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Computational and Data Science

MSC-CDS

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Das Fach

Die computergestützte Vorhersage von Phänomenen aus Wissenschaft, Industrie und Gesellschaft ist in den letzten Jahrzehnten zu einer Schlüsseltechnologie der modernen Informationsgesellschaft avanciert. Kein Medikament, kein Flugzeug und keine Solaranlage wird heute entworfen, ohne vorher ausreichend am Computer simuliert worden zu sein. Mit der fortschreitenden Digitalisierung der Gesellschaft (soziale Netzwerke oder digitaler Fußabdruck), der zunehmenden Verwendung von hochauflösender Sensorik (in Umwelt oder Automobilindustrie) oder auch aus Computer-Simulationen fallen außerdem große Datenmengen an. Weitreichende Fortschritte in Wissenschaft, Industrie und Gesellschaft werden daher zukünftig noch mehr auf der Fähigkeit beruhen, mit Hilfe des Computers große Datenmengen analysieren und Phänomene simulieren zu können. Ziel des interdisziplinären Studienganges ist es, den Studierenden diese grundlegenden Kompetenzen im Zusammenspiel mit einer Anwendungsdisziplin wie beispielsweise Neuroscience, Biologie oder Geologie zu vermitteln und sie so auf die Herausforderungen der Berufswelt der nächsten Jahrzehnte vorzubereiten.

Simulationen mit hoher Realitätsnähe sowie die Analyse von großen Datenmengen sind nur durch moderne Algorithmen und deren effizienter Umsetzung auf leistungsfähigen Computern zu bewerkstelligen. Daher ist in diesem Studiengang die Vermittlung von Kenntnissen zur Verwendung von Hochleistungsrechnern, bei denen mehrere Prozessoren an der Lösung derselben Problemstellung zusammenarbeiten, integraler Bestandteil.

Der Studiengang bereitet sowohl auf eine praktische Tätigkeit in der Industrie, bei der rechen- und datenintensiven Methoden in einer Anwendungsdisziplin verwendet werden, als auch auf eine grundlagen- oder anwendungsorientierte Forschungstätigkeit vor. Die Absolventen werden in die Lage versetzt, selbständig wissenschaftlich zu arbeiten und zur Weiterentwicklung von rechen- und datenintensiven Methoden beizutragen.

Es wird ein Interesse für interdisziplinäre Zusammenhänge und ein entsprechendes Maß an fachübergreifendem Vorwissen in Informatik, Mathematik, Natur- oder Ingenieurwissenschaften erwartet. Insbesondere sind Kenntnisse in Linearer Algebra, Analysis, Stochastik und Numerik sowie in Programmierung, Algorithmen und Datenstrukturen wünschenswert.

Die Regelstudienzeit beträgt 4 Semester (120 Leistungspunkte). Ein Beginn ist zum Winter - und Sommersemester möglich.

Beratung

Prof. Dr.-Ing. Martin Bücker

Ernst-Abbe-Platz 2

07743 Jena

Raum 3214