Veri ve Kaynak Bilimleri için Matematik

Açıklama / İçerik

Matematiksel beceriler, modern sanayi şirketlerinin günümüzdeki faaliyetlerinde vazgeçilmezdir. Ayrıca, uygulamaya yönelik araştırmaların içeriğinin gerekli nicelleştirilmesi, doğru değerlendirilmesi ve kaydedilmesi ancak matematiksel yöntemlerin yüksek ve nitelikli kullanımıyla sağlanabilir. Özellikle iklim değişikliği ve bununla bağlantılı zorlukların ele alınması açısından, bir yandan büyük miktardaki verilerin işlenmesi, diğer yandan geri dönüştürülebilir malzemelerin temini, taşınması ve geri dönüşümündeki teknik zorlukların anlaşılması esastır. İdeal olarak genel bir matematik lisans programında atılmış mükemmel bir matematik temeline dayanan "Mathematics for Data and Resource Sciences", yukarıda açıklanan zorlukları anlamak ve matematiksel olarak ele almak için gereken yöntem ve tekniklere odaklanmaktadır.

Programın amacı "Mathematics for Data and Resource Sciences" mezunları, günümüzün en acil sorunlarını çözmek için tekniklere, yöntemlere ve genel matematiksel becerilere sahiptir. Bu, büyük miktardaki verileri anlamayı ve kullanmayı, bilgisayar destekli makine öğrenimine hakim olmayı ve özellikle nadir ham maddeler veya genel olarak gezegenimiz Dünya gibi kıt kaynaklar alanındaki sorunları derinlemesine anlamayı içerir.

İş Olanakları

• Google veya IBM gibi BT şirketleri
• Finans sektörü ve sigortacılık: örn. veri analizi alanında
• Döngüsel ekonomi: örn. atık su arıtma tesisleri için yazılım optimizasyonu, endüstriyel üretim süreçlerinde kaynak optimizasyonu veya malzeme biliminde
• Kurumsal danışmanlık: örn. veri analizi alanında
• Otomotiv endüstrisi: örn. otonom sürüş veya yazılım doğrulama alanında

Ders Organizasyonu

Ders yapı şeması (şekil) modülleri dönemlere göre göstermektedir. Yüksek lisans programının ek bileşenleri ve özel özellikleri şunlardır:

Çalışmayla bağlantılı yüksek lisans tezi Bu program geniş bir ders yelpazesi sunmaktadır. Bu, çok kapsamlı ve çok yönlü bir eğitim garanti eder. Çeşitli içeriklerin dört yüksek lisans döneminin tamamına yayılabilmesi için, çoğu diğer programdan daha esnek teslim tarihler sayesinde yüksek lisans tezine üçüncü dönemde başlanabilir.

Özel eğitim için sertifikasyon Eğitim sırasında Mathematical Data Science veya Geomathematics alanlarında derinlemesine bilgi edinerek sertifika almak mümkündür. Birincisi (büyük) veri miktarlarının işlenmesi ve ele alınmasına, ikincisi iklim değişikliği veya döngüsel ekonominin matematiksel sorunlarına odaklanan ilgili uzmanlaşma sayesinde mezunlar mesleki uygulamanın taleplerine ideal şekilde hazırlanır.

PDF İndirme

• Diploma eki verilecektir: Evet
• Entegre stajlar: Öğrenciler yerel şirketlere olan bağlılıkları için ödüllendirilir. Eğitim sırasında süresi en az dört ay olan bir endüstri stajı tamamlarsanız, bu yüksek lisans tezinize saydırılabilir. Azami tamamlama süresi üç ila altı ay kısaltılır ve gerekli içerik buna göre azaltılır. Hızlı mezuniyet ve öğrencilerin özel becerileri yoluyla yerel ekonomiye ve bölgede kalıcı bir istihdam ilişkisi yoluyla öğrencilerin kendilerine fayda sağlaması amaçlanmaktadır.
• Programa özgü, entegre Almanca dil kursları: Evet
• Programa özgü, entegre İngilizce dil kursları: Hayır

Üniversite bünyesindeki yukarıda belirtilen finansman olanaklarının açıklaması

• Deutschlandstipendium, ortalamanın üzerinde, mükemmel notlara sahip öğrencileri destekleyen ulusal bir burs programıdır. Sosyal sorumluluk, sorumluluk alma isteği ve özel sosyal, ailevi veya kişisel koşullar da dikkate alınacaktır.
• Uluslararası öğrenciler için Georgius Agricola Scholarships
• Özel zorlukların ve yaşam koşullarının üstesinden gelmek zorunda olan uluslararası öğrencileri desteklemek için Equal Opportunities Scholarship
• Eğitiminin son döneminde iyi akademik performans gösteren uluslararası öğrenciler için eğitim tamamlama hibesi

Akademik kabul koşulları

• Matematik alanında lisans derecesi veya eşdeğeri (mezuniyet durumu)
• İngilizce dil becerileri (ayrıntılar aşağıya bakınız)
• Motivasyon mektubu
• Yeterlilik mülakatı
• Gereklilikler kataloğundaki modüllerin başarıyla tamamlanması
• Almanca dil becerileri: Minimum dil seviyesi gerekli değildir
• İngilizce dil becerileri: B2 gerekli, lütfen resmi bir dil sertifikası sunun, örn.:
• TOEFL iBT (2026 öncesi): 90
• Reading: 23
• Listening: 23
• Speaking: 22
• Writing: 22
• IELTS Academic: 6.5
• Başvuru dönemleri:
• Aşağıdakiler tüm ülkelerden başvuranlar için geçerlidir Yaz dönemi için: 1 Temmuz - 15 Ekim
• Aşağıdakiler tüm ülkelerden başvuranlar için geçerlidir Kış dönemi için: 1 Ocak - 15 Nisan
• Başvuru yolu: Lütfen bu web sitesini kontrol edin.