Data Science

Abschluss
Bachelor of Science
Voraussetzung
Allgemeine Hochschulreife
oder Fachgebundene HR /Wirtschafts- oder Technikzweig
Sprachvoraussetzungen
Englisch; nach dem 1. Studienjahr Deutsch A2
Zulassungsbeschränkung
Ja
Auswahlverfahren
Nein
Bewerbungszeitraum WS
01.05. - 15.07.
Studienort
Ingolstadt
Studienbeginn
Wintersemester
Regelstudienzeit
6 Semester
Semesterbeitrag
56,00 Euro
Teilzeitstudium möglich
Nein

Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen sind die Themen der Zukunft. Dahinter stecken mathematische Berechnungen und statistische Methoden, deren Potenzial noch längst nicht ausgeschöpft sind, denn Daten sind heutzutage in großer Menge und in quasi jedem Lebensbereich verfügbar. Die Serienvorschläge auf Ihrer Netflix-Watchlist? Die Wettervorhersage der nächsten 10 Tage? Die Bilderkennung Ihres Smartphones? All das basiert auf der strukturierten Auswertung von Daten und auf dem gezielten Training neuronaler Netzwerke.

Der neue Studiengang Data Science vermittelt die Grundlagen des maschinellen Lernens und anderer aktueller Verfahren zur Datenanalyse, sowie die Fähigkeit, diese Verfahren mit modernen Softwaretechnologien effizient umzusetzen. Dabei werden Kenntnisse aus den Studienbereichen Mathematik, Statistik, Informatik und Data Science gelehrt. Im weiteren Verlauf des Studiums können Sie eine von sechs Spezialisierungen auswählen und damit gezielt den Anwendungsbereich studieren, der zu Ihren Berufszielen passt. Dank der englischsprachigen Ausrichtung unseres Studiengangs und der internationalen Kontakte, die Sie an der KU knüpfen können, sind Sie fit für den internationalen Arbeitsmarkt!

Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz
Wetterstation
Wetterprognosen
Datenmengen
© AdobeStock Maschinelles Lernen

Bewerbungszeitraum

Die Bewerbung für das Wintersemester 2022/23 ist vom 1. Mai bis 15. Juli 2022 möglich.
Zudem gibt es, sofern noch Studienplätze vorhanden, ein zusätzliches Bewerbungsfenster vom 1. bis 15. August 2022.
Internationalen Bewerberinnen und Bewerbern wird empfohlen, sich bereits bis 15. Juni zu bewerben.
Zulassungsbescheide werden kurzfristig nach dem 15. Juli bzw. dem 15. August per Email an erfolgreiche Bewerber versendet.

Das Studium im Detail

Alles auf einen Blick

Was muss ich mitbringen?

KU Student
  • Mathematisches Grundverständnis
  • Analytisches Denken
  • Spaß & Freude an komplexen Fragestellungen und Lust, technische Lösungen dafür zu entwickeln
  • Allgemeine Hochschulreife
    oder Fachgebundene HR /Wirtschafts- oder Technikzweig
  • Englische Sprachkenntnisse
    für internationale Studenten: Deutsch A2 nach dem 1. Studienjahr

Karrierechancen

Student Roboter

Hier wird die Zukunft gelehrt!
Wir bieten einen innovativen und modernen Studiengang an. Data Scientists werden aufgrund der immens anwachsenden Datenmengen, vor allem in der Industrie, dringend benötigt. Während des Studiums können Sie bereits eine Spezialisierung wählen, z.B. in den Bereichen Businessanalyse, Gesellschaftsentwicklung, Umwelt- und Geowissenschaften oder Finanzsysteme.

Dank der englischsprachigen Ausrichtung unserer Studiengang sind Sie damit bereit für den internationalen Arbeitsmarkt!

Warum Data Science an der KU studieren?

Studis Laptop oben
  • Zukunftsorientiertes Studiengebiet
  • Etablierte und moderne Lernkonzepte
  • Hervorragendes Betreuungsverhältnis durch Ihre Professoren dank kleiner Gruppen 
  • Vorbereitung auf den internationalen Arbeitsmarkt dank englischsprachiger Ausrichtung und internationaler Kontakte
  • Sensibilisierung für ethischen Umgang mit Daten
  • Erfahrungen sammeln bei namenhaften Industriepartnern
  • Leben und Studieren an Deutschlands beliebtester Universität

Inhalt

Der Studiengang vermittelt die der Data Science zugrundeliegenden Kenntnisse aus den Studienbereichen Mathematik, Statistik & Informatik und ergänzt diese durch fachübergreifende Lehrveranstaltungen im Bereich der Data Science.

Die Verbindung verschiedener Fächer belegt den interdisziplinären Charakter des Studiengangs. Dieser wird durch die Möglichkeit zur Wahl einer Spezialisierung in einem Anwendungsbereich erweitert. Den Studierenden wird somit eine interdisziplinäre Perspektive auf die Datenwissenschaften und den digitalen Transformationsprozess in Unternehmen und Gesellschaft vermittelt.

 

Spezialisierung

Studierende besuchen Lehrveranstaltungen in einer der folgenden Spezialisierungen:

Applied Mathematics and Scientific Computing

„Applied Mathematics and Scientific Computing“ ermöglicht Studierenden einen tieferen Einblick in die mathematischen Grundlagen der Data Science. Schwerpunkte der Spezialisierung sind einerseits die mathematische Modellbildung, andererseits der Übergang von kontinuierlichen zu diskreten und damit praktisch implementierbaren Modellen.

Business Analytics and Operations

„Business Analytics and Operations“ schlägt die Brücke zu den Wirtschaftswissenschaften. Neben Grundkenntnissen der Betriebswirtschaftslehre, z.B. im Rechnungswesen, liegt der Schwerpunkt dieser Spezialisierung in datengesteuerten Lösungsansätzen zu betriebswirtschaftlichen, organisatorischen und technischen Problemstellungen.

Digital Transformation of Society

„Digital Transformation of Society“ betrachtet Anwendungen der Data Science in den Sozial- und Humanwissenschaften. Neben Grundlagenwissen erhalten Studierende Einblicke in die Rolle empirischer Methoden, z.B. in Soziologie und Journalistik. Die substantielle Kenntnis von Methoden der Data Science gepaart mit Einblicken in die Sozial- und Humanwissenschaften ermöglicht den Studierenden eine kritische Auseinandersetzung mit dem fortschreitenden digitalen Wandel der Gesellschaft.

Finance and Economics

„Finance and Economics“ beleuchtet makroökonomische Zusammenhänge, globale Märkte und Finanzinstrumente. Diese Gebiete sind stark von datenbasierten Methoden geprägt. Die Spezialisierung erweitert die Methodenkompetenz der Studierenden um Kenntnisse in der gebietsspezifischen Modellbildung und Fachsystematik

Environmental Sciences

„Environmental Sciences“ ermöglicht den Studierenden einen Einblick in die datenbasierten Umwelt- und Geowissenschaften. Ein zentraler Aspekt ist das Anpassen von Modellen für dynamische (zeitlich veränderliche) Prozesse wie Wetter und Klima an Messdaten, die oft nur ungenau und unvollständig vorliegen.

Machine Learning and Statistics

„Machine Learning and Statistics“ ermöglicht Studierenden eine Vertiefung ihres Verständnisses für statistische Methoden und führt in fortgeschrittene und forschungsnahe Aspekte der statistischen und maschinellen Lernverfahren ein.

Mensch und Künstliche Intelligenz

Aufbau

Die Regelstudienzeit beträgt sechs Semester. Insgesamt sind 180 ECTS-Punkte zu erwerben, die sich im wesentlichen auf einen Pflicht-, Spezialisierungs- und Wahlpflichtbereich aufteilen. Hinzu kommen ein Bachelorseminar und die Bachelorarbeit.

Pflichtbereich

Im Pflichtbereich des Studienganges werden grundlegendes Wissen und grundlegende praktische Kompetenzen in Data Science vermittelt. Der Pflichtbereich setzt sich aus Modulen in den Kernfeldern Data Science, Mathematik, Statistik und Informatik zusammen. Darüber hinaus ist das Modul „Ethics of Algorithms and Data“ verpflichtend.

  • Data Science: Data Lab, Ethics of Algorithms and Data, Foundations of Data Science, Foundations of Machine Learning, Hands-on Machine Learning and Data Science, Practical Training
  • Mathematik: Analysis for Data Science 1, Analysis for Data Science 2, Linear Algebra 1, Linear Algebra 2  and Analytic Geometry, Optimization in Data Science
  • Statistik: Introduction to Statistics, Introduction to Stochastics, Statistical Learning
  • Informatik: Introduction to Programming, Advanced Programming, Algorithms and Data Structures, Basics of Information Systems

Der Data Science Studiengang an der KU zeichnet sich dadurch aus, dass mit Ausnahme der Grundlagenvorlesungen in Linearer Algebra, Statistik und Stochastik, alle Lehrveranstaltungen des Pflichtbereichs speziell für diesen Studiengang entwickelt wurden.

Spezialisierung

Das Angebot von Spezialisierungen gibt den Studierenden die Möglichkeit, sich in einem Gebiet ihres Interesses weiterzubilden. Die gewählte Spezialisierung vertieft die Kompetenzen in einem Kerngebiet der Data Science oder vermittelt Kompetenzen in einem ihrer  Anwendungsgebiete. Die gewählte Spezialisierung wird im Bachelorzeugnis ausgewiesen.

Es werden in der Regel die folgenden Spezialisierungen angeboten:

  • Applied Mathematics and Scientific Computing
  • Business Analytics and Operations
  • Digital Transformation of Society
  • Environmental Sciences
  • Finance and Economics
  • Machine Learning and Statistics

 

Wahlpflichtbereich

Der Wahlpflichtbereich dient zur Erweiterung des Studienspektrums und zum Erlangen von Kompetenzen, die über das Grundstudium hinausgehen oder dieses ergänzen. Alle auf eine Spezialisierung anrechenbaren Module sind auch Teil des Wahlpflichtbereichs. Sie werden durch weitere Module ergänzt.

Studierende wählen zudem verpflichtend ein Modul aus dem universitätsübergreifenden Angebot Studium.Pro. Hier beschäftigen sich die Studierenden der KU fächerübergreifend und interdisziplinär vornehmlich mit gesellschaftlich relevanten Fragestellungen. Diese Erfahrung kann wesentliche Impulse für das fachbezogene Arbeiten liefern.

Pflichtpraktikum

Neben Lehrveranstaltungen ist innerhalb des Studiums ein Industriepraktikum oder ein Forschungspraktikum am Mathematischen Institut für Maschinelles Lernen und Data Science oder in anderen Fachgebieten der KU oder anderer Hochschulen vorgesehen.

Im Bereich der Industriepraktika kooperiert die KU mit mehreren Partnern in der Region:

Idealtypischer Studienverlauf

Rankings und Bewertungen

Studierende mit der Auszeichnung als beliebteste Uni 2022

Die Studierenden und Alumni der KU haben sie 2022 zum zweiten Mal in Folge zur beliebtesten Universität Deutschlands im Ranking des Online-Portals StudyCheck gekürt. Grundlage für das Ranking waren über 70.000 Bewertungen für mehr als 500 Hochschulen und Universitäten. 97 Prozent jener Studierenden, die am Ranking teilnahmen, empfehlen ein Studium an der KU weiter.

„Es gibt für eine Universität doch kein besseres Lob, wenn fast 100 Prozent der Studierenden und Alumni sagen: Ein Studium an der KU kann ich nur empfehlen! Darum freut uns diese Auszeichnung sehr, weil sie die hohe Zufriedenheit unserer Studierenden ausdrückt“, so KU-Präsidentin Prof. Dr. Gabriele Gien.

Mehr Ranking Ergebnisse

Internationalisierung und Ausland

Maschinelles Lernen und mathematische Methoden werden nicht durch Ländergrenzen beeinflusst - daher ist der internationale Kontext im Studiengang sehr präsent.

Der Studiengang wird auf Englisch angeboten und schafft dadurch ideale Voraussetzungen für eine Karriere in international agierenden Unternehmen.

Es besteht zudem die Möglichkeit, einen Teil des Studiums im Ausland zu absolvieren. Dafür geeignet ist insbesondere das fünfte Studiensemester. Die Studierenden profitieren hier vom weltweiten Netzwerk der KU: Die Universität pflegt Partnerschaften mit mehr als 300 Hochschulen rund um den Globus. Egal ob Nordamerika oder Asien, Australien, Südamerika oder Europa - das passende Programm findet sich. Bei der Planung und Organisation unterstützt das International Office der KU.

 

Praxis

Ein starker Praxisbezug ist eine wesentliche Charakteristik des Studiengangs Data Science. Durch zwei Programmierkurse werden fundierte Programmierkenntnisse vermittelt. In vielen weiteren Veranstaltungen werden diese Kenntnisse angewendet und weiter vertieft. Im "Data Science Lab" beispielsweise erarbeiten die Studierenden selbstständig in kleinen Teams umfassende Fragestellungen.

Darüber hinaus ist im Studium ein Industriepraktikum oder alternativ ein Forschungspraktikum (am Mathematischen Institut für Maschinelles Lernen und Data Science oder in anderen Fachgebieten der KU oder anderer Hochschulen) vorgesehen. Die Studierenden haben so die Möglichkeit, früh Kontakte in die Berufswelt zu knüpfen und ein Gefühl für relevante Fragestellungen zu entwickeln.

Karrieremöglichkeiten und Berufsfelder

Data Science ist von grundlegender Bedeutung für den digitalen Transformationsprozess der nächsten Jahrzehnte. Hierbei werden Umwelt und Industrie zunehmend mit vernetzten Informationssystemen und datensammelnden Geräten durchdrungen; um daraus Gewinn zu ziehen, müssen die resultierenden Daten mittels moderner Verfahren analysiert werden. Hierdurch entsteht ein Bedarf an gut ausgebildeten Datenwissenschaftlerinnen und Datenwissenschaftlern, die diese Herausforderungen mittels neuer Technologien und Verfahren (wie maschinelle Lernverfahren in der Künstlichen Intelligenz) in z.B. Industrie, Wirtschaft, Start-ups und im öffentlichen Sektor lösen.

Es werden Absolventinnen und Absolventen gebraucht, die ausgeprägte Fähigkeiten zum analytischen Denken und zur Umsetzung in Form von Algorithmen besitzen und die sich gleichzeitig der Verantwortung in der Verarbeitung von sensiblen Daten, auch im Hinblick auf Unvoreingenommenheit und Objektivität der Algorithmen, bewusst sind.

Mögliche Berufsfelder für alle Profile im Studiengang sind

  • Fach- und Führungspositionen in Tätigkeitsbereichen mit Bezug zur Data Science und Informationstechnologie in nationalen und internationalen Unternehmen und Organisationen,
  • Querschnittsaufgaben im Bereich des maschinellen Lernens, der Datenanalyse und Prognose, - Beratertätigkeiten in den genannten Bereichen,
  • Akademischer Werdegang in Mathematik, Data Science und Anwendungsgebieten.

Spezialisierungsabhängige Berufsfelder sind:

Applied Mathematics and Scientific Computing

  • Aufgaben in Forschung und Entwicklung in technischen Industriezweigen
  • Entwicklung von Algorithmen und Software in Unternehmen und Organisationen,
  • Tätigkeit in Bildungseinrichtungen (Schule, Erwachsenenbildung, Hochschulen),
  • Beschäftigung in analytisch ausgelegten Unternehmensberatungen.

Machine Learning and Statistics

  • Experten und Expertinnen in Datensammlung, -analyse und -interpretation sowie Prognose,
  • analytische Tätigkeiten in Finanzabteilungen von Unternehmen, öffentlichen Einrichtungen, Ministerien und internationalen Organisationen.

Environmental Science

  • Mitarbeit in Forschungsinstituten wie Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt und Alfred-Wegener-Institut für Polar- und Meeresforschung,
  • Tätigkeit bei wissenschaftlichen Diensten wie dem Deutschen Wetterdienst und dem Bundesamt für Schifffahrt und Hydrologie,
  • Beratung von Regierungen und Nichtregierungsorganisationen wie dem Umweltministerium und Greenpeace.

Business Analytics and Operations

  • Tätigkeiten in der strategischen Planung und Unternehmensentwicklung, insbesondere mit Fokus auf digitale Transformationsprozesse von Unternehmen,
  • Experten und Expertinnen für die datenbasierte Optimierung und Entscheidungsunterstützung in Beschaffung, Produktion, Distribution, Logistik und Supply Chain Management,
  • Prozessarchitekten zur Gestaltung, Steuerung und Koordination unternehmensinterner und unternehmensübergreifender Waren- und Informationsflüsse mit Hilfe moderner Methoden der Data Science und des Maschinellen Lernens.

Finance and Economics

  • Analytische und entscheidungsunterstützende Tätigkeiten in Finanzabteilungen von Unternehmen und Organisationen im öffentlichen Sektor,
  • Allgemeine Führungsaufgaben in Politik, Wirtschaft und öffentlicher Verwaltung.

Digital Transformation of Society

  • Entwicklung und Anwendung von Datenanalyseverfahren in der Markt- und Meinungsforschung,
  • Quantitative Untersuchungen für Medienunternehmen,
  • Tätigkeit im auf empirischen Methoden basierten Journalismus,
  • Berater für Parteien, Organisationen und Verbände

Die KU

Der Campus

Kurze Wege ersparen den Studierenden viel Zeit und Stress. Der Campus in Ingolstadt teilt sich auf in Haupt- und Neubau, die durch einen idyllischen Innenhof getrennt werden. Die weitläufigen Grünflächen laden ein, die Kulisse der Universität auch außerhalb der Vorlesungen auf sich wirken zu lassen und sich mit anderen auszutauschen. Wer seine Pausen lieber für Besorgungen nutzt, kann die Ingolstädter Fußgängerzone binnen Minuten zu Fuß erreichen. Weitere Unigebäude in Ingolstadt sind das Studierendenhaus sowie die Hohe Schule, Sitz der ersten bayerischen Landesuniversität im 15. Jahrhundert.

Studierende Ingolstadt

Das Besondere

An der KU wird mehr als nur Fachwissen vermittelt. Gemeinsam blicken wir über den Tellerrand des eigenen Studiengangs und übernehmen Verantwortung. Themen wie Persönlichkeitsbildung, Nachhaltigkeit, soziale Kompetenzen und soziales Engagement stehen im Fokus. Die KU bietet Lernen in persönlicher Atmosphäre, ausgezeichnete Betreuung und Unterstützung durch zahlreiche Serviceangebote, ein interdisziplinäres Lehrangebot, eine hervorragend ausgestattete Bibliothek, ein großes Angebot an sportlichen Freizeitaktivitäten sowie ein weltweites Netz von über 300 Partnerhochschulen.

Muss man katholisch sein, um an der KU zu studieren? Muss ich mich mit katholischen Inhalten beschäftigen?

Nein, die KU steht Studierenden aller Religionen und Weltanschauungen offen.

An der KU gilt, wie an allen staatlichen Universitäten auch, die Freiheit von Forschung und Lehre. Das heißt, es geht in unseren Studiengängen um die Fächer, für die Sie sich eingeschrieben haben – frei von externen Einflüssen.

Was es für uns bedeutet, Katholische Universität zu sein, merken Sie als Studierender vor allem an einem: Die Person steht bei uns im Mittelpunkt. Die Talente und Potenziale derjenigen, die bei uns forschen, lehren, lernen und arbeiten, sind unser wichtigstes Fundament – unabhängig von Religion oder Weltanschauung, Nationalität, ethnischer, kultureller oder sozialer Herkunft, Behinderung, Geschlecht, sexueller Orientierung und Alter.

Deswegen unterstützen wir durch persönliche Förderung und ein optimales Betreuungsverhältnis Ihre bestmögliche akademische Ausbildung. Gleichzeitig geht es an der KU um mehr als nur den Abschluss: Wir vermitteln neben einer hohen wissenschaftlichen und methodischen Qualifikation Sinn- und Wertorientierung sowie soziale Kompetenzen.

Unser Anspruch ist es, dass unsere Universität Brücken baut zwischen der Wissenschaft und der Gesellschaft, Wissen für die Gesellschaft verfügbar macht und Impulse aus der außeruniversitären Welt in Forschung und Lehre aufnimmt. Wir wollen dadurch einen Beitrag für das Zusammenleben der Menschen, die freiheitliche demokratische Grundordnung und die Bewahrung der Schöpfung schaffen. 

Ist Ingolstadt eine echte Unistadt?

Genau genommen ist Ingolstadt sogar DIE Unistadt in Bayern - denn die erste bayerische Universität stand hier! Die 1472 gegründete Bayerische Landesuniversität zog allerdings 1802 nach Landshut und befindet sich seit 1810 als Ludwig-Maximilians Universität in München. Die Geschichte als Universitätsstadt fand 188 Jahre später ihre Fortsetzung: 1990 eröffnete in Ingolstadt die Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät der Katholischen Universität.

Mit seinen gut 135.000 Einwohnern ist Ingolstadt eine lebendige und dynamische Großstadt. Stadttheater, Audi-Sommerkonzerte, Jazztage und das Museum für Konkrete Kunst sind nur einige der kulturellen Höhepunkte. In historischer Kulisse lädt eine Vielzahl Restaurants, Clubs und Kneipen zum Abschalten nach den Vorlesungen und Seminaren ein - oft nur wenige Schritt vom Campus entfernt. Auch am Donaustrand oder am Baggersee - mit einem Cocktail in der Hand und den Füßen im Sand - lässt sich der Tag gemütlich ausklingen. Und was natürlich in einer oberbayerischen Stadt ebenfalls nicht fehlt: Biergärten für eine deftige Brotzeit und das ein oder andere Bier.

 

Kann ich auch mit Fachabitur an der KU studieren?

Ja, bestimmte Studiengänge an der KU können Sie auch mit Fachabitur studieren. Konkret sind das derzeit Soziale Arbeit (BA/MA), Pflegewissenschaft (BA) und Religionspädagogik (BA).

Der Studienort

Ingolstadt ist nach München die zweitgrößte Stadt Oberbayerns und nur ca. 30 min. von der Landeshauptstadt entfernt. Inmitten des Altmühltals und des größten Hopfenanbaugebiets der Welt - der Hallertau - gelegen bietet Ingolstadt ein umfassendes Angebot an kulturellen Möglichkeiten.

Von klassischen Konzerten im AUDI Forum, studentischen Veranstaltungen, bis hin zu typisch bayerischen Volksfesten (die kleinen „Wiesn") ist viel geboten. Zahlreiche Restaurants, Bars, Biergärten und Clubs in der historischen Altstadt laden auf ein, zwei „Helle" nach den Vorlesungen ein. Wem das nicht reicht: München mit einem schier unerschöpflichen kulturellen Angebot liegt direkt vor der Tür.

Wie der Landkreis Eichstätt zählt auch Ingolstadt zu den Regionen mit der niedrigsten Arbeitslosenquote Deutschlands. Dies ist nicht zuletzt auf weltbekannte Großunternehmen wie AUDI, EADS, EDEKA, Hipp oder Media-Markt Saturn zurückzuführen, die in Ingolstadt und Umgebung Ihren Sitz haben.

Mehr zum Studienort Ingolstadt

Beratungsangebot

Allgemeine Studierendenberatung

Die Studierendenberatung der KU steht allen Studieninteressierten für ihre Fragen offen. Sie unterstützt bei der Suche nach dem richtigen Studiengang und gibt Tipps rund um Bewerbung, Zulassung und Einschreibung.

Marie-Anne Kohll M.A.
Marie-Anne Kohll M.A.
Leitung Referat IV/2 Studierendenberatung
Gebäude Marktplatz 7  |  Raum: MP7-005

Fachstudienberatung

Wenn Sie Detailfragen zu genau diesem Studiengang haben, z. B. zu Studienaufbau und Berufsmöglichkeiten, wenden Sie sich gerne direkt an die Fachstudienberatung.

Götz Pfander
Prof. Dr. Götz Pfander
Inhaber des Lehrstuhls Mathematik - Wissenschaftliches Rechnen | Sprecher Mathematisches Institut für Maschinelles Lernen und Data Science | Prodekan
Gebäude KG Bau B  |  Raum: KGB-110

Bewerbung

Für die Einschreibung in diesen Studiengang ist eine Bewerbung erforderlich. Im Fall einer erfolgreichen Bewerbung erhalten Sie einen Zulassungsbescheid. Damit ist dann die Einschreibung in den Studiengang möglich.

Die Bewerbung für den Studiengang erfolgt über das zentrale Bewerbungsportal der KU. Bitte beachten Sie, dass eine Registrierung im Portal jederzeit möglich ist, die Bewerbung selbst allerdings nur innerhalb der Bewerbungsfristen (siehe grauer Infokasten am Seitenanfang). Sollten Sie weitergehende Fragen zur Bewerbung haben, können Sie sich auf den Seiten des Studierendenbüros informieren.

Bewerbung für internationale Studieninteressierte

Bitte beachten Sie, dass die Studienvoraussetzungen, Fristen und Bewerbungsmodalitäten für internationale Studieninteressierte häufig andere sind. Informationen für internationale Bewerberinnen und Bewerber finden Sie hier:

Studienplätze

Verfügbare Studienplätze für das Wintersemester: 60

Weitere Informationen

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Quicklinks

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