Nebenfach im Bachelor Mathematik
Hier finden Sie die aktuellen Wahlmodule der regulären Nebenfächer. Weitere Module werden nicht hinzugefügt.
Je nach persönlicher Studiensituation kann ihr individueller Stundenplan und damit das Fachsemester variieren, in dem ein Modul belegt wird. Zur Orientierung finden Sie hier Empfehlungen und Voraussetzungen.
Überschneidungsfreiheit kann nur für Module im jeweils empfohlenen Semester gesichert werden. Vom gewählten Nebenfach können Sie zwischen 18 und 27 Credits ins Studium einbringen.
Die Wiederholungsprüfungen finden in der Regel im Folgesemester statt.
Wintersemester
- WI001056_1 – Principles of Economics auf Englisch, 6 Credits
Empfehlung: 1. Semester - WI000729 – Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre 2 (Nebenfach), 3 Credits
Empfehlung: 1. Semester - WI000219 – Investitions- und Finanzmanagement, 6 Credits
Empfehlung: 5. Semester - WI000275_E – Management Science auf Englisch, 6 Credits
Empfehlung: 5. Semester - WI000231 – Asset Management auf Englisch, 6 Credits
Empfehlung: 5. Semester
Voraussetzung: Kenntnisse in Statistik - WI001059_E – Financial Accounting auf Englisch, 6 Credits
Überschneidungen möglich
Sommersemester
- WI001132 – Kostenrechnung für Wirtschaftsinformatik und Nebenfach, 6 Credits
Empfehlung: 2. Semester
Bemerkung: Online Lehrveranstaltung
Für Präsenz-Vorlesungen können die Termine der WI001057 wahrgenommen werden.
Nachfolgemodul ist das Modul WI001057_E – Cost Accounting auf Englisch, 6 Credits, das anstelle der WI001132 ins Nebenfach eingebracht werden kann. - WI000728 – Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre 1 (Nebenfach), 3 Credits
Empfehlung: 2. Semester - WI000820 – Marketing und Innovation Management, 6 Credits
Empfehlung: 4. Semester - WI001060 – Production and Logistics, 6 Credits
Überschneidungen möglich
Die Wiederholungsprüfungen finden in der Regel im Folgesemester statt.
Wintersemester
- WI001056_1 – Principles of Economics auf Englisch, 6 Credits
Empfehlung: 1. Semester - WI000729 – Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre 2 (Nebenfach), 3 Credits
Empfehlung: 1. Semester - WI000219_E – Investment and Financial Management auf Englisch, 6 Credits
Empfehlung: 5. Semester - WI000231 – Asset Management auf Englisch, 6 Credits
Empfehlung: 5. Semester
Voraussetzung: Kenntnisse in Statistik - WI001059_E – Financial Accounting auf Englisch, 6 Credits
Überschneidungen möglich - MGT001374 – Operations Research and Decision Analysis auf Englisch, 6 Credits
Überschneidungen möglich
Sommersemester
- WI001057_E – Cost Accounting auf Englisch, 6 Credits
Empfehlung: 2. Semester - WI000728 – Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre 1 (Nebenfach), 3 Credits
Empfehlung: 2. Semester - WI000820 – Marketing und Innovation Management, 6 Credits
Empfehlung: 4. Semester - WI001060 – Production and Logistics, 6 Credits
Überschneidungen möglich
Wintersemester
- PH0001 – Experimentalphysik 1 (Mechanik), 9 Credits
Empfehlung: 1. Semester - PH0003 – Experimentalphysik 3 (Optik und Quantenphysik), 9 Credits
Empfehlung: 5. Semester
Voraussetzung: PH0001, PH0002 - PH0006 – Theoretische Physik 2 (Elektrodynamik), 9 Credits
Empfehlung: 5. Semester
Voraussetzung: PH0001, PH0002, PH0005
Sommersemester
- PH0002 – Experimentalphysik 2 (Elektromagnetismus), 9 Credits
Empfehlung: 2. Semester
Voraussetzung: PH0001 - PH0005 – Theoretische Physik 1 (Klassische Mechanik), 9 Credits
Empfehlung: 4. Semester
Voraussetzung: PH0001 - PH0007 – Theoretische Physik 3 (Quantenmechanik), 9 Credits
Empfehlung: 6. Semester
Voraussetzung: PH0001, PH0002, PH0005, PH0006
Für den Master Mathematics in Data Science sind Grundlagen der Informatik als fachliche Qualifikation nachzuweisen. Diese ist vollständig erfüllt, wenn drei der fünf Module IN0001, IN0007, IN0008, IN0009, IN0010 nachgewiesen werden können.
Pflichtmodule
- IN0001 – Einführung in die Informatik, 6 Credits
Empfehlung: 3. Semester (oder 1. Semester)
Sollte zusammen mit IN0002 belegt werden. - IN0002 – Grundlagenpraktikum: Programmierung, 6 Credits
Empfehlung: 3. Semester (oder 1. Semester)
Sollte zusammen mit IN0001 belegt werden.
Für Informatik Nebenfach ist das Modul "Einführung in die Programmierung" MA0010 nicht Pflicht.
Wintersemester
- IN0008 – Grundlagen: Datenbanken, 6 Credits
Empfehlung: 1. Semester - IN0009 – Grundlagen: Betriebssysteme und Systemsoftware, 5 Credits
Empfehlung: 5. Semester
Voraussetzung: IN0001, IN0004 - IN0004 – Einführung in die Rechnerarchitektur, 8 Credits
Überschneidungen möglich - IN2381 – Einführung in Quantum Computing, 5 Credits
Überschneidungen möglich - IN2064 – Machine Learning, 8 Credits
Überschneidungen möglich; für ein breiteres Wahlangebot im Master Mathematics in Data Science sollte dieses Modul erst im Master belegt werden
Sommersemester
- IN0011 – Einführung in die Theoretische Informatik, 8 Credits
Empfehlung: 2. Semester
Voraussetzung: Basisprogrammierkenntnisse - IN0007 – Grundlagen: Algorithmen und Datenstrukturen, 6 Credits
Empfehlung: 2. Semester
Voraussetzung: Sehr gute Programmierkenntnisse - IN0003 – Funktionale Programmierung und Verifikation, 5 Credits
Empfehlung: 4. Semester
Voraussetzung: IN0001 - IN0006 – Einführung in die Softwaretechnik, 6 Credits
Empfehlung: 4. Semester
Voraussetzung: IN0002 - IN0010 – Grundlagen: Rechnernetze und Verteilte Systeme, 6 Credits
Empfehlung: 4. Semester
Voraussetzung: IN0001, IN0002, empfohlen IN0003
Für den Master Mathematics in Data Science sind Grundlagen der Informatik als fachliche Qualifikation nachzuweisen. Diese ist vollständig erfüllt, wenn drei der fünf Module IN0001 (oder CIT1230000), IN0007, IN0008, IN0009, IN0010 nachgewiesen werden können.
Wintersemester
- CIT1230000 – Einführung in die Informatik für andere Fachrichtungen (Mathematik), 6 Credits
Empfehlung: 1. Semester - IN0008 – Grundlagen: Datenbanken, 6 Credits
Empfehlung: 5. Semester - IN0009 – Grundlagen: Betriebssysteme und Systemsoftware, 5 Credits
Empfehlung: 5. Semester - IN0004 – Einführung in die Rechnerarchitektur, 8 Credits
Überschneidungen möglich - IN2381 – Einführung in Quantum Computing, 5 Credits
Überschneidungen möglich - IN2064 – Machine Learning, 8 Credits
Überschneidungen möglich; für ein breiteres Wahlangebot im Master Mathematics in Data Science sollte dieses Modul erst im Master belegt werden
Sommersemester
- IN0007 – Grundlagen: Algorithmen und Datenstrukturen, 6 Credits
Empfehlung: 2. Semester - IN0003 – Funktionale Programmierung und Verifikation, 5 Credits
Empfehlung: 4. Semester - IN0006 – Einführung in die Softwaretechnik, 6 Credits
Empfehlung: 4. Semester - IN0010 – Grundlagen: Rechnernetze und Verteilte Systeme, 6 Credits
Empfehlung: 4. Semester - IN0011 – Einführung in die Theoretische Informatik, 8 Credits
Empfehlung: 4. Semester
Hinweis
Anstelle von CIT1230000 Einführung in die Informatik für andere Fachrichtungen (Mathematik) kann IN0001 Einführung in die Informatik und/oder IN0002 Grundlagenpraktikum: Programmierung (je 6CP) gewählt werden. Die Studierbarkeit dieser Alternative erfordert zusätzliche Vorkenntnisse und eigenverantwortliche Umstellungen im Studienplan.
Die Wiederholungsprüfungen finden in der Regel im Folgesemester statt.
Pflichtmodule
- EI29821 – Grundlagen der Informationstechnik, 5 Credits
Empfehlung: 1. Semester - EI5356 – Messsystem- und Sensortechnik für Mathematiker, 6 Credits
Empfehlung: 2. Semester - EI09011 – Ingenieurspraxis für Mathematiker, 6 Credits
Empfehlung: 4. - 6. Semester
Bericht mit Vortrag
Eine Kombination mit dem Berufspraktikum wird nach vorheriger Rücksprache empfohlen.
Wintersemester
- EI0625 – Kommunikationsnetze, 5 Credits
Empfehlung: 5. Semester
Sommersemester
- EI4692 – Einführung in die Signalverarbeitung für MA, 5 Credits
Empfehlung: 4. Semester
Voraussetzung: Elementare Wahrscheinlichkeitsrechnung - EI00440 – Nachrichtentechnik, 5 Credits
Empfehlung: 4. Semester
Voraussetzung: Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik - EI5183 – Control Theory (MSE) in Englisch, 4 Credits
Empfehlung: 4. Semester
Voraussetzung: Gewöhnliche Differentialgleichungen