Algebra und Theoretische Informatik
- Datenstrukturen und effiziente Algorithmen / Datenkompetenz
- Praktikum Softwaretechnik
- Optional: Berufsbezogenes, selbst organisiertes vierwöchiges Praktikum
Berufsperspektiven
Absolventen schließen häufig ein weiterführendes Masterstudium an, beispielsweise in Mathematik, Biomathematik oder Data Science. Vielfältige Jobmöglichkeiten bieten sich in den Bereichen Data Science und Datenanalyse, in der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning sowie in der wissenschaftlichen oder industriellen Forschung. Dort nutzen sie ihre Qualifikation, um die digitale Transformation aktiv mitzugestalten.
Besonderheiten
Der Studiengang zeichnet sich durch das Lernen in kleinen Gruppen mit einer intensiven persönlichen Betreuung und direktem Kontakt zu den Lehrenden aus. Es handelt sich um einen zulassungsfreien Ein-Fach-Studiengang ohne NC, der sowohl im Vollzeit- als auch im Teilzeitstudium belegt werden kann.
Zulassung & Voraussetzungen
Keine Zulassungsbeschränkung, ohne NC
Bewerbung & Fristen
Studienbeginn: nur Wintersemester