Überblick
Der Masterstudiengang Computational Sciences an der Universität Mainz verbindet naturwissenschaftliche Fragestellungen mit modernen rechnergestützten Methoden und mathematischer Modellierung. Studierende vertiefen ihre Kenntnisse in interdisziplinären Spezialgebieten wie der Theoretischen Chemie, der Atmosphärenphysik oder der Numerischen Mathematik. Das Studium bereitet zielgerichtet auf anspruchsvolle Tätigkeiten in der wissenschaftlichen Forschung sowie in daten- und simulationsorientierten Industriezweigen vor.
Studieninhalte
Über den Studiengang
Die Schnittstelle der Fachgebiete Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften bildet das Zentrum des Masterstudiengangs Computational Sciences – Rechnergestützte Naturwissenschaften an der Johannes Gutenberg-Universität Mainz. Studierende erlernen die mathematische Modellierung und den gezielten Einsatz von Hochleistungsrechnern zur Lösung komplexer naturwissenschaftlicher Fragestellungen. Dieser weiterführende Studiengang am Fachbereich Mathematik bereitet durch seine interdisziplinäre Ausrichtung zielgerichtet auf daten- und simulationsorientierte Forschungsfelder vor.
Typische Studieninhalte & Module
- Numerische Mathematik & Optimierung: Vertiefende Kenntnisse in effizienten Algorithmen, partiellen Differentialgleichungen und wissenschaftlichem Rechnen.
- Interdisziplinäre Spezialisierung: Anwendungsfokussierte Wahlpflichtmodule in Gebieten wie Theoretischer Chemie, Atmosphärenphysik, Kernphysik oder Kondensierter Materie.
- High-Performance Computing: Methoden der parallelen Programmierung, Softwareentwicklung und Verarbeitung großer Datenmengen (Big Data).
- Praktische Forschung: Einbindung in aktuelle Projektgruppen und eigenständige Durchführung der Masterarbeit.
Berufsperspektiven
Absolventinnen und Absolventen qualifizieren sich für anspruchsvolle Schlüsselpositionen an der Schnittstelle von Theorie, Computersimulation und Datenanalyse. Typische Tätigkeitsfelder umfassen:
- Wissenschaft & Forschung: Promotion sowie Forschungsarbeiten an Universitäten und außeruniversitären Forschungseinrichtungen.
- Industrielle Forschung & Entwicklung: Tätigkeiten in der Pharma- und Chemiebranche, der Materialwissenschaft, der Halbleiterindustrie oder der Medizintechnik.
- Data Science & IT-Consulting: Analytische und beratende Aufgaben in High-Tech-Unternehmen, Finanzinstituten und Strategieberatungen.
Zulassung & Voraussetzungen
Keine Zulassungsbeschränkung, ohne NC
Nachweis eines Bachelorabschlusses im Fach Mathematik oder dem gewählten naturwissenschaftlichen Hauptfach oder eines gleichwertigen Studienabschlusses an einer deutschen oder ausländischen Hochschule. Nachweis der Teilnahme an einem Programmierkurs in einer höheren Programmiersprache im Umfang von 6 Leistungspunkten oder vergleichbare Leistungen. Nachweis über Lehrveranstaltungen im Umfang von mind. 20 Leistungspunkten im Fach Mathematik oder vergleichbare Leistungen. Nachweis über Lehrveranstaltungen im Umfang von mind. 20 Leistungspunkten in einem naturwissenschaftlichen Fach. Ausreichend englische Sprachkenntnisse Studienbewerber:innen, die weder ihre Hochschulzugangsberechtigung an einer deutschsprachigen Einrichtung noch einen Abschluss in einem deutschsprachigen Studiengang erworben haben, ist der Nachweis von Deutschkenntnissen auf dem Niveau der "Deutschen Sprachprüfung für den Hochschulzugang ausländischer Studienbewerber (DSH)" erforderlich.
Bewerbung & Fristen
Studienbeginn: Sommer- und Wintersemester