Data Engineering und Datenanalyse (M.Sc.)
Technische Universität München (TUM), Deutschland
Master of Science in Data Engineering and Analytics
Technische Universität München (TUM)
Data Engineering and Analytics
Programmübersicht: M.Sc. Data Engineering und Analytics an der TUM
Der Masterstudiengang Data Engineering und Analytics an der Technischen Universität München vermittelt Ihnen die Kompetenzen, sehr große Datenmengen mithilfe innovativer Informatiktechniken zu verwalten, zu analysieren und zu verarbeiten. Das von der TUM School of Computation, Information and Technology (CIT) angebotene Programm trägt dem wachsenden Bedarf an Spezialisten Rechnung, die branchenübliche Big-Data-Lösungen entwickeln können, und bereitet Sie gleichzeitig auf eine Forschungskarriere vor.
Das Programm ist in drei Kernbereiche gegliedert: Datenanalyse, Data Engineering sowie Data Engineering und Analytics. Die Datenanalyse konzentriert sich auf mathematische Grundlagen wie konvexe Optimierung und computergestützte Statistik. Data Engineering umfasst verteilte Systeme, Datenbanken und Hochleistungsrechnen, während der kombinierte Bereich maschinelles Lernen, Business Analytics, Computer Vision und wissenschaftliche Visualisierung behandelt.
Als Absolvent sind Sie bereit, Führungspositionen in der Industrie zu übernehmen oder in einem forschungsintensiven Umfeld zu promovieren. Die enge Bindung der TUM an das florierende Technologie-Ökosystem Münchens und ihr Status als Exzellenzuniversität bieten eine hervorragende Grundlage für Ihre Karriere in den Bereichen Datenwissenschaft und Ingenieurwesen.
Wichtige Programm-Highlights
- Drei spezialisierte Studiengänge: Datenanalyse, Datentechnik und Datentechnik und Analyse, die eine flexible individuelle Spezialisierung ermöglichen
- Praxisnahe Anwendungsprojekte, bei denen Sie gemeinsam mit TUM-Professoren und Industriepartnern reale Big-Data-Probleme lösen
- Lehrtätigkeit am Garchinger Campus der TUM innerhalb der School of Computation, Information and Technology, einer der führenden Informatikfakultäten Europas
- Das Programm kann vollständig in Englisch an einer Universität absolviert werden, die im QS World University Ranking 2026 weltweit auf Platz 22 rangiert.
Studienplan und Module
Der Masterstudiengang Data Engineering and Analytics umfasst 120 ECTS-Punkte, verteilt auf vier Semester. Er beinhaltet obligatorische Grundlagenmodule, eine breite Auswahl an Wahlmodulen aus den drei Studienbereichen, ein Anwendungsprojekt, ein Seminar und eine Masterarbeit. Sie müssen mindestens 15 ECTS-Punkte aus den drei Bereichen zusammen belegen, wobei aus jedem Bereich mindestens ein Modul enthalten sein muss.
Grundlagen der Datenverarbeitung
Pflichtfach (Wintersemester)Behandelt die Grundprinzipien der Datentechnik, einschließlich Datenspeicherung, -abruf und -verarbeitungsarchitekturen für große Datensätze. Dieses Pflichtmodul bildet die technische Grundlage für alle weiteren ingenieurwissenschaftlichen Studienleistungen.
Grundlagen der Datenanalyse
Pflichtfeld (Sommersemester)Stellt die mathematischen und statistischen Grundlagen zum Verstehen, Modellieren und Interpretieren von Daten vor. Zu den Themen gehören Wahrscheinlichkeitstheorie, statistische Inferenz und grundlegende Optimierungstechniken, die für die Datenanalyse unerlässlich sind.
Verteilte Systeme und Datenbanken
Wahlfach (Bereich Data Engineering)Untersucht den Entwurf und die Implementierung verteilter Datenbanksysteme, Strategien zur Abfrageoptimierung und Datenbankarchitekturen auf modernen CPU-Plattformen für die skalierbare Datenverarbeitung.
Maschinelles Lernen
Wahlfach (Bereich Data Engineering und Analytics)Bietet eine umfassende Einführung in Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens und behandelt überwachtes und unüberwachtes Lernen, Modellevaluierung und praktische Anwendungen in Umgebungen mit großen Datenmengen.
Computergestützte Statistik
Wahlfach (Bereich Datenanalyse)Dieses Fach konzentriert sich auf fortgeschrittene statistische Methoden und deren computergestützte Implementierung und vermittelt Ihnen die notwendigen Werkzeuge, um aussagekräftige Erkenntnisse aus komplexen, hochdimensionalen Datensätzen zu gewinnen.
Anwendungsprojekt
PflichtfachEin praktisches, teambasiertes oder individuelles Projekt, in dem Sie Lösungen für die Verarbeitung großer Datenmengen in einer realen Anwendungsdomäne vorschlagen und implementieren. Das Projekt umfasst die Programmierung, Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse.
Beliebte Wahlmodule
Zulassungsvoraussetzungen
Die Zulassung zum Masterstudiengang Data Engineering and Analytics an der TUM ist wettbewerbsorientiert und umfasst ein zweistufiges Eignungsprüfungsverfahren. Bewerber werden primär anhand ihrer akademischen Qualifikationen bewertet, wobei Vorkenntnisse in Informatik, Mathematik und Programmierung besonders wichtig sind. Uni4Edu berät Sie gerne bei der Erstellung einer aussagekräftigen Bewerbung.
Akademische Voraussetzungen
- Bachelor-AbschlussBachelor-Abschluss in Informatik, Computerwissenschaften oder Mathematik mit Nebenfach Informatik (oder vergleichbarer Studiengang)
- KernkompetenzenGrundkenntnisse in Informatik, einschließlich Grundlagen der Informatik, Programmierung, Algorithmen und Datenbanken, sind erforderlich
- Curriculum AnalyseIhre Studienleistungen werden mit dem Curriculum des Bachelorstudiengangs Informatik der TUM abgeglichen; das Fehlen von mehr als 30 ECTS-Punkten in Kernfächern führt zum Ausschluss vom Studium.
- Wissenschaftlicher EssayMit der Bewerbung ist eine wissenschaftliche Arbeit von ca. 1.000 Wörtern mit korrekten Zitaten zu einem relevanten Thema einzureichen.
- GRE-Ergebnis (falls zutreffend)Quantitative Reasoning: 164, Analytical Writing: 4.0 (oder GATE-Punktzahl für indische Bewerber im Fach Informatik)
Sprachliche Anforderungen
- TOEFL iBTMindestpunktzahl erforderlich; aktuelle Grenzwerte bitte bei Uni4Edu erfragen
- IELTS AcademicWird als Nachweis der Englischkenntnisse akzeptiert; Kontaktieren Sie Uni4Edu für die Mindestpunktzahl
- Alternativer BeweisEnglischsprachiger Bachelor-Abschluss (mehr als 50 % Unterricht auf Englisch) oder GMAT-Ergebnis über 600
Erforderliche Dokumente
Bewerbungsfristen
Für eine individuelle Zulassungsberatung, Dokumentenprüfung und Bewerbungsunterstützung wenden Sie sich bitte an uns Kontaktieren Sie Uni4Edu
Stipendien und Finanzierung
Die TUM bietet verschiedene Stipendienmöglichkeiten zur Unterstützung internationaler Studierender, die den M.Sc. anstreben. Datentechnik und Analyse. Von programmspezifischer Finanzierung bis hin zu universitätsweiten Finanzhilfen gibt es zahlreiche Möglichkeiten, Ihr Studium zu finanzieren. Kontaktieren Sie Uni4Edu für individuelle Beratung zur Stipendienberechtigung und Bewerbung.
Linde/MDSI-Masterstipendium
1.000 Euro pro Monat für bis zu 12 MonateSpeziell verfügbar für Studierende der Masterstudiengänge Data Engineering and Analytics und Mathematics in Data Science. Ausgezeichnet aufgrund außergewöhnlicher akademischer Begabung, überdurchschnittlicher Leistungen und gezeigtem Engagement auf dem Gebiet.
Deutschlandstipendium an der TUM
300 Euro pro MonatEin leistungsorientiertes nationales Stipendium, das allen immatrikulierten TUM-Studierenden offen steht, auch internationalen Studierenden. Es wird gemeinsam von der Bundesregierung und privaten Sponsoren finanziert und bietet darüber hinaus Möglichkeiten zum Networking mit Branchenführern.
TUM-Stipendium für internationale Studierende
500 bis 1.800 EUR pro Semester (einmalige Förderung, verlängerbar)Das von der Bayerischen Staatsregierung geförderte bedarfsorientierte Stipendium unterstützt internationale Studierende, die keinen Anspruch auf BAfoG haben. Sie können sich jedes Semester erneut bewerben.
Für detaillierte Informationen zu den Studiengebühren wenden Sie sich bitte an uns Kontaktieren Sie Uni4Edu — Wir erklären Ihnen die Kosten und verfügbaren Finanzierungsmöglichkeiten für dieses Programm.
Karriereaussichten
Absolventen des M.Sc. Data Engineering und Analytics der TUM sind weltweit branchenübergreifend sehr gefragt. Das Programm bereitet Sie auf technische Führungspositionen in der Industrie sowie auf eine Forschungskarriere durch ein Doktoratsstudium vor. Die Absolventen der TUM belegen weltweit den 13. Platz im THE Global University Employability Ranking, was den guten Ruf eines TUM-Abschlusses bei internationalen Arbeitgebern widerspiegelt.
Mögliche Karriererollen
Top-Arbeitgeber für TUM-Absolventen
Rankings und Anerkennung
Die Technische Universität München zählt regelmäßig zu den besten Universitäten Deutschlands und zu den führenden Universitäten der Welt. Die TUM zählt zu den führenden Institutionen der Europäischen Union. Sie trägt den Titel „Universität der Exzellenz“ im Rahmen der Exzellenzinitiative Deutschlands und hat seit dem Start des Programms im Jahr 2006 jede Evaluierungsrunde gewonnen. Zu ihren Forschern und Alumni gehören 19 Nobelpreisträger.
| Betreff | Ranking-Körper | Rang |
|---|---|---|
| Informatik | QS Subject Rankings | #31 |
| Informatik Naturwissenschaften | THE Fachrankings | #15 |
| Ingenieurwesen und Technologie | QS Fachrankings | #16 |
| Naturwissenschaften | QS Fachrankings | #19 |
Bewerbung
Mit Uni4Edu ist die Bewerbung für dieses Programm ganz einfach. Unser Team begleitet Sie durch jeden Schritt – von der Dokumentenvorbereitung bis zur endgültigen Einschreibung.
Kontakt zu Uni4Edu
Kontaktieren Sie unser Team per E-Mail oder Telefon. Wir prüfen Ihr Profil und bestätigen Ihre Zulassungsvoraussetzungen für dieses Programm.
Bereiten Sie Ihre Unterlagen vor
Unsere Berater stellen Ihnen eine individuelle Checkliste der benötigten Dokumente zur Verfügung und unterstützen Sie bei der Zusammenstellung Ihrer Bewerbungsunterlagen.
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Erhalten Sie Ihr Angebot
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