Daten-intensives Rechnen

Englischer Name: Data-Intensive Computing
Designierter Sprecher / stellvertretender Sprecher: Prof. Peter Sanders / Prof. Achim Streit

Besondere im Profil erworbene Kompetenzen:

• Absolventen kennen Grundlagen in Datenanalyse, Simulationen, Data-Management, Algorithmen und Sicherheit, können diese weiterentwickeln und optimieren.
• Sie haben ein Grundverständnis in Mathematik und ausgewählten Natur- und Ingenieurwissenschaften entwickelt und können die Anforderungen aus diesen Disziplinen an das datenintensive Rechnen extrahieren und spezifizieren.
• Sie können das Portfolio an Algorithmen, Methoden und Werkzeugen anwenden, um interdisziplinär fortschrittliche und leistungsfähige Lösungen für Natur- und Ingenieurwissenschaften sowie einen industriellen Einsatz zu entwickeln.

1. Die Masterarbeit muss aus dem Themenbereich des Studienprofils sein.
2. Es müssen mindestens 10 LP aus jedem der beiden Wahlpflichtblöcke „Daten“ sowie „Algorithmen und Parallelverarbeitung“ belegt werden.
3. Zusätzlich müssen zwei der Stammmodule Rechnerstrukturen, Sicherheit, Algorithmen II, Kognitive Systeme (mind. 12 LP) belegt werden. Sollten die Stammmodule bereits im Bachelor geprüft worden sein, müssen mehr LP aus den anderen Bereichen (Wahlpflichtblöcke, Wahlblock, Ergänzungsfach) belegt werden.
4. Es muss eines der folgenden Ergänzungsfächer „Materialwissenschaften für datenintensives Rechnen“, „Mathematik für datenintensives Rechnen“ oder „Betriebswirtschaftslehre für datenintensives Rechnen“ belegt werden (9-18 LP).
5. Weitere thematisch passende Seminare, Praktika oder Praxis der Forschung können in Absprache mit dem Profilkoordinator belegt werden.
6. Es müssen insgesamt mindestens 54 LP aus 2.-5. und dem Wahlblock erbracht werden.

V=Vorlesung, S=Seminar, P=Praktikum, Ü=Übung

Beispiel und Vorlage Studienplan (PDF)