Simulation von Tsunami-Wellen ausgelöst durch das Tohoku Erdbeben am 11. März 2011.

Studieninhalte

Ein Studium, viele Möglichkeiten
Simulation von Tsunami-Wellen ausgelöst durch das Tohoku Erdbeben am 11. März 2011.
Foto: Alexander Breuer

Was ist Computational and Data Science?

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.

Besonderheiten in Jena: 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 zuammenarbeiten, integraler Bestandteil.

Information

Das Curriculum des CDS Studienganges wird unterteilt in einen Pflichtbereich und einen Wahlpflichtbereich. 

Pflichtbereich

Der Pflichtbereich ist darauf ausgelegt, Studierende auf die diversen Herausforderungen vorzubereiten, welche interdisziplinäre Fragestellungen mit sich bringen. Dieser Bereich soll sicherstellen, dass Absolventinnen und Absolventen die notwendigen Grundlagen besitzen, um innovative Lösungen für komplexe Probleme zu entwickeln, die in den verschiedenen Anwendungsfeldern auftreten können.

Der Pflichtbereich besteht aus verpflichtenden Lehrveranstaltungen in den folgenden drei unterschiedlichen Bereichen:

  • Scientific Computing - Realität im Computer darstellen

    3D-Visualisierung einer Erdbebensimulation.

    Foto: Alexander Breuer
    • Elemente der rechen- und datengetriebenen Wissenschaften
    • Mathematische Modelle für Optimierungsprobleme
    • Wissenschaftliches Rechnen I
    • Wissenschaftliches Rechnen II
  • Computational Informatics - High-Performance Computing effizient nutzen

    Bild vom Ara-Rechencluster an der FSU Jena

    Foto: Andre Sternbeck (Universität Jena)
    • Algorithm Engineering
    • Parallel Computing I
    • Parallel Computing II
    • Visualisierung
  • Data Science - Große Datenmengen analysieren

    Ein Roboter hält ein Buch in der künstlichen Hand. Mit den Augen scheint er ein Sachbuch zu lesen.

    Foto: Jan-Peter Kasper (Universität Jena)
    • Algorithmische Grundlagen des maschinellen Lernens
    • Big Data
    • Datenbanken & Informationssysteme
    • Management of Scientific Data
    • Statistische Verfahren

Wahlpflichtbereich

Der Wahlpflichtbereich dient der Vertiefung innerhalb eines Studienprofils, die von den Studierenden individuell gewählt werden. Die folgenden Liste führt in alphabetischer Reihenfolge mögliche Studienprofile auf. Die Studierenden können in Absprache mit dem Studiengangsverantwortlichen und den entsprechenden Fachgebieten weitere Studienprofile entwerfen.

  • Artificial Intelligence and its Application

    Efficient Machine Learning
    Machine Learning Accelerators
    Deep Learning
    Machine Learning Compilers
    Probabilistic Machine Learning
    Machine Learning for Geospatial Modelling

    Roboter-Gruß  am 11.06.2014 im Hörsaal 5 beim Tag der Forschung 2014 der Universität Jena.
    Foto: Jan-Peter Kasper (Universität Jena)
  • Bioinformatik

    Metabolische und regulatorische Netzwerke
    Optimalitätsprinzipien in der Evolution
    3D-Strukturen biologischer Makromoleküle

    Darstellung eines metabolischen Netzwerkes als Puzzle.
    Foto: Jan-Peter Kasper (Universität Jena)
  • Computational Finance

    Finanzmathematik
    Praktische Finanzmathematik
    Seminar Computational Probabilities

    Euro-Banknoten und Euro-Münzen.
    Foto: Jan-Peter Kasper (Universität Jena)
  • Computational Material Science

    Phasenfeldtheorie
    Advanced Computational Material Science
    Festkörperphysik für Materialwissenschaften
    Algorithmen des materialwisseschaftlichen Rechnens
    Modellieren und Simulation

    Von kleinen Kanälen durchzogen ist dieses Versuchsmuster eines Silizium-Wafers.
    Foto: Jan-Peter Kasper (Universität Jena)
  • Data Science

    Rechnersehen I
    Mustererkennung
    Hochleistungsrechnen
    Parallele Algorithmen

    Netzwerkkabel mit dem Logo der National Security Agency (NSA)
    Foto: Jan-Peter Kasper (Universität Jena)
  • Medical Photonics (Microscopy)

    Optical Engineering
    Microscopy
    Biological Microscopy
    Image Processing II

    Mit einer Pipette werden Zellproben in eine sogenannte Mikrotiterplatte eingebracht.
    Foto: Jan-Peter Kasper (Universität Jena)
  • Medical Photonics (Spectroscopy)

    Physical Chemistry
    Light Matter Interaction
    Microspectroscopy
    Chemometrics

    Entwicklung nanostrukturierte optische Materialien mit völlig neuen Eigenschaften.
    Foto: Jan-Peter Kasper (Universität Jena)