Was dich in unserem Master erwartet

Der englischsprachige Masterstudiengang Computational and Data Science am KIT ist interdisziplinär und flexibel gestaltbar ausgerichtet. Die besondere Verbindung von Data Science und Computational Science sowie die interdisziplinäre Ausrichtung geben diesem Studiengang in der deutschen Hochschullandschaft ein unverwechselbares Profil. Er bietet damit eine optimale Vorbereitung auf die Herausforderungen des digitalen Zeitalters. Neben Mathematik und Informatik wählst du aus verschiedenen Fachbereichen ein Anwendungsgebiet für deine spätere berufliche oder wissenschaftliche Tätigkeit aus. In den Fächern des Studiengangs sind die Module überwiegend frei wählbar, und sogar die Fachgrößen kannst du teilweise an deine Bedürfnisse anpassen. Der Fokus liegt dabei auf forschungsnaher Lehre. Die Regelstudienzeit beträgt 4 Fachsemester, und du erwirbst 120 Leistungspunkte nach ECTS (LP).

Ein besonderes Merkmal des Studiengangs ist die Integration eines Hackathons, in welchem du in einem Team intensiv an einem Projekt arbeitest und eine kreative technische Lösung erarbeitest.

Studienaufbau im Überblick

Der Studiengang ist unterteilt in Pflichtfächer, die du belegen musst, innerhalb derer du aber auf Modulebene Wahlfreiheiten hast. Außerdem wählst du dir im Wahlpflichtbereich zwei Fächer – dein individuelles Profil im Fach Sciences, Engineering, Economics-Fach (SEE) und eine Vertiefung.

Die Pflichtfächer sind die folgenden:

• Mathematics for Computational and Data Science (16-32 LP)
• Computer Science (16-32 LP)
• Hackathon, High Performance Computing and Research Data Management (6 LP)
• Interdisciplinary Qualifications (4 LP)

Darüber hinaus schärfst du dein wissenschaftliches Profil durch dein Anwendungsgebiet im Fach SEE und deine Vertiefung:

• Sciences, Engineering, Economics (16-32 LP): In diesem Fach wählst du dir als Anwendungsdisziplin eines der folgenden Profile:
  • Business and Economics
  • Computational Chemistry (dieses Profil wird ausschließlich in deutscher Sprache angeboten, sehr gute Deutschkenntnisse sind zwingend erforderlich)
  • Computational Earth System Sciences
  • Computational Mechanics and Thermodynamics
  • Computational Physics
  • Electrical Engineering and Information Technology
  • Process Engineering
  • Robotics and Autonomous Systems
• Vertiefung (16-32 LP): In diesem Fach kannst du entweder deine Kenntnisse aus der Informatik oder Mathematik vertiefen oder du entscheidest dich, dein gewähltes SEE-Profil zu ergänzen. Dementsprechend stehen drei mögliche Vertiefungen zur Auswahl:
  • Specialization Mathematics for Computational and Data Science
  • Specialization Computer Science
  • Specialization Sciences, Engineering, Economics

Innerhalb der Fächer stehen dir viele Wahlmodule zur Verfügung. Welche dies sind, kannst du im Modulhandbuch nachlesen. Exemplarische Studienverläufe abhängig von den einzelnen SEE-Profile findest du dort auch.

Wichtig: Bei der Planung deiner Studieninhalte musst du beachten, dass die Summe der Fächer Mathematics for Computational and Data Science, Computer Science sowie deinem SEE-Profil und der Vertiefung 80 LP betragen müssen. 

Masterarbeit

Am Ende des Studiums fertigst du deine Masterarbeit im Umfang von 30 LP an, eine wissenschaftliche Arbeit, die es dir ermöglicht, dein erlangtes Wissen und deine Fähigkeiten anzuwenden und zu vertiefen. Sie behandelt ein spezifisches Thema aus Mathematik, Informatik oder deinem SEE-Profil – in der Regel aber in dem Fach, das du in der Vertiefung belegt hast - und erfordert eigenständige Forschung, Analyse und das Verfassen einer schriftlichen Ausarbeitung. Die Bearbeitungsdauer der Masterarbeit beträgt 6 Monate. Du kannst sie, sobald du 70 LP erreicht hast, beginnen. Die Masterarbeit kann auch an einer anderen KIT-Fakultät oder auf Antrag in einem Unternehmen angefertigt werden. 

Berufspraktikum

Im Studiengang ist kein verpflichtendes Berufspraktikum vorgesehen. Du kannst während deines Studiums ein freiwilliges Praktikum absolvieren. Wenn es den Studienzielen dient und mindestens die Hälfte der Vorlesungszeit umfasst, kannst du dafür ein Urlaubssemester beantragen. Ein solches Praktikum bietet dir wertvolle Erfahrungen außerhalb der Universität und kann dir den späteren Berufseinstieg erleichtern. 

Dein Studium international gestalten

Im Masterstudium hast du verschiedene Möglichkeiten, einen Auslandsaufenthalt in dein Studium zu integrieren. Du kannst zum Beispiel über Erasmus+ oder als Freemover ein bis zwei Semester an einer ausländischen Hochschule deiner Wahl studieren. Auch ein Auslandspraktikum lässt sich realisieren. Darüber hinaus ist eine punktuelle Mobilität über Eucor – The European Campus – möglich: Studierende des KIT können ganz flexibel einzelne Lehrveranstaltungen zusätzlich zu Kursen am KIT belegen oder in Vollzeit ein ganzes Semester oder Jahr an einer Eucor-Partneruniversität studieren.

Weitere Informationen erhältst du bei den für Auslandsaufenthalte zuständigen Ansprechperson der KIT-Fakultät oder beim International Students Office. 

Besonderheiten von Computational and Data Science M.Sc. am KIT

• Master-Orientierungsphase zur Förderung des Studieneinstiegs
• Interdisziplinärer Mathematikstudiengang, der Informatik und eine Anwendungsdisziplin aus Natur-, Ingenieurs- oder Wirtschaftswissenschaften mit Mathematik verbindet
• Sehr große Wahlfreiheit bzgl. der Fächerumfänge und der Modulbelegungen
• Die Anwendungsdisziplin (Fach SEE) wird direkt an der jeweiligen KIT-Fakultät studiert
• Im Studiengang integrierter Hackathon
• Auslandsstudium über EUCOR, EPICUR, ERASMUS+ oder Überseeprogramme deiner Fakultät (falls Teil von EPICUR)
• Masterarbeit interdisziplinär mit fakultätsübergreifender Betreuung an KIT-Fakultät des gewählten SEE-Fachs möglich. Auf Antrag auch im Unternehmen oder an einer anderen KIT-Fakultät 
• Unterstützung der Studienorganisation durch die Zentrale Studienberatung und deine Fachstudienberatung
• Lernräume im Fakultätsgebäude
• Fakultätscafeteria
• Fakultätsbibliothek 

Das bietet dir das KIT

• zentraler Campus im Grünen, direkt an der Innenstadt
• 24h-Bibliothek mit Einzel- und Gruppenarbeitsplätzen
• breites, günstiges Verpflegungsangebot (Mensa, Cafeteria, Koeri- und Pizzawerk)
• zahlreiche überfachliche Angebote zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung, z.B. Lern-, Schreib- und Perspektivenlabor
• Auslandsstudium z.B. über Erasmus
• ausgezeichnetes Hochschulsportangebot mit einer großen Auswahl an Sportarten
• umfassendes kulturelles Angebot mit Uni-Orchestern, -Chören und -Theatergruppen
• umfangreiche Unterstützung für den Berufseinstieg und die Selbstständigkeit
• international ausgerichtete Studiengänge und vielfältige Austauschprogramme
• moderne Labore und praxisnahe Lehrmethoden
• Lernraum-App
• vielfältige studentische Initiativen, Vereine und Möglichkeiten zur aktiven Mitgestaltung des Campusleben
• nach dem Studium in Kontakt bleiben über das Alumni-Netzwerk

Zugangsvoraussetzungen

Voraussetzungen für den Zugang zum Masterstudiengang Computational and Data Science sind auf der Basis des Entwurfs (!) der Zugangssatzung:

• Bachelorabschluss
  ein bestandener Bachelorabschluss (oder mindestens gleichwertiger Abschluss) im Studiengang Computational and Data Science (oder einem Studiengang mit im Wesentlichen gleichem Inhalt) an einer Universität, Fachhochschule oder Berufsakademie bzw. Dualen Hochschule oder an einer ausländischen Hochschule. Das Studium muss im Rahmen einer mindestens dreijährigen Regelstudienzeit und mit einer Mindestanzahl von 180 ECTS-Punkten absolviert worden sein.
• Mindestkenntnisse und Mindestleistungen in den Bereichen
  • Grundlagen der Mathematik (Lineare Algebra und Analysis oder Höhere Mathematik) 20 LP
  • Mindestens 40 LP aus einem und mindestens 12 LP aus den beiden verbleibenden Gebieten:
    • Angewandte Mathematik oder Mathematik für Computational and Data Science
    • Informatik
    • Natur- oder Ingenieur- oder Wirtschaftswissenschaften (konkret: Business and Economics, Computational Chemistry, Computational Earth System Sciences, Computational Mechanics and Thermodynamics, Computational Physics, Electrical Engineering and Information Technology, Process Engineering, Robotics and Autonomous Systems).
    • eine Bachelorarbeit im Umfang von mindestens 6 LP

Wichtig: Fehlen Mindestleistungen im Umfang von maximal 12 LP, kann eine Zulassung mit der Auflage erfolgen, dass diese Leistungen innerhalb der ersten drei Semester des Masterstudiengangs nachgeholt werden.

Sprachvoraussetzungen und -nachweise

Für den Masterstudiengang Computational and Data Science benötigst du ausreichende Kenntnisse der englischen Sprache. Deine Englischkenntnisse müssen mindestens dem Niveau B2 des Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmens für Sprachen (GER) entsprechen.

Wichtig: Den Nachweis der geforderten Sprachkenntnisse musst du unabhängig von deiner Staatsbürgerschaft und spätestens bis zum Ablauf der Immatrikulationsfrist erbringen, möglichst jedoch schon zum Zeitpunkt der Bewerbung.

In welcher Form muss ich die Sprachnachweise erbringen? Bitte lies dazu die folgenden Kapitel auf dieser Webseite sorgfältig durch. Wenn du danach noch Fragen haben solltest, wende dich bitte an:

• den Studierendenservice, wenn du dich als Deutsche, Deutscher oder Deutschen gleichgestellte Person bewirbst
• das International Students Office, wenn du eine Nicht-EU-Staatsangehörigkeit hast

Nachweis ausreichender Englischkenntnisse

Als Nachweis für deine Englischkenntnisse genügt

• deine Hochschulzugangsberechtigung, wenn
  • sie Englischkenntnisse auf GER-Niveau B2 oder höher bescheinigt oder
  • aus ihr hervorgeht, dass du Englisch mindestens fünf Jahre bis zum Abschluss belegt hast und deine Abschluss- oder Durchschnittsnote der letzten beiden Jahre des Englischunterrichts mindestens der deutschen Note 4 (ausreichend) bzw. mindestens 5 Notenpunkten entspricht oder
• ein Hochschulabschluss mit Englisch als einziger Unterrichts- und Prüfungssprache im absolvierten Studiengang – dies muss im Diploma Supplement, Transcript of Records oder in der Abschlussurkunde eindeutig ausgewiesen sein.

Ansonsten werden als Englischnachweise ausschließlich folgende, in der Zulassungs- und Immatrikulationsordnung des KIT genannten Englischtests akzeptiert:

• TOEFL iBT (internetbasiert) mit mindestens 90 Punkten
• IELTS mit einem Gesamtergebnis von mindestens 6,5, keine Sektion unter 5,5
• TOEIC mit mindestens 400 Punkten in Listening, 385 in Reading, 160 in Speaking, 150 in Writing
• Cambridge Certificate C1 Advanced (CAE)
• Cambridge Certificate C2 Proficiency (CPE)
• Cambridge Certificate B2 First (FCE)
• UNIcert, mindestens Stufe II
• Pearson PTE Academic mit mindestens 58,5 Punkten insgesamt sowie mindestens 56,8 in Listening, 60,6 in Reading, 53,5 in Speaking, 74,1 in Writing

Hinweis: Die genannten Tests werden auch bei Angabe eines Ablaufdatums durch den Anbieter zeitlich unbegrenzt als Sprachnachweis akzeptiert.

Was, wenn ich zum Zeitpunkt der Bewerbung noch keinen passenden B2-Nachweis für Englisch vorlegen kann?

Wenn du für deine Englischkenntnisse bis zum Ende der Bewerbungsfrist noch keinen der oben aufgelisteten B2-Nachweise vorlegen kannst, ist eine Zulassung dennoch möglich, sofern du ein vorläufiges Dokument vorweisen kannst, das belegt, dass du bereits Englischkenntnisse erworben hast.

Aber bitte nicht vergessen: Den eigentlichen B2-Nachweis musst du dann immer noch bis spätestens zum Ablauf deiner Immatrikulationsfrist nachreichen, die in deinem Zulassungsangebot genannt ist.

Prüfe daher frühzeitig, ob du die nötigen Sprachnachweise fristgerecht erbringen kannst und plane gegebenenfalls die Teilnahme an einem der anerkannten Sprachtests ein.

In begründeten Fällen kannst du für den Nachweis deiner Sprachkenntnisse eine Verlängerung der Immatrikulationsfrist beantragen, die jedoch maximal bis zum Tag vor Beginn der Vorlesungszeit gewährt werden kann. Wende dich dafür an den Studierendenservice oder das International Students Office – je nachdem, wer in deinem Zulassungsbescheid als deine Anlaufstelle genannt ist.

Vorlesungszeiten

Vorlesungsverzeichnis

• Vorlesungsverzeichnis aktuelles Semester
• Vorlesungsverzeichnis aktuelles Semester PDF (deutsch)
• Archiv vergangene Semester