Worum geht’s?

Der Studiengang Computational and Data Science vereint die Stärken von Computational Science und Data Science und bietet ein interdisziplinäres Profil aus Mathematik, Informatik sowie einer Natur-, Ingenieurs- oder Wirtschaftswissenschaft. Während Data Science sich darauf konzentriert, durch die Analyse von Daten Muster zu erkennen und Modelle zu entwickeln, nutzt Computational Science bestehende Modelle, um Daten zu simulieren und Vorhersagen zu treffen. Die Kombination dieser Ansätze ermöglicht es, datengetriebene und modellbasierte Methoden effektiv zu verbinden und innovative Lösungen für komplexe Fragestellungen in Wissenschaft, Industrie und Wirtschaft zu entwickeln.

Fachstruktur

Im Studium hast du verschiedene Fächer, diese bestehen aus einem oder mehreren Modulen. Ein Modul behandelt ein bestimmtes Thema und besteht aus einer oder mehreren Lehrveranstaltungen. Im Modulhandbuch deines Studiengangs findest du die Beschreibung der Module und deren Fachzuordnung sowie einen Studienplan. Dieser gibt dir eine Orientierung, welche Veranstaltungen du in welchem Semester besuchen solltest, um dein Studium in der Regelstudienzeit abzuschließen. Er berücksichtigt eine ausgewogene Verteilung der Veranstaltungen über die einzelnen Semester. Außerdem beachtet er, dass dir zunächst die wichtigen Grundlagen vermittelt werden, bevor du zu fortgeschrittenen Themen übergehst. Dein individueller Studienverlauf kann davon abweichen.

Der Bachelorstudiengang gliedert sich in einen Pflichtbereich, der dich mit Methoden ausstattet, mit denen du Anwendungsprobleme aus Natur-, Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaften einordnen und lösen kannst, und einen Wahlpflichtbereich.

Der Pflichtbereich enthält folgende Fächer:

• Mathematische Grundstrukturen (32-36 LP) aus dem Bereich Analysis und Linearer Algebra liefern dir ein fundiertes und wichtiges mathematisches Basiswissen
• Mathematik für Computational and Data Science (33 LP) vermittelt dir Kenntnisse aus der angewandten Mathematik, bspw. der Stochastik und Numerik
• Informatik (33 LP) enthält die für dich wichtigen Grundlagen aus der Informatik, insbesondere Algorithmen, Softwaretechnik und Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
• In zwei einwöchigen Hackathons (4 LP) tauchst du in reale Fragestellungen aus Wissenschaft und Industrie ein. Gemeinsam mit deinen Kommilitoninnen und Kommilitonen erarbeitest du im Team innovative Lösungsansätze für die gestellten Herausforderungen. Dabei stehennicht nur Kreativität und Fachwissen im Vordergrund, sondern auch Teamgeist und die Fähigkeit, Ergebnisse überzeugend zu präsentieren.
• Überfachliche Qualifikationen (6 LP) runden dein Qualifikationsprofil nach deinen Wünschen ab. Seien es Sprachkurse, Präsentationstechniken oder ein Kurs zur Work-Life-Balance. Das KIT hat dir Vieles zu bieten, du entscheidest

Im Wahlpflichtbereich belegst du das Fach Sciences, Engineering, Economics („SEE-Fach“) im Umfang von 32-35 LP und ein Vertiefungsfach im Umfang von 21-28 LP.

• Im SEE-Fach wählst du eines aus acht Profilen aus. Jedes Profil steht für eine Anwendungsdisziplin. Du lernst Grundlagen dieser Disziplin, so dass du Probleme und Fragestellungen dieses Fachs verstehst, um sie mit deinem Methodenwissen in der Mathematik und Informatik quantitativ zu lösen. Zur Verfügung stehen die folgenden Profile:
  • 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
• Im Vertiefungsfach hast du die Wahl zwischen drei Fachgebieten:
  • Vertiefung Mathematik für Computational and Data Science
  • Vertiefung Informatik
  • Vertiefung Sciences, Engineering, Economics (hier richten sich die Module nach deinem zuvor gewählten Profil im SEE-Fach).

Auslandsaufenthalte

Das KIT bietet vielfältige Optionen für Auslandsaufenthalte, von einzelnen Lehrveranstaltungen bis hin zum Auslandsjahr in Übersee. Insbesondere wenn du an einem längeren Auslandsaufenthalt interessiert bist, ist es ratsam, dich frühzeitig beim International Students Office zu informieren.

Bachelorarbeit

Am Ende deines Bachelorstudiums fertigst du deine Bachelorarbeit an, eine wissenschaftliche Arbeit aus deinem gewählten Vertiefungsfach, die es dir ermöglicht, dein erlangtes Wissen und deine Fähigkeiten anzuwenden und zu vertiefen. Sie erfordert eigenständige Forschung, Analyse und das Verfassen einer schriftlichen Ausarbeitung. Die Bearbeitungszeit beträgt in der Regel drei Monate, maximal jedoch sechs Monate.

Mit dem Studiengang Computational and Data Science eröffnen sich dir spannende Berufsperspektiven in einer datengetriebenen Welt. Du kannst in verschiedenen Branchen arbeiten: Wo große Datenmengen erfasst und analysiert werden, wo komplexe Zusammenhänge mit vielen unbekannten Faktoren modelliert werden, wo Prozesse und Produkte entwickelt und optimiert werden – überall dort bist du gefragt. Dank deiner fundierten mathematischen Ausbildung findest du auch für komplexe Probleme in deinem Berufsalltag eine Lösung.

Big Data und Künstliche Intelligenz erobern alle Branchen, Produkte und Bereiche: Von der Versicherungsbranche über autonome Fahrzeuge oder resiliente Stromnetze bis hin zu Klima- und Wettervorhersagen u.v.m. Als Data Scientist, Data Analyst, AI Specialist oder Machine Learning Engineer analysierst du große Datenmengen, programmierst Software und gewinnst wertvolle Erkenntnisse aus Datensimulationen.

Die Nachfrage nach Fachkräften in diesem Bereich wächst stetig, was dir attraktive Gehälter und vielfältige Entwicklungsmöglichkeiten bietet. Zudem hast du die Chance, an innovativen Projekten zu arbeiten, die die Zukunft gestalten. Interdisziplinäre Teams schätzen deine Expertise und du kannst aktiv zur Entscheidungsfindung in Unternehmen beitragen. Mit den richtigen Fähigkeiten und einer Leidenschaft für Modellierungen und Big Data bist du bestens gerüstet für eine erfolgreiche Karriere im Computational und Data Science-Bereich.

Natürlich kannst du nach dem Masterstudium auch noch den Weg in Richtung einer Promotion am KIT gehen.

• Der Bachelorstudiengang ist mit seiner Verbindung von Computational Science und Data Science einzigartig in der deutschen Universitätslandschaft.
• Viele Module belegst du zusammen mit Studierenden des Bachelorstudiengangs Informatik bzw. des Studiengangs aus dem dein gewähltes Profil stammt. Dadurch wird eine hohe fachliche Qualität garantiert.
• Über die wählbaren Profile und Vertiefungen kannst du dein Studium sehr individuell gestalten
• Die Verortung an der KIT-Fakultät für Mathematik sorgt für eine fundierte mathematische Ausbildung.

Hochschulzugangsberechtigung (HZB)

Deutsche und Deutschen Gleichgestellte (d.h. EU/EWR-Staatsangehörige sowie Nicht-EU/EWR-Staatsangehörige mit deutscher Hochschulreife) sind zum Studium am KIT berechtigt, wenn sie eine der folgenden Qualifikationen vorweisen können:

1. Allgemeine Hochschulreife (Abitur)
2. (einschlägige) Fachgebundene Hochschulreife (nicht Fachhochschulreife)
3. Deltaprüfung der Universität Mannheim (für Inhaberinnen und Inhaber einer Fachhochschulreife)
4. eine anerkannte berufliche Aufstiegsfortbildung (z.B. Meisterin und Meister) oder Berufsausbildung, Berufserfahrung und Eignungsprüfung für beruflich Qualifizierte

Weitere Möglichkeiten siehe §58 Landeshochschulgesetz.
 
Bitte beachte: Deutsche Staatsangehörige mit ausländischem Schulabschluss müssen sich vom zuständigen Regierungspräsidium die Gleichwertigkeit ihres Abschlusses mit dem deutschen Abitur bescheinigen lassen.

Für Nicht-EU/EWR-Staatsangehörige mit ausländischem Schulabschluss (im Folgenden auch vereinfacht: Nicht-EU/EWR-Staatsangehörige) gilt, dass aus einigen Ländern das Schulabschlusszeugnis als direkte Hochschulzugangsberechtigung in Deutschland anerkannt ist. In vielen Fällen muss aber zusätzlich zum Schulabschluss noch eine Hochschulaufnahmeprüfung und/oder ein erfolgreiches Studienjahr im Heimatland und/oder die deutsche Feststellungsprüfung mit gültigen Dokumenten nachgewiesen werden, um in Deutschland ein Bachelorstudium aufnehmen zu dürfen. Die länderspezifischen Regelungen kannst du in der Zulassungsdatenbank des DAAD oder auf der Seite Anabin (nur in deutscher Sprache) der Zentralstelle für ausländisches Bildungswesen (ZAB) nachlesen. Weitere Informationen erhältst du beim International Students Office.

Sprachvoraussetzungen und -nachweise

Für den Bachelorstudiengang Computational and Data Science benötigst du ausreichende Kenntnisse der deutschen Sprache. Deine Deutschkenntnisse müssen mindestens dem Niveau C1 des Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmens für Sprachen (GER) entsprechen.

Nachweis ausreichender Deutschkenntnisse

Als Nachweis für deine Deutschkenntnisse genügt deine Hochschulzugangsberechtigung (HZB),

• wenn du diese an einer deutschsprachigen Schule im In- oder Ausland erworben hast,
• wenn sie aus einer der folgenden Regionen oder Staaten stammt:
  • Großherzogtum Luxemburg
  • deutschsprachige Gemeinschaft des Königreichs Belgien
  • Schulen mit Deutsch als Unterrichtssprache in der autonomen Provinz Bozen
  • deutschsprachige Schweiz
  • Österreich
• oder wenn du Absolventin oder Absolvent einer bilingualen Sekundarschule bist und eine bilinguale Deutschprüfung abgelegt hast, wie z.B. das AbiBac oder das Gemischtsprachige International Baccalaureat (GIB).

Gegebenenfalls kann auch ein bereits vorhandener Bachelorabschluss als Deutschnachweis dienen. Bedingung dafür ist, dass du diesen nachweislich in einem Studiengang mit Deutsch als einziger und offizieller Unterrichts- und Prüfungssprache erworben hast.

Hast du deine Hochschulzugangsberechtigung nicht an einer deutschsprachigen Einrichtung erworben, musst du - unabhängig von deiner Staatsangehörigkeit - einen gesonderten Sprachnachweis erbringen. Akzeptiert werden dabei ausschließlich

• der bestandene „Prüfungsteil Deutsch“ der Feststellungsprüfung,
• die bestandene DSH mit dem Gesamtergebnis DSH-2,
• die bestandene TestDaF-Niveaustufe 4 in allen vier Prüfungsteilen (Leseverstehen, Hörverstehen, Schriftlicher Ausdruck, Mündlicher Ausdruck) oder
• ein vergleichbares, anerkanntes Zertifikat über ausreichende Deutschkenntnisse.

Um in Erfahrung zu bringen, welche weiteren anerkannten Zertifikate vom KIT als vergleichbar akzeptiert werden können, wendest du dich

• als deutsche oder Deutschen gleichgestellte Bewerberin oder Bewerber an den Studierendenservice
• als Bewerberin oder Bewerber mit Nicht-EU-Staatsangehörigkeit an das International Students Office

Bitte beachte:
Sprachnachweise sind äußerst wichtige Bewerbungsunterlagen, die deine Immatrikulation verhindern können, wenn du sie nicht fristgerecht vorlegst. Kläre deshalb früh im Bewerbungsprozess, ob du die nötigen Sprachnachweise für deinen Studiengang hast und plane gegebenenfalls die Teilnahme an einem der oben genannten Sprachtests ein. Die Frist, innerhalb der du Sprachweise vorlegen musst, entspricht der Immatrikulationsfrist, die in deinem Zulassungsangebot genannt wird. In begründeten Fällen kannst du eine Verlängerung dieser Frist beantragen.

Weitere notwendige Voraussetzungen für die Immatrikulation

Für Deutsche und Deutschen Gleichgestellte ist eine weitere notwendige Voraussetzung für eine Immatrikulation der Nachweis über die Teilnahme an einem Studienorientierungstest (z.B. unter www.was-studiere-ich.de) oder einer studienorientierenden Beratung gemäß §7 Landeshochschulgesetz, z.B. durch die Zentrale Studienberatung des KIT. Nicht-EU/EWR-Staatsangehörige müssen diesen Nachweis nicht führen.

Das KIT unterstützt dich beim Start ins Studium mit vielen Angeboten für einen erfolgreichen Studienstart. Zahlreiche Orientierungsveranstaltungen und Mentoring-Programme an den KIT-Fakultäten helfen dir Anschluss zu finden, dich zu orientieren und bei Bedarf Unterstützung zu erhalten. Das zentrale Onlineportalstudienstart.kit.edu erleichtert dir die Suche nach den richtigen Angeboten, bündelt alle relevanten Informationen und enthält nützliche Hinweise für einen gelungenen Start ins Studium:

• Beratungsstellen
• Mentoringprogramme
• Veranstaltungen
• Workshops
• zahlreiche Onlineinformationen

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