Bioinformatik
Metabolische und regulatorische Netzwerke
Optimalitätsprinzipien in der Evolution
3D-Strukturen biologischer Makromoleküle
Studium
3D-Visualisierung einer Erdbebensimulation.
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.
Aufbau
Das Studium kann sowohl im Sommer als auch im Winter begonnen werden. Das Curriculum wird unterteilt in einen Pflichtbereich und einen Wahlpflichtbereich. Der zeitliche Ablauf unterscheidet sich je nach Studienbeginn. Zwei Musterstudienpläne illustrieren mögliche zeitliche Abläufe von Lehrveranstaltungen.
Aufbau des Studiums bei Beginn im Sommersemester.
Aufbau des Studiums bei Beginn im Wintersemester.
Pflichtbereich
Der Pflichtbereich besteht aus verpflichtenden Lehrveranstaltungen in den folgenden drei unterschiedlichen Bereichen:
-
Scientific Computing (rot)
- Wissenschaftliches Rechnen I
- Wissenschaftliches Rechnen II
- Mathematische Modelle für Optimierungsprobleme
- Elemente der rechen- und datengetriebenen Wissenschaften
-
Computational Informatics (blau)
- Parallel Computing I
- Parallel Computing II
- Algorithm Engineering
- Visualisierung
-
Data Science (gelb)
- Statistische Verfahren
- Big Data
- Datenbanken & Informationssysteme
- Algorithmische Grundlagen des maschinellen Lernens
- Management of Scientific Data
Wahlpflichtbereich
Der Wahlpflichtbereich (lachsfarben) 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.
